基于模糊聚类与GIS的配送中心选址研究

随着物流产业的发展,配送中心选址（RDC）问题已经成为物流产业中一个重要的研究课题。本文先用模糊聚类法把要分类的目标顾客按照一定的标准进行分类,然后在每一类中用基于地理信息系统（GIS）的选址技术进行具体的选址,这样可以大大降低计算量,提高选址精度,而且在聚类的时候可以考虑更多的定性因素,得到不同规模的聚类方案,给决策者更多的选择空间。     

基于模糊ABC分析法的供电企业库存物资分类研究

根据供电企业库存物资管理的实际需要,引入采购提前期、供应商数量等指标,运用模糊ABC分析法对供电库存物资进行分类。该方法考虑了供电库存物资的多种影响因素,将传统ABC分析法与模糊聚类结合,为供电物资分类管理提供了新的思路。     

基于模糊ABC分析法的供电企业库存物资分类研究

根据供电企业库存物资管理的实际需要,引入采购提前期、供应商数量等指标,运用模糊ABC分析法对供电库存物资进行分类。该方法考虑了供电库存物资的多种影响因素,将传统ABC分析法与模糊聚类结合,为供电物资分类管理提供了新的思路。     

运用模糊聚类分析方法进行项目组织结构选择的研究

针对项目组织结构选择在项目计划过程中的定性分析及其不确定因素，通过引入定量分析方法-模糊聚类分析法，进行项目组织结构选择的定量分析。同时介绍了如何建立企业项目组织结构标准，及如何进行模糊聚类决策。     

面向连续值属性的模糊粗糙集决策树模型研究

决策树分类方法是一种应用广泛的分类算法,但难于处理连续值属性的决策分析问题。给出了一种面向连续值属性的模糊粗糙集决策树分析方法。该方法基于模糊聚类对连续属性进行离散化,并通过计算模糊隶属度矩阵中条件属性和类属性之间的模糊依赖性量度来确定属性的重要性和发现冗余属性,进而构造基于粗糙集的决策树分析模型。     

基于灰色模糊聚类法的发电企业竞争力分析

通过构建发电厂竞争力及其作用因素的评价指标体系,提出了对发电厂竞争力进行评价和分类的系统方法。首先,运用灰色理论方法计算了发电厂竞争力的作用因素与其综合竞争力的灰色关联度,在此基础上建立了描述发电厂间相似程度的特征向量空间;然后,运用模糊聚类方法,对作用因素对竞争力的影响具有相同或相似特性的发电厂进行分类,为发电集团提供决策依据;最后,利用一家发电集团下属的13家发电厂的实际数据,证实了该方法的科学性与可行性。     

制造型企业供应商分类模型研究

供应商分类对于供应商科学管理具有重要意义,本文构建了制造型企业供应商分类指标体系,将模糊聚类方法引入到供应商分类的应用当中,并对此方法进行了改进,给出了供应商分类模型.最后进行了实例分析,说明了该模型的有效性和实用性.     

武汉城市圈固定资产投资聚类分析

构建模糊聚类分析模型,对2000—2011年武汉城市圈内各市固定资产投资的实际数据进行整理、计算及分析,对该城市圈内各市进行聚类分析。通过构造数理统计中的F分布,得出理论上的最佳聚类。     

应用星座聚类法开展农业生态经济分区研究——以重庆市石柱土家族自治县为例

１引言本文针对山区县自然条件的基础资料缺乏的特点，采用灰色星座聚类的方法，选择一些自然、经济、社会指标，对石柱县生态经济系统进行分类（以乡为基本分类单元）。在分类研究的基础上，按区域共轭性原则进行综合分区，分区的基本原则是：（１）相对一致性原则：它要...     

浅谈档案分类中年度问题结合机构分类法

传统的档案分类标准有年度分类法、问题分类法、机构分类法，笔者认为纯粹按机构分类或纯粹按问题分类在实践中都是很难做到的。一些教科书，在谈到按问题分类时，又特别强调在那些情况下适宜按问题分类和按问题分类的缺点：在谈到按机构分类时，又特别强调在那些情况下适宜按机构分类和按机构分类的缺点。即然按问题分类和按机构分类时都存在缺点，那我们能不能寻找一种新分类方法，即吸收按问题分类和机构分的优点，又克服按问题分类和按机构分类所带来的缺点呢？我们能不能在同一层次分类中运用“问题结合机构”这一标准呢？我们认为是完全可以的。     

基于模糊多准则群决策的可持续项目选择模型

将模糊多准则群决策方法应用于可持续项目的选择决策中。首先构建可持续项目选择框架,包括投资的经济、社会和环境影响以及战略联盟、组织准备和投资风险六个评价准则。由于该框架的准则权重很难通过一组决策者不一致的偏好而确定,所以,运用乘法偏好关系和模糊偏好关系收集决策者对准则权重的偏好,利用目标规划方法进行建模并确定各个准则的相对权重;然后用模糊TOPSIS方法评估投资机会的适合程度。TOPSIS方法是基于偏好比率的一种决策方法,其中偏好比率运用于模糊数排序和模糊距离测量,可以有效地计算出每个备选方案与理想方案的模糊距离,从而根据距离判断其亲密系数,并最终应用于最佳方案的抉择。最后,以某投资集团的可持续投资项目选择问题为例进行分析,验证了方法的有效性和可行性。     

