基于数据场和云模型的物料需求计划方法

• 作者: 刘启华 李新建
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据场 云模型 物料需求计划 聚类分析
• 年，卷（期）: 2010,（15）
• 页码范围: 66-67,71
• 分类号: TP391
• 字数: 3205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.15.023

摘要

为在供应链物料需求计划中自动发现重要材料,基于数据场和云模型提出物料需求计划方法.数据场聚类方法基于场中自然嵌套数据结构等势线(面)的分布以及数据对象自组织的聚集特征实现水平划分.借助数据场,材料能自动聚类并在物料需求计划中发现不同分类.通过云模型反映聚类知识的不确定性,尤其是随机性和模糊性.实例研究结果表明,该方法可以用于供应链物料需求计划领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘启华	武汉大学信息管理学院	4	8	2.0	2.0
2	李新建	武汉大学信息管理学院	1	5	1.0	1.0