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相似文献
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1.
多粒度语言下基于TOPSIS第三方物流服务商选择   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决模糊环境下的第三方物流服务商选择问题,构建了基于战略联盟关系导向的评价指标体系,针对评价过程中决策群体内评估专家模糊语言变量不一致的情况,利用一致化转换函数将不同语言粒度的评价信息转化为基本语义集上的系列模糊集,采用面积中心法进行解模糊化,得到各方案对各指标评的定值,最后采用逼近理想解排序法(TOPSIS)对备选物流服务商进行最终排序.算例应用表明,此方法具有可行性和有效性,在一定程度上使第三方物流服务商的选择更加客观.  相似文献   

2.
逆向物流供应商选择是典型的多属性决策问题.针对逆向物流供应商选择问题的特点,提出一种基于直觉模糊熵的逆向物流供应商选择问题的直觉模糊多属性决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,建立了逆向物流供应商评价指标体系,给出了基于直觉模糊熵的评价指标权重的确定方法,然后运用直觉模糊加权平均算子对二级指标信息集结,得到逆向物流供应商选择问题的直觉模糊决策矩阵,提出了基于直觉模糊熵和TOPSIS法(逼近理想解的排序方法)的逆向物流供应商评价方法.最后通过数值分析验证了该方法的可行性与有效性.  相似文献   

3.
3PL客户满意度模糊评判方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
在分析影响第三方物流(3PL)的客户满意度(CSD)因素的基础上,通过引入综合表现度的概念,采用模糊综合评判的方法时第三方物流企业的服务进行评价.在建模中用ABC分类法对客户的重要性进行了区分.从而可以了解客户对不同评价指标的关注区别,把有限的项目预算投入到提高客户满意度要求高的服务指标上,得到更高的满意综合表现度,达到对第三方物流服务进行完善和提高的目的.  相似文献   

4.
改进模糊综合评价法的物流企业绩效评价
  总被引:1,自引:1,他引:0  
针对物流企业绩效评价问题的复杂性和模糊性的特点,立足模糊综合评价法的观点,建立了基于模糊综合评价的物流绩效评价指标体系。结合某物流企业的实际调查数据,构建了3个一级指标和10个二级指标的物流企业绩效评价指标体系,并建立了相应的模型。首先从决定物流企业服务绩效评价的3个因素即运作绩效、物流功能、客户服务质量着手,结合层次分析法对各因素的权重进行处理,并对其进行一致性检验,继而采用模糊综合评价法完成对该企业服务绩效评价因素的评定,根据最终得分从而得出结论。实证结果表明,模型的建立和指标的确定符合科学性,在物流企业的绩效评价方面具有一定的指导作用。  相似文献   

5.
SVM是一种新型的统计学习方法,在综合评价中采用SVM分类方法,可以减少主观因素的作用,提高评价结果的客观性.针对Web服务质量问题,本文中提出基于SVM的评价模型.首先从学习样本中选择支持向量,然后通过训练获取最优分类超平面,对新的样本和数据进行分类.与多层模糊综合评价(MPFS)、FCM等方法相比,SVM方法可以取得更客观和准确的评价结果.  相似文献   

6.
在综合分析物流项目和工程建设项目主要风险因素的基础上,建立了一个相应的物流项目风险评估指标体系,并采用将专家意见量化的思路,运用层次分析法确定指标的权重,然后用模糊评价法计算物流项目的综合风险评分。  相似文献   

7.
对港口物流绩效进行评价是提升港口物流竞争力的一种有效手段,如何科学、全面地分析和评判港口物流的运营绩效,已成为港口物流迫切需要解决的课题.论文构建了一个港口物流绩效综合评价指标体系,运用模糊综合数学分析方法对港口物流的绩效进行了量化评判与分析.通过对锦州港口物流绩效进行的实证分析表明,该指标体系能够比较真实的反映其港口的物流状况.  相似文献   

8.
结合物流服务的特点,从顾客感知角度建立物流服务质量评价指标体系,利用熵值法确定各指标的权重,基于集对分析方法构建物流服务质量评价模型,并以湖州市某第三方物流企业为例验证该模型的实用性和可行性,实例表明集对分析方法的评价结果较为合理,且具有概念清晰、计算方法简洁、可操作性强的优点,对其他研究的评价具有一定的借鉴意义。  相似文献   

9.
基于知识流动的企业竞争对手评价体系研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于知识流动视角,分析了知识获取路径,构建了知识评价指标体系,并以此为基础采用模糊层次综合评价法对企业竞争对手知识进行量化的分析与评价,构建了企业竞争对手评价体系。  相似文献   

10.
侯波 《科技信息》2010,(17):J0406-J0406,J0204
本文在研究港口物流及其竞争力内涵的基础上,建立了多层次港口物流竞争力评价指标体系,并采用了特尔斐法和模糊综合评价法对环渤海各港口的物流竞争力进行了综合评价。  相似文献   

