简介:Asanresearchexampleofthewidelyexistingcooperation-competitionsystems,theauthorspresentanempiricalinvestigationonafruitnutritivefactornetwork.Itisdescribedbyanode-weightedbipartitegraph.Thefruitnutritivefactorsaredefinedasthenodes,andtwonodesareconnectedbyanedgeifatleastonefruitcontainsthesetwonutritivefactors.Thefruitsaredefinedasthecollaborationacts.Thenode-weightW_(nt),whichsignifiesthe'importancedegree'ofeachactornode,isdefinedasthecontentofanutritivefactorinafruit.Theempiricalinvestigationresultsshowsomeuniquefeatures.Thenode-weightdistributionstakeso-called'shiftedpowerlaw'functionforms,buttheact-weightdistributiontakesanormalform.Thedegreeandact-degreedistributionsshowimpulsive-spectrumlikeforms.Theseobservationsmaybehelpfulforthestudyoffruits.Thenetworkdescriptionmethodproposedinthisarticlemaybeuniversalforakindofcooperation-competitionsystems.
简介:Thispaperstudiesconsensusofaclassofheterogeneousmulti-agentsystemscomposedoffirst-orderandsecond-orderagentswithintermittentcommunication.Forleaderlessmulti-agentsystems,weproposeadistributedconsensusalgorithmbasedontheintermittentinformationofneighboringagents.Somesufficientconditionsareobtainedtoguaranteetheconsensusofheterogeneousmulti-agentsystemsintermsofbilinearmatrixinequalities(BMIs).Meanwhile,therelationshipbetweencommunicationdurationandeachcontrolperiodissoughtout.Moreover,thedesignedalgorithmisextendedtoleader-followingmulti-agentsystemswithoutvelocitymeasurements.Finally,theeffectivenessofthemainresultsisillustratedbynumericalsimulations.
简介:这份报纸论述一个算法评估估计并且为在计算环境的云的一个计算机网络的准确系统可靠性。从服务(QOS)的质量观点,当掉到一个特定的状态时,计算机网络应该被维持以便它不能负担得起足够的能力满足需求。而且,传播时间应该也被担心。因此,数据能通过几被送拆散最小的路径同时弄短传播时间。在维护预算B和时间限制T下面,我们评估数据的d单位能通过多重路径从云被送给顾客的系统可靠性。二个过程集成于建议算法--为估计的系统可靠性的一个评价过程和利用branch-and-bound的一个调整过程为准确系统可靠性来临。随后,有更低的界限的估计的系统可靠性和上面的界限,和准确系统可靠性被使用递归的和计算拆散产品(RSDP)算法。
简介:Consideringourcountry'spresentsituation,inthispaperweprovidetenevaluationindexesofthecreditapplicationmanagement,whichisusedastheinputvectorofneuralnetwork.Thenwesetupathree-layerbackpropagationmodelforthecreditapplicationevaluationbasedontheartificialneuralnetwork.Wealsoanalyzedthemodelusingtherealdata;thetestingresultindicatesthatthemodelisagoodmethodandagoodtool.
简介:InthispaperweconsideraMarkovchainmodelinanATMnetwork,whichhasbeenstudiedbyDagandStavrakakis.OnthebasisoftheiterativeformulasobtainedbyDagandStavrakakis,weobtaintheexplicitanalyticalexpressionofthetransitionprobabilitymatrix.ItisverysimpletocalculatethetransitionprobabilitiesoftheMarkovchainbytheseexpressions.Inaddition,weobtainsomeresultsaboutthestructureofthetransitionprobabilitymatrix,whicharehelpfulinnumericalcalculationandtheoreticalanalysis.
简介:与电子商务的快速的生长,顾客们逐渐地写他们购买的产品的联机评论。这些顾客评论是影响产品或服务的选择的信息的最珍贵的来源之一。总结这些顾客评论正在成为研究的一个有趣的区域,鼓舞研究人员开发为用户的更多压缩的、简明摘要。然而,没有特征关系,大多数在摘要的当前的努力基于一般产品特征。作为结果,这些摘要也从顾客忽略反馈或做反映在顾客评论表示的意见的一个差的工作。补救这个摘要缺点,我们建议一个特征印射的网络驱动的象限从顾客评论捕获并且合并意见。我们的焦点在一个特征网络的建设,它基于同现,预告危险的类似,和一个象限显示显示出特征组的意见极性。而且,建议途径涉及聚类类似的产品展示,并且这样,它基于抽象和抽取与标准文章摘要不同。总结结果罐头帮助顾客更好关于一个产品理解全面意见。
简介:公司逐渐地在联机软件市场使用的一个新兴的企业模型将两个都为为顾客的一种服务或一个产品提供一个免费基本版本和一个付的高级版本。如此的一个背景经常被称为freemium模型。免费版本的存在能关于商业软件的评估减少顾客无常并且使用网络效果改进公司利润。然而,freemium模型可以也让cannibalization完成哪个罐头伤害了利润。因此,公司需要为免费版本和最佳的价格决定最佳的内容让高级版本最大化它的利润。在这份报纸,首先,我们获得freemium模型和他们的性质的最佳的决定。第二,我们把freemium模型与产品满意的所有需要以利润,顾客福利,和社会福利被收的传统的charge-for-everything模型作比较。结果证明当顾客显著地低估软件的值,软件的真值足够高时,freemium模型能产生更高的利润,更高级的顾客福利,和更高社会的福利。否则,freemium模型不能交付需要的结果。
简介:Inthispaper,theconsensusproblemforheterogeneousmulti-agentsystemscomposedoffirst-orderandsecond-orderagentsisinvestigatedwithdirectednetworktopologies.Basedonasystemtransformationmethod,thisconsensusproblemisturnedintoaconsensusproblemforhomogeneousmulti-agentsystems.Withcertainassumptiononthecontrolparameters,firstly,necessaryandsufficientconditionforconsensusisproposedwithfixedtopology.Secondly,sufficientconditionisproposedforheterogeneousmulti-agentsystemstoachieveconsensuswithswitchingtopologies.Finally,simulationexamplesarepresentedtoverifytheeffectivenessofthetheoreticalresults.