ABC分析在工程成本管理中的应用

ABC分类方法的管理思想是基于企业的资源有限,为了使有限的时间、资金、人力、物力等资源能得到更有效的利用,应对企业库存物资进行分类,将管理的重点放在重要的库存物资上,进行分类管理和控制,依据库存物资重要程度的不同,分别进行不同的管理。其分类管理方法就是将库存物资按重要程度分为特别重要的库存（A类库存）,一般重要的库存（B类库存）和不重要的库存（C类库存）三个等级,然后针对不同的级别分别进行管理和控制。     

地铁车辆设备ABC分类研究

利用层次分析法与ABC分类法相结合的方法将地铁车辆设备部件进行分类。选取运营安全性、运营服务性、维修费用和故障率作为准则指标,利用ABC分类法确定设备部件对准则的权重,运用层次分析法计算加权权重,最后根据加权权重对设备部件进行最终的ABC分类。这种方法可以快速将设备部件进行分类,并有效地选出关键设备,提高设备部件在日后的维修及架大修中的维修针对性。     

基于时效性目标的应急物资库存策略

为适应紧急救援和战时后勤的特殊需要,克服传统库存控制模型不能适应应急环境下物资库存控制实际情况的缺点,根据应急物流库存控制特征,基于时效性准则,通过平衡库存的时间成本,建立了时效性最佳的应急物资订货批量分段函数模型,并由此推导出确定性和随机性的一系列库存控制参数计算公式,初步建立以提高应急物资输送速度为目标的库存控制理论和方法.     

配送中心储位分配决策方法的动态研究

在实际运行中,储位分配是配送中心仓储管理的一个引人关注的重要问题.综合"公平份额分配准则"方法和ABC分类决策方法的成果,在综合考虑关键因素的基础上,建立目标数学模型,模型中的计算系数用变异系数确定,最后用动态规划法进行实例计算,验证了关键因素储位分配决策方法的可行性.     

基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类。结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果。     

基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类.结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果.     

辽西沿海河流分类的模糊混合聚类法

将模糊聚类最大矩阵元原理与最小二乘最优准则下的模糊ISODATA聚类迭代原理相结合,并按最大隶属原则确定最优分类,建立了基于迭代的模糊混合聚类法.利用此方法对辽西沿海诸河流域进行了分类评价,得到了令人满意的结果.     

辽西沿海河流分类的模糊混合聚类法

将模糊聚类最大矩阵元原理与最小二乘最优准则下的模糊ISODATA聚类迭代原理相结合，并按最大隶属原则确定最优分类，建立了基于迭代的模糊混合聚类法．利用此方法对辽西沿海诸河流域进行了分类评价，得到了令人满意的结果．     

区域高速公路网布局中的节点分类模型及实证研究

在高速公路网布局中,节点层次划分是一个重要的内容.利用重要度法的指标因素,提出一种基于偏好效用分解的节点分类方法.通过已经分类的参考集,建立线性规划模型求得参考集中的对象在各准则值的效用以及分类骰用域值,利用线性插值求出待分类对象的边际效用值,进而求出总效用值,根据总效用值和分类域值的比较,可得待分类对象的类别.对河南省的高速公路网布局中的节点分类作了实证研究.     

基于Drucker-Prager系列准则的边坡安全系数计算方法

探讨了基于DP(Drucker-Prager)准则的边坡安全系数的计算方法。ANSYS有限元软件采用的岩土材料屈服准则为莫尔-库仑六边形外接圆DP准则,对均质边坡,可先求出外接圆DP准则条件下的安全系数,然后利用安全系数转换公式计算出各DP准则条件下的安全系数。对于具有多层土体的边坡,先通过调整各层土体的c,φ值,以实现DP系列准则间的相互转换,再计算得到各DP准则条件下的安全系数。通过算例验证了所提出的方法的可行性。     

AN INTERNATIONAL VIEW OF DIFFERENT APPROACHESFOR FAULTS DETECTION AND IDENTIFICATIONIN NUCLEAR POWER PLANTS

IntroductionSafe,reliable and economical operation is thegoal of any industrial process control system,particularly in nuclear power industry,wherecatastrophic events can have severe economic andsafety consequences and where even small degra-dation in plant performance can result in largereplacement power costs.After the TMI acci-dent in1 979,a large number of computer- baseddiagnostic systems have been proposed to sup-port nuclear power plant ( NPP) operators.Theearly diagnostic approaches …     

