供应链中共享信息价值的量化:基于Agent的仿真研究

对于供应链管理来说，量化的信息价值有助于供应链成员之间的协调和信息共享战略的实施．为此，考虑一个面临非线性需求AR(1)的三层供应链系统，利用Agent对其进行建模，同时讨论了系统中Agent的结构、Agent之间的交互与决策以及基于Agent的供应链系统的运作过程．在此基础上，对供应链中共享信息的价值进行了仿真研究．在仿真实例中，分析了共享信息对整个供应链系统成本以及各供应链成员成本的影响，讨论了信息共享的价值在供应链成员中的分布及对分销商成本结构的影响．     

“镀金”一词的由来

唐代白居易《西凉伎诗》云:“刻木为头丝作尾,金镀眼睛银贴齿。”“金镀”描写艺伎化妆的情景。后有钱塘诗人章孝标几次考进士不中,大雪天出游解     

关于二重分数Stratonovich随机积分的卷积逼近

研究了当Hurst参数〈1/2的情形下,关于二重分数Stratonovich的随机积分.利用卷积逼近的方法和分数布朗运动随机积分的性质,最终得到了二维随机积分,这和文献[1]中的方法有很大的不同.     

基于CORBA的网上应用系统支撑平台构架机制

研究了CORBA应用中的客户端对象，选用Java Applet作为CORBA的客户端对象程序从HTTP服务器下载，在浏览器(Browser)中执行，这样，就可以与应用服务器端的CORBA服务器对象进行通信，执行有关操作，调用相应的服务，返回必要的结果。开发出的组件对象符合CORBA标准，在可移植性、可扩充性方面都优于传统客户机／服务器模式，便于应用系统的无缝可扩充。     

谈谈学位论文的修改与发表

本文针对学位评价和科技期刊所发表的学术论文在写作上的一些不同点，指出学位论文在投送期刊发表前需做的几方面的修改；并就修改的内容和形式作了具体的论述。     

细叶红锥木材物理力学性质试验

<正> 细叶红锥(Castanopsis concina auct. non(Champ.)A. DC.)是我国阔叶用材树种,木材呈红褐色,材质坚实,不易蛀蚀,可作工业用材及家具。 本实验测试了细叶红锥木材物理力学性质,并对木材密度和各种强度进行了回归分析。 一、材料与方法 在福建省南靖县南坑区采集样木9株。 9株样木共制得符合要求的物理试件161个,力学强度试件906个,共进行各项力学试验1200次、物理性质测定1479次。 二、试验结果 1.木材物理力学性质的等级 细叶红锥木材物理力学性质的试验均值见表1。 细叶红锥木材基本密度中(偏重),材性类别中(偏高)者居多,径、弦向干缩差异属中,为1.63。     

视网膜神经元网络模型分析

将嗅觉神经系统刺激、响应的WinnerLess Competition (WLC)模型应用到视觉通道的视网膜神经元网络的计算之中,研究视网膜神经元的电位发放特性.通过数值实验,发现视网膜神经元的电位发放与生理实验的结果相近,得出WLC模型能够用于视觉通道计算研究的结论,并分析了视网膜神经元网络中神经节神经元电位发放的ISI,讨论了该网络模型的动力学性质.     

陆英有效部位抗菌活性研究

本实验利用陆英全草为研究对象,采用甲醇超声法和乙醇回流法对陆英干燥全草的有效成分进行提取,并将提取物分别用石油醚、乙酸乙酯和水萃取得到不同极性的萃取物组分.通过比较粗提物和萃取相的抑菌活性初步确定陆英的抗菌有效部位.结果显示乙醇回流法的提取率较高,但甲醇超声法提取物活性更好.其中甲醇超声法石油醚萃取物活性最优,对大多数...     

甜玉米杂交种品质性状的聚类分析

通过对35个甜玉米杂交种的品质性状进行研究,方差分析结果显示,供试材料中还原糖、蔗糖、可溶性总糖3个品质性状存在着极显著的遗传差异;聚类分析结果显示,不同类群间的品质性状存在显著的差异。该结果为甜玉米的品质性状遗传改良提供了理论依据。     

吸收式制冷机组逆神经网络设定优化

针对吸收式制冷机组非线性、难以控制的特点,提出了一种基于逆神经网络模型的设定点优化方案。首先,以11.5kW单效溴化锂吸收式制冷机组为对象,使用人工神经网络方法建立了机组模型,通过对溴冷机制冷原理的分析,建立了系统结构为5-6-2的网络模型,该神经网络模型的相关系数大于0.99且方均根误差小于0.2%,与实验数据取得了良好的拟合效果;然后,利用该模型对溴冷机的各个输入参数进行灵敏度分析,并据此选择热水供水温度与冷却水流量作为优化方法的控制输入参数;最后,以冷冻水输出温度作为系统控制输出,对其进行优化计算,并采用改进的粒子群优化算法与逆神经网络相结合的方法,计算制冷机组的最优控制输入参数。通过实验与仿真分析,可知该算法的计算时间在30s以内,低于吸收式制冷机组的稳定时间;溴冷机的目标输出与仿真计算结果间的误差小于0.02%,表明该方案可以应用于吸收式制冷机组的在线控制。