B2B在线支付演化系统的信息基因测度模型

针对现有B2B在线支付系统的局限性和缺乏有效的合作运行机制，基于协同理论原理，发现参与者信息基因是决定宏观的宏观参数。订购B2B在线支付演进系统。讨论了参与者信息遗传模型和“身份价值+可信度”二维属性的订单度量算法，并讨论了B2B在线支付系统的协同进化。

B2B在线支付作为电子商务的重要相关产业，是实现电子商务业务流，资金流和物流的集成整合与协同工作的关键环节。国内外学者研究了身份特征模型和可信度模型。 CLARK建议识别身份有三种主要方法：

基于知识或信息的识别，基于凭证的识别和生物识别

[1]有时识别需要多种识别方法的组合

LOPU高仿CKI扩展了CLARK理论，并提出身份识别是一个特征值匹配过程，特征值必须由识别行为的双方掌握

[2]特征值可以是名称，ID号，密码，外观和指纹等。

ZACHARIA提出在多智能体系统中使用递归Sporas可信度模型，并设计阻尼函数来减缓主体声誉的增长速度。

[3] SABATER提出的后悔模型建立了评估库IDB

函数τ被定义为表示在多智能体系统中，对于φ在多时间系统中的φ，主体对b体的贡献的客观评价，W∈[-1,1]，并建立独立的信用模型和综合信用模型。

[4] CARB提出的AFB可信度模糊集

引入加权因子以确定先前信用度的贡献和评估对系统的满意度，并设计递归加权函数ρi。根据最后评估信用度与评估满意度之间的相似程度确定最后可信度。本评论中的重量

[5] B2B在线支付系统是一个共同演化的非线性复杂大系统<​​p> 基于协同理论的有序参数原理，发现参与者信息基因是决定B2B在线支付演化系统宏观顺序的微观参数。作者着重研究如何构建“身份价值+可信度”二维属性的参与者信息基因。模型和订单度量算法，并基于参与者信息基因的相互作用对B2B在线支付演化系统的协同作用。

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