大型干散货航运企业核心竞争力评价研究 ——基于三角白化权函数的灰色聚类方法

利用基于三角白化权函数的灰色聚类法对大型干散货航运企业核心竞争力进行评价研究,构建大型干散货航运企业核心竞争力评价指标体系,结合大型干散货航运企业A的相关数据,通过调查问卷将指标体系划分为三个灰类,确定各指标的所属灰类白化函数阈值,并对航运竞争力评价指标进行数域延拓,得出各指标的白化权函数值和综合聚类系数,确定评价对象所属的灰类,评价出A企业竞争力所处的水平,所得结果与实际情况相吻合.最后通过雷达图找出影响A企业核心竞争力的关键指标,并提出增强大型干散货航运企业核心竞争力的措施.     

数据驱动下收货方质量偏好与电商配送服务质量优化

针对"互联网+大数据"优化电商配送服务质量问题，明确不同收货方的质量需求稳定性，引导电商根据收货方不同质量敏感性提供相对精准服务，提升配送服务质量。模拟投票结果的形成过程聚类得到收货方对服务质量偏好的记忆性特征：（1）"无记忆"型收货方；（2）"记忆"型收货方；（3）"不确定"型收货方；（4）收货方总体。进一步推导不同规划类型求解空间，设计得到"无记忆"型收货方动态规划精确求解方法，及其他三种类型近似求解粒子群算法。研究过程中，配送资源质量感知度被嵌入到模型约束；"无记忆"型收货方的质量需求规划问题转化为零库存策略最优解问题，进而证明存在精确解；"记忆"型收货方呈现出对质量感知的累积；"不确定"型收货方模型通过赋值即可得总体收货方表达式。结果表明：数据驱动研究框架借助大数据资源，使得电商更易通过收货方的质量偏好设计更加匹配的配送方案；不确定服务需求得到有效满足，投入成本的利用率更高；通过特征分类的方式，尽可能地抽取能够精确最优化的部分，缩小NP范围，提高整体求解的精确度。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

矿业资源城市经济可持续发展的聚类分析及策略研究

矿业资源城市是伴随化石资源(如石油、煤及非金属矿产)等的开发而兴起的城市,或在其发展中由于资源开发促进经济再度繁荣的城市。一般来讲,矿业资源城市有其自身特点,最突出的是产业结构单一。这一特点在矿业资源城市兴起初期尤为突出,随着资源开采的外延逐步扩大,形成一些资源加工、服务等行业,但城市功能及社区服务主要是围绕资源开发和加工展开的,城     

基于蚁群聚类算法的省域物流发展评价

介绍了蚁群聚类算法的原理,建立了省域物流发展评价指标体系,同时结合黑龙江省的物流发展情况,应用蚁群算法进行实证研究,并对结果进行分析,从而为科学制定黑龙江省省域物流规划提供了依据。     

专业观众展览会参观动机研究——来自东莞的证据

以展览业发达的东莞为研究样地,利用因素分析与聚类研究相结合的综合定量方法,对专业观众的观展动机进行综合评估及分类研究。研究表明,专业观众的非购买动机甚过购买动机,他们观展动机的四个维度因子依次为:搜集信息、建立市场关系、考察奖励、采购行为。本研究还发现专业观众的观展动机分为目标模糊型、信息搜集导向型、目标多维明确型三种类型。     

酚酞型聚醚砜膜的制备与性能研究

本文利用水相沉淀聚合法成功地合成了丙烯腈(AN)-(二丙烯酰胺基)-二甲基丙烷磺酸(AM PS)共聚物,然后将其作为添加剂制备酚酞型聚醚砜膜,并进一步研究了添加剂用量对膜通量,膜截留率以及膜形态的影响.研究表明,随着添加剂用量的增加(从0到5%),膜在100 kPa下的水通量从230 L/m2.hr下降到125 L/m2.hr,对PEG 35000的截留率分别从0.5528增加到0.75.另外,利用场发射电子显微镜观察了膜断面,发现随着PAN-co-AM PS含量的增加,膜表皮层逐渐变厚,指状孔逐渐减少.     

基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。     

动静态属性数据相结合的客户分类方法研究

研究了一种客户动态、静态属性数据相结合的客户分类方法。提出了客户时间序列的加权处理方法,并应用客户时间序列的统计特征作为聚类特征向量,采用混合式遗传算法对客户聚类,使每一类客户具有相似的时序特征。在此基础上将聚类结果与客户的静态属性数据相结合,对客户进一步分类。实验结果表明,与传统的基于静态属性数据的客户分类方法相比,本文的方法提高了客户分类的准确性。     

基于Web使用挖掘的个性化服务系统

个性化服务系统是一种由多种WEB挖掘技术构成的基于用户使用的站点个性化系统。该系统使用事务聚类、使用聚类和关联规则技术等数据挖掘技术分析用户访问模式,并结合用户当前访问情况提供实时化个性服务。实验结果说明,个性化服务系统具有较好的性能。