安徽省区域旅游发展的聚类分析

安徽旅游资源丰富,但在省内各区域的分布不平衡,且各区域旅游资源开发起步时间各异,因此区域间的旅游发展现状存在较大的差异。量化研究旅游发展的区域差异,进行横向比较,既可以看出安徽省整体的旅游发展格局,也能为各区域的旅游业发展规划提供参考依据。安徽省共有17个省辖市,以这17个市为区域单位进行研究,构造了旅游发展现状评价的三级层次指标体系,运用AHP方法确定各级指标的权系数,根据统计数据计算并聚类分析。研究表明,安徽省区域旅游现状大致可以分为6个等级:黄山市为第一等级;合肥为第二等级;池州市、安庆市为第三等级;芜湖市、宣城市为第四等级;滁州市、蚌埠市、六安市、阜阳市为第五等级,淮南市、巢湖市、宿州市、亳州市、淮北市、铜陵市为第六等级。     

农业产业化的路径转换:产业融合与产业集聚

我国农业产业化的进程正面临着重大的路径转换。在这一过程中,产业融合与产业集聚应运而生,通过产业融合形成新的产业形态,实现产业化农业;通过产业集聚加快农业产业化进程。     

基于模糊聚类的客户分类应用研究

为解决客户关系管理中的客户分类问题，引入了模糊聚类分析算法。通过分析客户购买力的单因素数据矩阵，以客户胸买力之间相似程度作为聚类指标，应用模糊聚类分析法，求得客户的相对隶属度，从而为客户类别的划分提供科学分类依据。在特征函数确定问题上，提出了结合2/8营销理论的一种新方法。     

基于粒子群优化的模糊聚类分析

基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。     

基于层次聚类推理的在线品牌诊断研究及其服装系统实现

本文从服装品牌在线评估与诊断的实际需要出发,研究了面向服装品牌的在线诊断评价体系,给出了在线品牌诊断模型,提出案例推理与规则推理相结合的一种层次聚类推理方法,并根据品牌诊断流程和映射算法设计了品牌诊断推理机制,给出了一个服装在线品牌诊断系统的实现。     

我国物流市场的区域差异分析

首先运用因子分析法对我国31个省（区、市）物流市场的差异作了分析，得出3个主要因子。然后以这3个主要因子为新变量，采用聚类分析法将31个省（区、市）分为5个层次，分别代表不同的物流需求程度。最后结合我国物流市场的实际情况加以定性分析。     

模糊聚类分析在配送中心订货策略中的应用

针对传统ABC分类方法的局限性,提出了面向订货策略的物料模糊聚类分析方法,以物料订货量和物料单价作为聚类指标,对物料进行模糊聚类分析,对于不同类别的物料实施不同的订货策略。给出了一个模糊聚类应用于订货策略的实例,并与基于ABC分类的库存控制系统进行了对比,表明基于多因素模糊聚类的库存控制系统能有效降低库存成本。     

产业集群的演进:一个基于专业化分工视角的解释

产业集群的形成是专业化分工产业的报酬递增的一种空间表现形式,是一个劳动分工深化、交易效率提高的过程.如果从分工角度考察,产业集群是形成专业化分工的产物;同时,分工和专业化的发展与产业集群之间表现出高度的一致性.     

产业集群竞争力构成要素模型研究--以晋江运动鞋产业集群为例

论述了国内对产业竞争力研究的现状,从竞争力构成要素、形成机制要素和外部影响要素三个层面构造产业集群竞争力结构模型,并以晋江运动休闲鞋业集群分析为其佐证,力图对产业集群竞争力的内在规律性有个比较全面的认识     

动态视角下的产业集聚能力研究

产业集聚能力是产业集群成功发展的动力源。它与产业集群相伴而生,并作用于集群整个生命周期中。从集群的动态演进过程看,产业集聚能力分别表现为生成发展动力、集群创新能力和集群升级能力。在集群不同生命周期阶段,产业集聚能力的影响因素不同。针对这些影响因素,本文提出产业集聚能力的培育途径,以增强集群的持续竞争优势。