随机缺陷率条件下整合库存优化模型及其算法

考虑一个单一供货商、单一零售商的整合库存问题,假定零售商接受到的订货中包含部分缺陷产品,缺陷率是一个随机变量;并假定允许缺货,提前期可以控制,即供货商通过努力可以缩短提前期.给出了考虑随机缺陷率的整合库存模型,模型以订货数量、再订货点、提前期以及从供货商到零售商的运输频率为决策变量.通过最小化供货商和零售商的联合总成本,得到最优的供货策略.并假定提前期内需求服从正态分布,给出了模型的具体求解算法.     

基于路面垂直轮廓B样条拟合的车辆运动估计偏移抑制

针对用视觉里程计估计车辆运动时因相对测量误差累积而导致偏移的问题,提出了一种基于路面垂直轮廓B样条拟合动态跟踪的偏移抑制方法.当车辆行驶过程中一直紧贴路面时,由于车辆的运动轨迹与路面在垂直方向上的轮廓形状相吻合,故可以通过跟踪路面的垂直轮廓用于抑制视觉里程计估计车辆的运动轨迹时产生的偏移.因为路面垂直轮廓跟踪和车辆运动估计在时间上不同步,所以建立了一种具有固定滞后的卡尔曼偏移抑制器.实验结果表明,所提出的方法对于抑制视觉里程计运动估计中的偏移是有效的.     

基于估计方程估计的单指标模型异方差检验

针对单指标模型的异方差检验问题,将估计方程估计与完全非参方差函数检验相结合,给出了一种新的检验形式.利用估计方程法得到单指标模型中未知指标参数的估计值,再根据局部线性拟合给出单指标模型联系函数的估计形式,进一步由完全非参方差函数方法构造检验统计量,对模型进行异方差检验.数值模拟部分以检验统计量的经验水平和经验功效为评价指标,实验结果表明,基于估计方程估计比基于梯度外积估计和基于最小平均方差估计的完全非参方差函数检验方法更有效.实例分析部分采用汽车数据集,同样验证了这一检验方法的显著性.     

基于供应链管理的零库存策略研究

零库存的含义是仓库储存某种或某些物品的数量很低的一个概念,甚至可以为＂零＂,即最大限度地减少库存,甚至无库存,不以库存形式存在,对降低施工企业的成本有着十分重要的意义。同时也为项目零误点的实现提供及时有效的支持,保证项目的顺利实施。为此,本章将就零误点库存策略进行讨论,以期在保证项目进度的同时,实现零库存这一目标。     

Cobb-Douglas函数模型参数估计方法的研究

根据LS估计理论，对目前Cobb—Douglas函数模型参数估计方法存在的问题进行了分析．通过方差稳定化变换建立了新的参数估计模型，新模型基本满足Gauss—Markov假定，保持了LS估计的优良性质．     

基于中点偏移算法的云的模型设计

自然景观的模拟在许多方面得到了应用，云是自然界中的一项重要景观，对云进行模型设计显得十分重要。针对目前大多数的云的模型设计方法难以在普通PC机上快速实现真实感较强的云的模型设计的问题，提出了一种自然景观中云的模型设计方法。该方法以分形理论为基础，设计并实现了一种云的纹理生成算法，并采用纹理映射技术，绘制云的图像模型，得到了较为逼真的模拟结果。     

关于称重模型方差估计的探讨

对一般情况下的称重模型进行了改进,得到了推广意义下的两个称重模型,并比较了两类模型的优劣.通过进一步的讨论,得出了关于物品重量的方差估计的几个重要结论.     

Bowman库存策略下的供应链稳定性及需求放大分析

为了研究不同库存策略对供应链稳定性的影响,基于一般线性需求预测,在考虑在途库存的Bowman库存补给策略和不考虑在途库存的(R,S)库存补给策略2种情况下,研究了供应链的稳定性,并在考虑在途库存的Bowman库存补给策略下对需求放大进行了度量和分析.结果表明:在考虑在途库存的Bowman库存补给策略下,当订单平滑参数满足0<γ≤1时供应链稳定;不考虑在途库存的(R,S)库存补给策略,当提前期由小于2变到等于2再变到大于2时,供应链从稳定变到边际稳定再变到不稳定;考虑在途库存的Bowman库存策略中,不同的参数对需求放大程度会产生不同的影响,合理选择参数可以减小需求放大程度.     

基于能量偏移理论的电力系统低频振荡分析

笔者提出了一种基于能量系数分析区分析间低频振荡的新方法:通过构造能量函数,提出了能量系数的概念,并根据当前工况下的能量系数来分析低频振荡;同时提出了模式能量的概念,来分析两台发电机之间的能量交换行为.通过分析4机2区域电力系统实例,证明了该方法在电力系统低频振荡分析中的正确性和有效性.     

