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车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法
车辆跟驰 形式化建模 随机可达集 关联关系
2024/1/19
由于传统车辆跟驰建模预测方法无法遍历车辆所有可能的系统输入与运行状态的不确定性,因而不足以从理论上保证对周边车辆安全跟驰行为预测的完整性与可信性.为此提出车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法.该方法利用随机可达集的遍历表现特征实现对周边车辆行为预测的不确定性表述,并通过马尔科夫链逼近可达集的方式表达系统行为状态变化的随机性,从而完成对周边车辆跟驰行为状态变化的精确概率预估。
移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法研究
个性化精准营销 情境感知 行为模式 多维序列
2022/3/22
针对当前个性化精准营销推荐策略研究中用户情境多样性和动态性等问题的挑战，提出了一种移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法。该方法采用一种嵌套键值模型，对多源异构的移动情境感知信息进行有效融合和存储，构建了基于规则的多维序列模式挖掘算法MSP及其改进算法UTDMSP，能够从用户移动情境感知信息和交互行为中发现全局频繁和局部频繁的用户行为模式，识别用户长期保持的行为习惯和兴趣偏好，以及近期习惯和偏好...
在随机需求下，利用博弈论研究制造商的定价与库存策略以及网络代销平台的返利策略，证明了纳什均衡解的存在性和唯一性，给出了均衡解应满足的条件。研究结果表明，当消费者返利敏感系数或制造商与网络代销平台的分成比例系数逐渐增大时，网络代销平台会提高返利促销的强度，此时对博弈双方均是有利的；而当消费者的返利兑现率逐渐增大时，则会削弱返利促销的有效性，双方的期望利润均会减少。
基于众包的产品价值共创模式选择与补偿机制设计
众包 努力转移 价值共创 努力补偿
2022/3/25
考虑到众包中的用户努力发生转移,构建了三种模式（无共创模式,无专家模式和有专家模式）,以研究企业的最优模式。进一步设计了企业对共同创造用户努力进行补偿的机制以实现利润和用户剩余的帕累托改进,并探索了补偿下的模式选择。结果表明,当潜在用户数量足够多时，企业选择无共创模式。无论企业是否提供努力补偿,当潜在用户较少时,若用户之间努力的转移程度也较小,则企业选择有专家模式,反之，企业选择无专家模式。企业分...
研究大型客机协同研制过程中考虑第三方监管的主制造商和供应商合作机制。基于贝叶斯思想刻画监管部门策略选择概率，运用演化博弈理论，探讨了主制造商能力与供应商态度的演化机制，以及监管部门的策略选择对合作的影响。研究结果表明，博弈系统存在9个纯平衡策略组合和39个混合平衡策略组合，不同的约束条件存在不同的演化稳定策略组合；供应商的合作态度不仅与主制造商的合作能力有关，亦受监管部门策略选择以及其策略选择的固...