基于边际效用的民机备件库存优化模型

为了最大限度地发挥民机备件的保障作用,使各种备件的库存水平最优,在综合考虑备件的技术性、经济性与可获取性的基础上,以备件缺货导致的民机平均维修等待时间为优化目标,以总航材供应成本为约束条件,建立了民机备件库存优化模型。在对备件单位成本的边际效用进行分析的基础上,采用启发式算法对模型进行求解,得到备件库存水平的优化方案。实例验证表明:在给定供应成本约束条件下,与仅依据各种备件保障率的计算结果相比,实际维修等待时间缩短了11.5%,库存备件资金降低了27.5%,因此,该模型是客观有效的,可节约库存成本,显著提高飞机的利用水平。     

IRP问题多Agent模型调度策略研究

针对存贮路径问题的复杂特性,运用多Agent技术构建智能模型框架,利用模型中Agent间的协调机制实现存贮路径问题补货策略的求解,同时阐述了调度流程的任务优先级、冲突消除等问题.与集中式数学方法相比,该求解策略更能体现出问题分布式特性,并以一个实例分析验证方法的有效性.     

基于粒计算的交通流参数预测

交通流参数预测是交通流诱导和交通信息发布的重要依据.以信息颗粒为基 础数据分析单元,针对以往模糊时间序列模型存在的缺陷,提出一种新方法构建模糊时 间序列模型,该方法在挖掘数据内在信息关联的基础上,考虑时间变量影响下分析动态 可变的区域间隔长度.此方法主要特点是基于Gath-Geva 模糊聚类的时间序列分割,利用 模糊分割构造信息颗粒,以信息颗粒为数据单元,通过粒计算分析交通流参数动态变化 趋势.实验结果表明,基于粒计算的交通流参数预测可以预测合理的交通流参数置信区 间,比传统的参数数值预测可靠度更高,对于交通状态的动态分析具有指导意义.     

基于ANFIS的特高压输电线路故障分类识别方法

提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的特高压输电线路故障分类识别方法,以分类识别10种常见的输电线路故障.该方法以故障后1个工频周期内故障电流分量的标准差和四分位距作为故障分类识别的特征量.分析了噪声和谐波对这2个特征量的影响;建立了基于ANFIS的故障分类识别模型.大量仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,对噪声、谐波、电流互感器传变特性及采样频率有良好的适应性,分类识别正确率能达到99.5%.     

基于瞬时频率二次特征提取的辐射源信号分类

提出了基于瞬时频率二次特征提取的雷达辐射源信号分类方法．首先利用改进的瞬时自相关算法提取信号的瞬时频率特征．在此基础上，对所获得的瞬时频率进行级联归一化处理，提取分类特征向量．最后，采用层次决策方法实现自动分类．仿真结果表明，该方法提取的特征向量具有较好的类间分离性，整体信号分类方案在信噪比不低于6dB时，可获得90％以上的分类准确率．     

Solving service selection problem based on a novel multi-objective artificial bees colony algorithm

Service computing is a new paradigm and has been widely used in many fields. The multi-objective service selection is a basic problem in service computing and it is non-deterministic polynomial (NP)-hard. This paper proposes a novel multi-objective artificial bees colony (n-MOABC) algorithm to solve service selection problem. A composite service instance is a food source in the algorithm. The fitness of a food source is related to the quality of service (QoS) attributes of a composite service instance. The search strategy of the bees are based on dominance. If a food source has not been updated in successive maximum trial (Max Trial) times, it will be abandoned. In experiment phase, a parallel approach is used based on map-reduce framework for n-MOABC algorithm. The performance of the algorithm has been tested on a variety of data sets. The computational results demonstrate the effectiveness of our approach in comparison to a novel bi-ant colony optimization (NBACO) algorithm and co-evolution algorithm.     

基于收益管理的季节性商品动态定价策略

以期望收益最大化为目标,研究了基于收益管理的季节性商品的定价策略,给出了在有用户保留价格情况下连续时间定价策略模型,并求出了需求为泊松过程和用户保留价格为指数分布时的最优解.算例分析表明:最优价格是初始库存的递减函数,是潜在购买率和销售时间段的递增函数;期望利润是初始库存和剩余销售时间的递增函数,同时边际期望利润是初始库存的递减函数.     

Web Data Aggregation in MOLAP： Approach,Language, and Implementation

This paper investigates the Web data aggregation issues in multidimensional on-line analytical processing (MOLAP) and presents a rule-driven aggregation approach. The core of the approach is defining aggregate rules. To define the rules for reading warehouse data and computing aggregates, a rule definition languagearray aggregation language (AAL) is developed. This language treats an array as a function from indexes to values and provides syntax and semantics based on monads. External functions can be called in aggregation rules to specify array reading, writing, and aggregating. Based on the features of AAL, array operations are unified as function operations, which can be easily expressed and automatically evaluated. To implement the aggregation approach, a processor for computing aggregates over the base cube and for materializing them in the data warehouse is built, and the component structure and working principle of the aggregation processor are introduced.