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基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型
被引量：
8
1
作者
王雪蓉
万年红
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期1038-1043,1050,共7页
目前流行的外贸产品销量预测方法单纯地分别从第三方平台或大数据角度研究预测问题,对互联网平台、跨境电商、大数据融合应用于产品销量动态演化预测的考虑不足。为提高出口产品销量预测效果,实现预测系统的伸缩性和动态演化性,基于研究...
目前流行的外贸产品销量预测方法单纯地分别从第三方平台或大数据角度研究预测问题,对互联网平台、跨境电商、大数据融合应用于产品销量动态演化预测的考虑不足。为提高出口产品销量预测效果,实现预测系统的伸缩性和动态演化性,基于研究"互联网+外贸"环境下跨境电商出口产品销量可控关联性大数据挖掘、个性化预测机制、智慧预测算法,改进分布式定量、集中式定性计算等相应算法,提出一个"互联网+外贸"驱动下基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型,并进行了应用实验,对各种模型的实验结果进行对比分析。实验结果表明,该模型充分融合了"互联网+"的开放性、可延伸性和大数据动态预测优势,实现了"互联网+外贸"环境下基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态、智慧、定量定性预测。该模型综合预测效果明显优于传统模型,具有较强的动态演化性和较高的实用价值。
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关键词
互联网+外贸
跨境电商
可控关联性大数据
出口产品销量
动态预测
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职称材料
结合Kalman滤波和均值偏移的多视点视差估计
2
作者
戴万长
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第6期197-200,253,共5页
针对多视点视频编码中视差估计运算量大的问题,提出一种用Kalman滤波器预测运动矢量和Mean Shift算法视差匹配的视差估计方法。对宏块的运动模型建立Kalman滤波器,预测了宏块的运动矢量。分析视差矢量和运动矢量的几何关系进而确定宏块...
针对多视点视频编码中视差估计运算量大的问题,提出一种用Kalman滤波器预测运动矢量和Mean Shift算法视差匹配的视差估计方法。对宏块的运动模型建立Kalman滤波器,预测了宏块的运动矢量。分析视差矢量和运动矢量的几何关系进而确定宏块预测视差矢量。计算得到的预测视差矢量为下一步的视差匹配提供了初始搜索位置,用Mean Shift迭代计算完成宏块的最佳视差匹配。实验表明,该方法和全搜索方法相比,在率失真性能几乎不变的情况下编码时间减少了93%以上。与其他方法相比,率失真性能和编码效率获得提高。
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关键词
视差估计
KALMAN滤波
Mean
SHIFT
预测视差矢量
视差匹配
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职称材料
题名
基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型
被引量：
8
1
作者
王雪蓉
万年红
机构
浙江东方职业技术学院信息传媒与自动化学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期1038-1043,1050,共7页
基金
浙江省社会科学界联合会研究课题成果(2017Z03)~~
文摘
目前流行的外贸产品销量预测方法单纯地分别从第三方平台或大数据角度研究预测问题,对互联网平台、跨境电商、大数据融合应用于产品销量动态演化预测的考虑不足。为提高出口产品销量预测效果,实现预测系统的伸缩性和动态演化性,基于研究"互联网+外贸"环境下跨境电商出口产品销量可控关联性大数据挖掘、个性化预测机制、智慧预测算法,改进分布式定量、集中式定性计算等相应算法,提出一个"互联网+外贸"驱动下基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型,并进行了应用实验,对各种模型的实验结果进行对比分析。实验结果表明,该模型充分融合了"互联网+"的开放性、可延伸性和大数据动态预测优势,实现了"互联网+外贸"环境下基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态、智慧、定量定性预测。该模型综合预测效果明显优于传统模型,具有较强的动态演化性和较高的实用价值。
关键词
互联网+外贸
跨境电商
可控关联性大数据
出口产品销量
动态预测
Keywords
Internet ＋ foreign trade
cross-border e-commerce
controllable relevance big data
export sale number
dynamic prediction
分类号
TP311.7 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合Kalman滤波和均值偏移的多视点视差估计
2
作者
戴万长
机构
浙江东方职业技术学院信息传媒与自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2018年第6期197-200,253,共5页
基金
浙江省教育厅科研计划项目(Y201226084)
温州市科技局科技计划项目(G20120005)
文摘
针对多视点视频编码中视差估计运算量大的问题,提出一种用Kalman滤波器预测运动矢量和Mean Shift算法视差匹配的视差估计方法。对宏块的运动模型建立Kalman滤波器,预测了宏块的运动矢量。分析视差矢量和运动矢量的几何关系进而确定宏块预测视差矢量。计算得到的预测视差矢量为下一步的视差匹配提供了初始搜索位置,用Mean Shift迭代计算完成宏块的最佳视差匹配。实验表明,该方法和全搜索方法相比,在率失真性能几乎不变的情况下编码时间减少了93%以上。与其他方法相比,率失真性能和编码效率获得提高。
关键词
视差估计
KALMAN滤波
Mean
SHIFT
预测视差矢量
视差匹配
Keywords
Disparity estimation
Kalman filtering
Mean
Shift
Predictive disparity vector
Disparity matching
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型
王雪蓉
万年红
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
8
在线阅读
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职称材料
2
结合Kalman滤波和均值偏移的多视点视差估计
戴万长
《计算机应用与软件》
北大核心
2018
0
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职称材料
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