基于DNA模型和COM技术的电子商务系统研究

1 引言随着COM组件、XML和多层分布式系统等新技术应用于Web应用系统,进行事务逻辑处理,以实现更为复杂的商务应用。建立一个能够承受中等负载,适用于普遍中小型企事业单位,能完整地解决产品的采购、销售、配送、结算等一系列工作的集成系统非常必要。本文就构建适合实际的通用电子商务平台技术和分布式对象管理中的关键技术进行研究,并对实现系统设计中Windows DNA体系结构与COM技术特征进行分析和比较,在此基础上实现了系统的设计。系统功能关系如图1所示。     

知识约简的一种改进型粒子群算法

将动量项与群体标准差引入算法设计中改进粒子群算法．提出一种基于改进型粒子群算法的知识约简算法。检验算例的实验结果表明，该算法能快速有效地搜索到最小约简，是处理复杂信息系统知识约简问题的一种有效方法．     

一种改进的排序算法

本文通过对冒泡排序的讨论，指出其效率不高的缺陷，提出了局部冒泡排序算法，并编程予以实现．其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高。同时对冒泡排序和局部冒泡排序算法进行了分析和性能对比测试．对局部冒泡排序算法的时间性能作出’了评价。     

金融风险预警的RST-FNN模型研究

将粗糙集理论（RST）与模糊神经网络（FNN）相结合,提出了一种基于粗糙集理论的模糊神经网络（RST-FNN）模型。新模型利用粗糙集的知识约简对样本数据去噪消冗,提取最优规则,从而克服模糊神经网络的“维数爆炸”灾难。实例仿真的结果表明,该模型的预测准确性较高,且具有结构精简、收敛速度快及泛化能力强等特点。     

一种改进的排序算法

本文通过对冒泡排序的讨论,指出其效率不高的缺陷,提出了局部冒泡排序算法,并编程予以实现,其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高。同时对冒泡排序和局部冒泡排序算法进行了分析和性能对比测试,对局部冒泡排序算法的时间性能作出了评价。     

一种改进的动量粒子群算法及实验分析

为了克服粒子群算法存在的收敛缓慢、后期振荡等缺陷,在基本粒子群算法的基础上,引入动量项,提出一种新的改进型粒子群算法.新算法中动量项与微粒的历史修正量线性相关,典型复杂优化函数的实验结果表明:该算法不但保持了基本粒子群算法的简单、易实现等优点,而且提高了算法的收敛速度及部分地避免了算法的后期振荡.     

金融风险预警的MPSO-FNN模型构建与应用

提出了一种改进型粒子群算法,并结合神经网络与模糊逻辑系统建立金融风险预警模型。将模型应用于信贷风险预警研究,仿真实例的结果表明,该模型所获得的预测准确性更高,是处理金融风险这类复杂经济系统预警问题的一种有效方法。