11.
This paper pressnts a novel evaluation model of the customer satisfaction degree (CSD) in logistics based on support vector machine (SVM). Firstly, the relation between the suppliers and the customers is analyzed. Secondly, the evaluation index system and fuzzy quantitative methods are provided. Thirdly, the CSD evaluation system including eight indexes and three ranks rinsed on one-against-one mode of SVM is built. Last simulation experiment is presented to illustrate the theoretical results.  相似文献   

12.
基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.   相似文献   

13.
基于支持向量机的武器装备研制项目风险评价方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
李勘 《上海交通大学学报》2008,42(11):1851-1854
针对武器装备研制项目风险评价方法在实际应用中存在的问题,对支持向量机在武器装备研制项目风险评价中应用的可行性进行了分析,提出了基于支持向量机的武器装备风险评价模型.应用收集相关项目的数据资料进行了实证研究,并与神经网络和模糊综合评价法进行了比较分析.结果表明,基于支持向量机的评价模型具有良好的自学习性和特征提取能力,可为武器装备研制项目风险评价提供有益的参考.  相似文献   

14.
This article presents an anomaly detection system based on principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM). The system first creates a profile defining a normal behavior by frequency-based scheme, and then compares the similarity of a current behavior with the created profile to decide whether the input instance is norreal or anomaly. In order to avoid overfitting and reduce the computational burden, normal behavior principal features are extracted by the PCA method. SVM is used to distinguish normal or anomaly for user behavior after training procedure has been completed by learning. In the experiments for performance evaluation the system achieved a correct detection rate equal to 92.2% and a false detection rate equal to 2.8%.  相似文献   

15.
Soft failure of mechanical equipment makes its performance drop gradually,which occupies a large proportion and has certain regularity. The performance can be evaluated and predicted through early state monitoring and data analysis. The vibration signal was modeled from the double row bearing,and wavelet transform and support vector machine model( WT-SVM model) was constructed and trained for bearing degradation process prediction. Besides Hazen plotting position relationships was applied to describing the degradation trend distribution and a 95%confidence level based on t-distribution was given. The single SVM model and neural network( NN) approach were also investigated as a comparison. Results indicate that the WT-SVM model outperforms the NN and single SVM models,and is feasible and effective in machinery condition prediction.  相似文献   

16.
采用相对小波能量法的脑-机接口设计   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对基于两种不同意识任务(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口,提出采用相对小波能量的特征提取方法.首先深入研究了相对小波能量的计算方法,然后利用相对小波能量对脑电信号进行特征提取,最后采用支持向量机进行分类,并采用分类准确率和互信息作为该脑-机接口的评价标准.离线分析结果表明:分类准确率最高为85.7%,最大互信息为0.41比特.与较常用的自适应自回归(AAR)模型系数作为特征的方法相比,所提方法具有更高的识别准确率和互信息.  相似文献   

17.
基于相空间重构(SPR)和支持向量机(SVM)算法本文提出了一种利用单一变量进行化工过程故障诊断的方法。首先进行变量筛选,然后对筛选出的关键变量进行相空间重构,再利用SVM对重构后的数据进行故障分类。通过对TE(Tennessee Eastman)过程几类故障进行仿真测试,结果表明在单一故障和多故障情况下,本方法均可实现化工过程的单变量故障诊断;与传统SVW方法相比,相空间重构可有效提高诊断正确率。此方法可为建立简单而有效的单变量故障诊断系统提供理论依据。  相似文献   

18.
为了选择合适的ERP软件供应商,提出了一种基于支持向量机建立ERP软件供应商评价系统的方法,给出了ERP软件供应商评价指标体系及具体量化方法,采用支持向量机的分类策略建立ERP软件供应商的评价模型,最后通过一个中型造纸企业对ERP软件供应商选择的实例证明了基于支持向量机的ERP软件供应商评估系统的可行性和实用性。  相似文献   

19.
针对齿轮故障诊断中的小样本事件,采用了支持向量机(SVM)方法.采集齿轮3种典型故障(断齿、磨损、剥落)和正常状态的振动信号,提取时域指标和能量特征作为SVM输入向量,并采用交叉验证(K-CV)法优化SVM参数,最终得到的故障诊断准确率为100%.结果表明SVM是一种有效的齿轮故障诊断方法.  相似文献   

20.
为提高人脸识别系统的性能,提出了一种基于离散小波变换DWT(discrete wavelet transform)特征提取和支持向量机(SVM)分类的人脸识别方法。首先,采用DWT对人脸图像进行降维和去噪,然后,对小波低频子图像进行核辨别分析(KDA)提取人脸特征,最后,结合SVM进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,采用39个特征识别率达到98.2%。仿真结果表明,该方法明显减少了高频干扰对人脸特征的影响,增强了特征的辨别能力。而且,SVM有效地提高了分类器的分类和推广能力。  相似文献   

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