基于神经网络的车道偏移自动检测的研究

车道偏移是交通事故的主要因素之一。通过引入神经网络提出了一种应用机器视觉检测车道偏移的方法。首先通过图像处理从道路图像提取道路标志线。然后通过最小二乘法计算道路图像中道路标志线的参数。以道路图像中道路标志线的参数为输入,车道偏移参数为输出,建立神经网络进行车道偏移检测。实验结果表明误差小于0.5%,方差检验结果也表明人工测量和神经网络的结果无显著差异。新方法将有助于车道偏移自动检测技术的发展。     

零库存风险分析

首先阐明了零库存的概念以及实施零库存的必要性,然后主要就零库存实施存在的风险,包括单一供应源的风险、配送成本增加的风险、交货期过长的风险和供应链上下游企业合作的风险等进行了综合分析,并有针对性地提出了具体的防范风险的对策。     

基于改进灰色模型的MEMS陀螺仪零偏温度补偿

微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)陀螺仪的零点漂移是影响陀螺仪测量精度的主要因素.针对MEMS陀螺仪零点漂移随温度变化的非线性问题,以MEMS惯性传感器为试验对象,采用小波变换对MEMS陀螺静态实验零偏数据进行滤波,结合改进灰色预测模型估计零偏随温度变化趋势,获得基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型.与常规补偿模型算法比较表明,基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型均方根误差和平均绝对误差更小,MEMS陀螺仪零点漂移的均方根误差和平均绝对误差分别减少到0.025 0和0.018 0,验证了该补偿模型的可行性,对提高陀螺测量精度具有较好的理论意义和工程应用价值.     

碳约束下延时补货库存控制模型研究

构建了碳排放市场交易机制下考虑碳排放的延时补货库存控制模型,并与不考虑碳排放的情况进行对比,得出两者最优订购量和总成本在不同环境下发生的变化．碳排放市场交易机制有效地引导企业减少碳排放量,同时最优订购量取决于临界值的大小,碳配额影响总成本,企业可将多余的碳配额在市场上出售获得收益,最后通过算例分析证明了模型的有效性以及对企业生产库存最优化决策的影响．     

集成运算放大器的零漂特性研究

为改进抑制零点漂移的技术,提出了利用一种新型的器件CBT来抑制零点漂移的方法,分析了CBT的电流增益在一定范围内基本上不随温度和工作电流变化的机理,给出了输出特性曲线与基区沟道宽度、时间及温度的关系。测试结果表明：改进后的集成运算放大器的失调电流随温度变化显著减小。输出特性曲线基本不随温度变化。该器件主要应用于军事及航天领域中的精密仪器及仪表中。     

一个允许退货的库存控制策略模型

库存管理是逆向物流的重要研究内容,本文设定销售商允许顾客退货,退回物品经处理后仍然可以原价卖出,且顾客的需求与退货均服从独立的Poisson分布．在此条件下,提出了一个最优订货模型和求解算法,并用数值算例讨论分析了不同退货率τ、库存成本c8和缺货损失cb对销售商的最优订货量和期望收益的影响。研究结果表明,退货率对销售商的订货数量以及期望收益有明显影响,销售商应采取有效措施尽量降低退货率。     

基于多agent的VMI模式实现

供应商管理库存(VMI)是提高多企业供应链管理效率问题中库存控制方面的有效手段．根据VMI的特点，本文给出了一个敏捷、协作和安全的基于协调器的多agent框架实现的分布式VMI模型，使得供应商可以在现有遗留系统的基础上就通过网络管理零售商的库存．     

一个基于数量折扣的变质商品定价和库存模型

建立了一个变质率为指数分布基于数量折扣的变质商品定价和库存模型，模型考虑资本的时间价值性，给出了模型解的算法．计算结果表明，资本的时间价值性和商品的变质特性对最优决策者有重要影响．     

基于缺货和产品损耗特性的最优化库存模型

建立了在可变提前期下允许缺货和产品有损耗的最优化库存模型，提出了损耗率是随着提前期变化的规律。采用提前期的表达方法，并考虑了机会成本，运用最大最小算法，求得最优化订货数量、再订货点和提前期，达到库存总成本最小。     

基于灰色RBF-NN的陀螺随机漂移误差建模

针对测量中存在的陀螺随机漂移误差,提出了一种基于灰色RBF神经网络的预测建模方法.首先采用时间序列的饱和嵌入维数确定RBF神经网络模型输入层的节点数;其次采用灰色聚类法对输入样本进行分类,以确定RBF神经网络模型隐含层的初始节点数;最后采用灰色关联分析法对RBF神经网络的冗余隐含层节点实施删除,以得到满足精度要求的最小结构的RBF神经网络模型.将其应用到某型挠性陀螺随机漂移误差的预测建模中,可得预测模型的精度为90.33%,实验结果表明了该模型的有效性.