基于时延网络的流程供应链时序数据挖掘

• 作者: 岳东 彭晨 许世范
• 来源期刊: 南京师范大学学报(工程技术版)
• 学科: 工学
• 关键词: 时延神经网络 流程供应链 数据挖掘 知识链
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: TP274|TD94
• 字数: 3052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2002.04.011

摘要

针对连续流程供应链中存在的大量时序数据的知识发现问题,提出了基于信息集成基础上的应用时延神经网络处理时序数据的知识发现方案,解决时序数据膨胀而知识匮乏的问题.在网络数据集成的前提下,采用VB提取数据集市中的综合数据,作为时延神经网络模型的输入序列.利用MATLAB神经网络工具编写知识发现模型来发现时序数据中蕴含的知识,构成知识链并作为供应链优化运行的支撑链.以某选煤厂时序数列分析为例,上述方法在应用中取得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭晨	南京师范大学控制科学与工程系	34	467	13.0	21.0
2	岳东	南京师范大学控制科学与工程系	31	632	15.0	25.0
3	许世范	中国矿业大学信息与电气工程学院	42	565	13.0	23.0