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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.
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文献信息
篇名 基于数据场和云模型的物料需求计划方法
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) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 66-67,71
页数 分类号 TP391
字数 3205字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.15.023
五维指标
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
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引文网络
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研究主题发展历程
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物料需求计划
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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