改进分水岭算法与K-means方法结合的图像分割

针对分水岭分割算法存在的过分割及对噪声敏感问题,提出一种基于K-means聚类算法与改进分水岭算法结合的图像分割算法,首先,利用K-means聚类算法进行初始聚类分割,提取感兴趣的目标;然后,提出基于4-邻域相似度的改进分水岭算法,对K-means初始聚类图像应用改进分水岭算法分割目标区域。从100幅人骨医学图像提取人骨区域,实验结果表明所提出算法可解决分水岭算法的过分割问题,且有效分割了图像目标。     

利用单词超团的二分图文本聚类算法

鉴于目前传统文本聚类方法中利用文档间的相似度进行聚类存在的问题,在传统的文本挖掘基础上提出了一种新的文本聚类算法——利用单词超团的二分图文本聚类算法。该算法用文档中单词的关联模式来评估文档间的相似度及主题类别预测,并利用图划分策略来大大降低文档相似度比较算法的复杂度,同时将超团作为特征结构的扩展,可以在一定范围内减少语言信息的丢失,提高聚类效果。经实验证明该算法具有较高的有效性。     

二进制概念聚类方法及其应用

研究了二进制概念聚类相似度定义,在正特征距离(PAD)的基础上,提出了广义正特征距离(GPAD)用于计算样本之间的相似度,并将系统聚类算法应用到实例中,所得结果与PAD距离比较,取得较好的效果。     

供应链管理中供应商关系定位体系研究

对采购商与供应商关系(以下简称供应商关系)定位展开了深入的研究。通过对供应商关系的层次结构及特征分析对供应商关系的类型做出定性判断,把供应商关系分为普通关系、优先关系、合作关系、战略关系四种,提出构建供应商关系定位体系的三个基本维度——标准度、依赖度和持续度,建立起供应商关系的定位体系的量化模型。为中国企业进行供应链管理及建立相适应的供应商关系等提供了决策参考依据。     

改进的共享型最近邻居聚类算法

聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处。实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果。     

结合熵有效性函数的FCM算法识别社团结构

挖掘和发现复杂网络中的社团结构是复杂网络研究的基础性问题。针对复杂网络中的社团结构往往具有重叠性,提出了结合熵有效性函数的模糊聚类(Fuzzy c means, FCM)算法。首先基于信息熵提出了熵有效性函数,用于确定网络的“最佳”聚类数;其次给出了聚类数范围和两个过滤条件;最后将三者与FCM算法相结合,应用到Zachary’s karate club network、Dolphin social network和American college football network的社团结构检测。为了进一步体现熵有效性函数的优越性,将熵有效性函数和模块度函数,分别与k means算法相结合,对3个网络进行了实验。实验结果表明,熵有效性函数可以较准确的找到“最佳”聚类数,且结合熵有效性函数的FCM算法划分结果精确度都在90%以上。     

多供应商—单制造商—多经销商的供应链协同度研究

目前,针对供应链协同度的分析主要集中在单制造商与单供应商之间,为将协同度问题更为一般化,现将供应链协同问题扩展到多供应商、单制造商与多经销商情景中.基于供应链整体运营效率的角度,以制造商为主导,从多经销商、单制造商、多供应商与供应链稳定性四个维度构建供应链协同发展指标体系,将评价指标作为供应链子系统的序参量,运用协同学理论的有序度方法分析供应链子系统的协同性及供应链整体系统的协同度.实例分析说明评价指标体系和协同模型的有效性和可行性,针对协同测度结果提出了供应链系统的协同发展对策.     

一种基于向量空间模型的文本聚类方法

研究了一种基于向量空间模型的文档聚类方法.提出了一个新的聚类模型,即在传统聚类模型的基础上增加一个文档特征向量调整模块;给出了一个特征评价函数用以进行特征提取;对一种基于相似度的平面划分聚类算法做了一些改进.实验结果表明本文提出的聚类模型是可行的.     

不同依赖类型对零售商行为影响的实证分析——以家电行业为例

提出不同依赖类型对零售商行为影响的概念模型,通过在家电行业的抽样调查,证明零售商对主要供应商的两种依赖类型,即核心类依赖与对承诺的依赖,对供应商权力、零售商信任与关系承诺的影响是不同的.这一结论对供应商在供零关系管理,构建零售终端竞争优势中的启示在于,随着零售商规模化发展,供应商应放弃运用渠道权力的传统做法,只有采取沟通与关系承诺去赢得零售商的信任与关系承诺,才能获取长期的优势合作关系.     

共演博弈下网络合作动力学研究进展

综述了网络上共演博弈最近的研究进展,首先基于囚徒困境和公共品博弈模型,系统比较了无标度网络上度异质性、度相关性和聚类特性对于两人和多人博弈作用机理的异同。然后,在静态网络上综述了近年从时间尺度、个体选择、教育活动、个体理性与期望、交互限制等方面提出的演化规则与合作行为共演的成果。进一步,从移边、生灭、基于格子和平面移动四方面,介绍了结构与合作行为协同演化的工作。最后探讨了今后值得研究的课题。     

乳品加工企业与原料奶供应商合作效率分析

在构建乳品加工企业与原料奶供应商合作效率评价指标体系的基础上,运用层次分析法和实地调查资料,对乳品产业链中三种不同类型的原料奶供应商与加工企业之间的合作效率进行了实证考察。分析结果表明:在散养农户、奶牛小区和牧场三类原奶供应商中,牧场与乳品加工企业的合作效率最高,奶牛小区次之,农户最低;影响乳品加工企业与其供应商之间合作效率的最主要因素是双方的合作能力与条件以及合作收益。     

