简介：随着互联网技术发展,互联网金融将颠覆传统金融服务的模式,成为促进证券经营机构传统金融模式演化和升级的重要机遇。基于对我国互联网金融现状、证券经营机构传统价值链和互联网金融产业链的分析,研究了互联网金融对证券经营机构的价值提升的途径,以寻找我国证券经营机构新的增长点。
简介：对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。
简介：互联网应用到农业领域已经成为了当前农业发展的大趋势。从我国休闲生态农业发展现状及存在问题入手,在对上海地区进行探索型调研的基础上,分析了互联网＋在我国休闲生态农业的运用现状与问题,提出了运用互联网＋推动我国休闲生态农业发展的对策：要做好切实可行的休闲生态农业电子商务的发展规划;增强信息检索服务,提供个性化和精准化推荐;要配合电子商务,利用双重质检打造可视化新模式,提升信用保障。
互联网金融促进我国证券经营机构价值提升分析
基于K-means算法的RBF神经网络预测光伏电站短期出力
我国休闲生态农业互联网＋模式与优化——以上海为例
