基于消费者偏好的再制造策略研究

文章对一个垄断制造商的再制造策略进行了研究.根据消费者对于再制造产品的偏好程度把消费者分为2类,根据不同类型消费者的特点,给出了在不同的价格策略下,再制造产品和新产品的需求函数;据此建立了不考虑产品生命周期与考虑产品生命周期的2个模型,并分别给出了制造商的最优价格策略;最后通过数值分析对结果进行了验证.     

基于消费者渠道偏好的供应链决策模型

文章分析存在零售商创新投入的双渠道竞争市场中,零售商的创新投入与消费者对直销渠道的接受程度对供应链参与方的产品售价和利润,以及供应链整体绩效产生的影响。研究表明:制造商将直销渠道的引入作为激励零售商提高创新投入水平的一个工具,并从中获益,此时,零售商能获得较低的批发价格,且创新投入的增加能提高产品的销量,进而提高自身的利润;在竞争性市场下,零售商创新投入的增加能有效缓和渠道竞争和冲突。     

基于模糊集理论的汉语指令识别

以模糊集理论为基础，提出了一种汉语指令识别的模糊语音描述和模糊匹配算法，在语音信号的时间规整中，使用一种改进的非线性帧数规整算法，在４０条指令的识别实验中，正确率达９３％以上。     

基于模糊集的车牌特征提取与识别的方法

提出一种新的基于模糊集的车牌特征提取与识别的方法.该方法先利用车牌检测算法初步定位车牌,然后利用车牌的颜色、纹理及形状的模糊特征,在提取目标的多个特征的基础上用模糊隶属度表征各个特征的重要性的方法来选取目标,准确地提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.8%.特别对于光照不均、背景复杂的图像,本方法具有很强的鲁棒性.     

基于消费者选择偏好的可替代品订货策略

基于消费者选择偏好,建立了相应零售商利润-订单量的条件风险价值模型。以零售商利润为最优化目标,在市场总需求不确定时,考虑零售商风险偏好、消费者选择偏好及两种产品的可替代性,研究零售商的最优订货策略。研究结果表明,当产品订货量在一定范围时,产品替代性将失去作用:当两种产品总订货量在一定范围时,产品最优订货量随顾客偏好系数及产品替代系数的提高而增大,随替代产品顾客偏好系数和零售商风险规避程度的提高而减小:产品与替代产品间的顾客偏好系数差异越大,两产品总订货量越大。     

基于消费者认知的产品形态偏好预测系统

为把握终端消费者对产品形态的偏好及有效辅助设计师进行协同设计,运用家访谈、影响汽车外观造型特征的眼部跟踪观察实验、影响产品意象认知的造型特征提取实验、关键造型特征与产品意象认知关系的量化实验等方法,获得影响汽车造型意象的关键造型特征主要为车灯、侧面轮廓线以及进风格栅,得到了汽车风格与造型特征之间的关系矩阵,并进一步建立了基于特征匹配的产品意象认知模型.最后,应用该模型,开发了汽车草图设计原型系统.     

基于模糊集与改进证据理论的目标识别

在基于模糊理论目标识别基础上,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,同时对已有的证据理论合成进行改进,将模糊集理论和改进的证据理论结合,可望进一步提高对空中目标的正确识别率.     

基于卡尔曼滤波和模糊集的地下水污染羽识别

在场地信息不确定性的前提下基于卡尔曼滤波技术和模糊集合理论提出一种地下水污染羽识别的方法.利用卡尔曼滤波技术通过连续作用采样点更新综合污染羽与误差协方差矩阵,并结合误差协方差矩阵和不确定度的关系进行新采样点的选取;引入模糊集理论进行污染羽的模糊对比,以确定污染源的权重.算例研究表明,该方法是一种有效的污染羽识别算法,能够以尽可能少的采样点确定污染源的位置,并较为准确地达到识别污染羽的目的.     

基于模糊集合理论和OWA算子的群决策偏好集结模型

将OWA算子和模糊集合理论应用到群决策偏好集结领域,给出了相应的集结群决策信息的模型和实施步骤.最后通过一个算例的演算来说明如何将模糊集合方法和OWA算子应用到群决策偏好集结领域,并给出算例分析.     