河北省林农合作意愿实证分析

集体林权制度改革将林地使用权和林木所有权下放给林农家庭,诸多学者认为林农家庭经营的模式与市场化之间的矛盾需要通过林农之间的合作来予以化解,笔者对河北省部分林农样本农户的合作意愿进行了实地调研,在检验问卷信度的基础上,以林地规模和林业收入比重为标准将林农样本农户聚类为大户和小户两类,并分别对其合作意愿进行logistic回归分析,发现各影响因素对大户和小户产生影响的方向或程度有所不同,在推动林业合作组织建设过程中应将大户和小户区别对待。     

基于知识资产控制权优化配置的创新合作研究

服务外包项目中,顾客与服务供应商之间的创新合作易受知识资产剩余控制权无效配置的限制,已有研究根据GHM模型中的一次性静态博弈分析结论去研究顾客与供应商之间的创新合作,无法有效预测长期合作关系下顾客与供应商建立起信誉机制后,基于重复博弈所做出的行为决策。故建立重复博弈模型,在顾客与供应商之间,基于知识资产剩余控制权优化配置的创新合作问题中引入信誉机制的作用,分析了无限重复博弈和有限重复博弈两种情形下顾客与供应商之间,基于知识资产剩余控制权优化配置的创新合作的实现条件。结论表明,当顾客与服务供应商之间建立起长期合作关系时,信誉机制的作用能够促使外包项目中知识资产的剩余控制权得到优化配置,顾客与供应商之间的创新合作得以顺利进行     

统计与聚类视角的中国中小企业信用评级研究

基于回归分析的思想,可以对现有的聚类算法进行改进,以在一定程度上解决我国中小企业信用评级时面临的违约率缺失与主观性较高的问题。首先对影响回归、聚类以及二者间一致性的因素进行了分析,选取了与之相关的描述变量;接着根据这些变量构造蒙特卡洛模拟,将获得的模拟数据用于回归分析,得到了关于聚类结果与被解释变量间一致性和聚类最优输入参数两个回归方程;最后将回归方程用于指导聚类算法,对我国中小企业的信用风险进行了评级。结果显示,改进后的聚类结果与代表中小企业信用风险大小的企业存续期之间有较好的一致程度,同时还发现,资产类指标对中小企业信用风险的影响较为明显。     

基于产品定价的供应商管理库存模式利益分配研究

笔者针对供应商管理库存模式,通过建立利润模型,利用博弈论的方法,研究在线性市场需求下供应商和零售商不合作与合作时各自的利润变化。研究表明：实行供应商管理库存模式要优于不实行时企业的利润,零售商的售价决定供应链的利润,而供应商的价格则决定了供应链的利润在供应商和零售商之间的分配,供应商可以通过分配因子的选择,确定产品的批发价,从而实现合作双方利益的分配。     

供应商关系管理的关联度-竞争力-增值率模型的构建与应用

供应商关系管理是核心企业采购管理中的重要问题。提出了一种基于关联度-竞争力-增值率三个维度的供应商关系评估模型,采用灰度组合方法,将供应商划分为战略型、伙伴型、优选型和交易型四类,并建立了供应商关系矩阵,以此作为核心企业供应商关系管理的依据。通过对四种类型供应商行为特征的分析,针对不同类型供应商采取相应的激励与制约手段,对供应商进行有效的管理与控制,降低核心企业采购风险,发展具有升值潜力的供应商。     

基于模糊c均值聚类的社团结构探测新方法

通过对社团结构定义的研究,提出了一种基于模糊c均值聚类算法的网络社团探测新方法.利用网络节点间的最短路径长度、Person相关系数方法及平方法构造了节点间的相关度等价矩阵,从而将社团发现问题转换成节点的聚类问题.在此基础上,应用模糊c均值聚类算法以及网络划分形式对应的模块度来确定最优的社团结构,最后利用Zachary空手道俱乐部网络和Dolphin网络这两个经典模型验证了该算法的可行性.     

同时进行芯片规划的任意元胞模式总体布线

以递归划分的方法来进行同时的芯片规划和全局布线,它是一种把大的问题递归地划分成基本相同小问题的方法。首先采用模糊聚类方法把每一级聚为小于五的几类,再根据聚类构造出递归全局布线图,此图是一颗部分3-树,在它上面存在较好的布线算法,我们给出了在它上面求最小stciper树的算法,并以此算法进行全局布线。     

基于分布模型的层次聚类算法

提出了一种新的层次聚类算法,先对数据集进行采样,以采样点为中心吸收邻域内的数据点形成子簇,再根据子簇是否相交实现层次聚类。在层次聚类过程中,重新定义了簇与簇之间的距离度量,并以此为基础建立堆结构。利用估计数据点总体分布的思想,证明该算法将逼近最优解。实验结果表明,算法的聚类效果大大优于现有的聚类算法。     

基于模糊C均值聚类推理模型的高铁土建工程造价智能估算

高铁土建工程的造价估算是项目建议书和可行性研究报告的重要组成部分,模糊推理是一种非线性智能预测方法,可以对高铁土建工程造价进行合理估算。从可行性研究决策阶段出发,首先运用显著性成本理论确定影响造价的显著性成本因子。然后,运用模糊C均值聚类方法将已完工程聚类,得出各类工程的造价区间。当拟建工程已知的工程特征不足显著性成本因子的数量时,先运用模糊C均值将显著性成本因子聚类,得出拟建工程新的显著性成本因子。最后运用MATLAB R2016a中的模糊推理工具箱,将影响高铁土建工程造价的显著性成本因子及其隶属度函数输入系统,利用计算机内部的智能化运算来纠偏计算,可以有效预测造价。