新形势下中国企业对外投资的区位选择综合决策模型

对外直接投资的区位选择是跨国公司管理决策的关键点,在很大程度上决定着投资的成败,现有理论在解决了众多为何要对外投资的问题,但在向何处投资的问题上却没有理论和模型可以全面解释。本文建立了新的对外直接投资的区位选择决策二级系统模型,将影响因素按影响效果和属性分类,利用模糊优选方法解决了非量化因素的量化可比性问题。并将本国与外国因素融入同一模型,同时解决了是否要进行对外投资和向何处投资两个问题。     

基于两步聚类算法的卷烟零售客户分类研究

两步聚类模型是一种新型的分层聚类算法,目前一般应用在数据挖掘与多元统计的交叉领域——模式分类中,其算法适合任何尺度的变量。以菖菖市卷烟零售可户分类为例,运用两步聚类模型进行客户分类模拟研究,模拟结果显示,基于两步聚类算法的卷烟零售客户分类,具有较高的科学性和精准性。     

基于因果聚类的城市建设用地需求量预测

本文基于因果聚类的模糊预测方法,将其应用到建设用地需求量预测中,并与相同地区其他预测方法对比,证明此方法的可行性及其较好的操作性。结果表明,基于因果聚类的模糊预测比传统回归模型预测有优势,避免了直接建立相关目标与影响目标因素相关映射带来的不确定性,在解决实际问题时,更加合理可行。     

黑龙江省区域经济发展与投资环境综合评价

本文通过构建黑龙江省区域经济发展与投资环境的综合评价指标体系,运用因子分析法和聚类分析法对黑龙江省12个主要城市的经济发展水平和投资环境进行了综合评价及分类,在此基础上分析各个城市现状的形成原因并提出相应对策。     

基于主分量模糊c-均值算法的区域土地利用分区方法探讨——以广东省大埔县为例

土地利用分区本质上是一个分类问题,应用模糊分类的思想探讨土地利用最优分区数目策略,可为区域土地利用最优区划提供决策辅助。然而,目前关于土地利用分区的研究多是应用传统硬分类的聚类方法,分类数目带有很强的主观性,忽视了最优分区数目的客观存在。本研究应用因子分析、c-均值和模糊c-均值算法,并在遵循有效最大隶属原则的基础上,提出了一种土地利用最优分区数目的定量计算方法,并以广东省大埔县土地利用分区为例进行了实证分析,结果表明该方法能够较好的解决小样本数据集的土地利用分区数目最优的难题,同时对海量样本数据集多分类的效果可以提供后评估支持。     

基于变化趋势相异性的金融时间序列函数聚类分析

针对函数数据聚类方法中基于序列数值模式测度相似性的聚类方法不考虑轨迹形状,而基于序列形状模式又忽略了序列数值所代表的相似信息和趋势信息,笔者提出一种对曲线之间对应里程碑出现的时间差异和所隐含的变化幅度差异的相异性测度法,据此将具有类似变化趋势的曲线聚为一类。运用该法对上证50指数的股票进行聚类分析,结果表明该聚类法能很好地测度曲线之间变化趋势的相异性,在高频金融时间序列的聚类分析中具有现实意义。     

基于EC的供应链信息流曲线模糊聚类优化分析

电子商务的进一步发展使供应链的广度和深度都有了很大的提高。也使供应链链路上的信息流流量和信息流曲线发生了大的改变。聚类分析是重要的数据挖掘技术。在科学研究、工程应用等领域有着广泛的应用背景。文章提出的信息流模糊聚类算法是一种新型的模拟分析信息流曲线的算法,通过模糊的信息流聚类算法,文章对传统供应链和EC环境下的供应链信息流曲线进行模拟,并对EC环境下供应链信息流曲线的优化和相应的信息流功能优化进行分析、研究,为EC环境下供应链发展提供理论支持。     

协同创新环境下的客户知识共享绩效预测模型

为科学地预测协同产品创新过程中客户的知识共享绩效,提出了基于减聚类-模糊神经网络的客户知识共享绩效预测模型,构建了协同创新环境下的客户知识共享绩效评价指标体系;运用模糊减聚类法对网络规则进行了处理,减少了神经网络规则的数目,以免参数膨胀导致网络难以训练。最后,通过算例验证了该模型的可行性和有效性。     

基于聚类—神经网络的客户价值分类方法及应用

本文从价值客户管理角度出发,建立了一种基于聚类——神经网络的客户价值分类模型。阐述了客户价值分析与评价指标设计、分类建模原理与网络学习算法选择、网络学习的前导原理与聚类算法、建模流程设计,并以某地区小灵通客户价值分类预测模型的使用及客户管理策略为应用实例。提出了研究的框架与方法,为企业客户价值管理决策系统的开发提供了重要模型依据。