基于置信规则库系统茶叶市场消费者偏好测度

国内茶叶市场产品种类丰富、竞争激烈,研发投入新产品需要准确把握消费者偏好,满足市场需求。立足于多属性决策领域中关于产品的评价选择问题,文章运用关联规则理论从实证数据中挖掘规则,建立置信规则库系统,最终构建偏好评价模型。通过对国内茶叶市场消费者偏好情况进行问卷调研,测度消费者对不同茶叶的偏好得分。对比发现,置信规则库系统的计算结果与统计结果基本一致,证明规则库系统可为市场偏好测度提供客观准确的方法,从而为产品的研发设计提供重要的决策信息。     

基于碱基偏好分析和SVM的植物启动子识别

植物启动子识别是真核启动子识别中的重要研究领域.针对目前植物启动子识别算法的特异性较低的问题,提出了一种基于GC碱基偏好分析和支持向量机（SVM）的植物启动子识别算法.首先通过对GC含量的分析将DNA序列分类为GC偏好序列和非GC偏好序列,然后进行结构特征和信号特征的提取,最后通过SVM分类器进行启动子识别.SVM分类器由四个SVM子分类器组成,即启动子-3’UTR子分类器,启动子-5’UTR子分类器,启动子-Intergenics子分类器和启动子-CDS子分类器.实验结果表明,该算法比其他算法具有更高的特异性,对植物启动子识别具有积极意义.     

消费者环保偏好异质性的绿色供应链研究

通过建立消费者环保偏好异质性及不同决策结构的四种绿色供应链博弈模型,分析了消费者环保偏好及其异质性对政府补贴及供应链协调效果的影响.研究结果表明:相较于普通消费者绿色敏感度的作用而言,当绿色消费者占比过半时,其绿色敏感度的绿色研发激励效应、增价效应、需求拓展效应、收益和福利增进效应、政府补贴及供应链协调效果扩大效应更为...     

生鲜农产品可追溯信息的消费者行为与偏好研究

构建农产品可追溯信息的消费者行为模型,通过问卷调查收集相关数据,运用SPSS24.0进行数据分析.研究结果表明,消费者对获得农产品的各类可追溯信息均持正向积极的态度且受消费者偏好的影响,绿色的产地环境、优质的产品品种和可信的过程检测这三个维度的信息可以作为一种外界刺激因素,通过增加消费者的感知价值来提升消费者的重复购买...     

考虑消费者绿色偏好的供应链契约协调策略研究

探讨了考虑消费者绿色偏好的供应链的协作机制问题.首先,研究了垂直一体化模型下供应链整体的决策行为以及消费者绿色偏好对决策行为的影响.其次,研究了Stackelberg主从博弈模型下,零售商与供应商的决策行为,并分析了消费者绿色偏好对双方决策行为的影响.再次,采用收益共享契约机制来协调该供应链.最后,通过数值实验比较了三种模型下供应链成员企业的收益以及绿色投人水平.研究发现:三种模式下每件产品中投入的最优绿色度是一样的,供应链结构的变化对产品环保属性没有影响.     

基于模糊集的车牌提取方法

利用了车牌的颜色特征与纹理特征,提出一种新的基于模糊集的车牌提取方法.该方法用图像颜色对区域检测、颜色对边缘检测、色度峰值统计及密集小边缘增强,使用模糊集算子综合它们的结果,精确提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.0%.特别地对光照不均、背景复杂的图像,本方法仍具有很强的鲁棒性.     

基于区间值模糊集的聚类分析

对于区间数,提出了反映决策者心态的心态指标的概念,在此基础上,给出了基于区间值模糊集之聚类分析的两种方法心态分类法、数-区间分类法,对后一种分类法,引入了一种指标,并用它对其分类结果的可信度进行了定量分析.     

基于模糊集的图像增强方法研究

图像增强处理中常用的均值滤波和中值滤波等方法有较强的抑制噪声的能力,在一定程度上会导致图像模糊,影响图像处理的效果.直方图均衡化是目前地震图像增强的主要方法,但它存在着图像细节信息丢失和噪声放大的缺点.基于模糊集的图像增强方法逐渐被应用到实际的图像处理中,并且显示出它优于传统图像增强算法的特点.因此,将基于模糊集的图像增强方法应用到图像处理中,以克服传统图像增强方法的不足.首先对传统的Pal-King基于模糊集的图像增强算法进行了研究.针对Pal-King算法的缺点和不足,提出了两种改进算法,并且运用模糊熵理论对改进算法的正确性进行了证明.     

基于随机模糊集的粗糙集模型

为处理人工智能、不精确性和不确定性等问题,综合随机集和模糊集两类集合的优点,提出一种新的粗糙集模型一基于随机模糊集的粗糙集模型．利用随机模糊集定义了一种近似算子,并给出了这种近似算子的一些重要性质．     

基于模糊集的地理信息模式匹配算法

结合现有模式匹配算法和GML模式的特点,给出了元素与元素语义贴近度的定义,在通用匹配规则的基础上引入具体的匹配规则．针对匹配规则在计算语义贴近度中的作用定义了权值调配函数,并给出了关于元素对的匹配函数的定义和计算公式．实验表明,该算法能够有效发现地理信息模式中元素之间的相似关系,提高了元素之间匹配结果的准确度,对地理信息模式的整合有较大的帮助．     

基于模糊数模糊集的聚类分析

提出了模糊数模糊集及模糊相似矩阵的概念,建立了基本模糊数模糊集的聚类分析理论,并引入了分类可信度的概念。