厦门市推进名牌战略的若干思考

“名牌”即知名品牌，是企业营销管理水平和企业经营状况的集中反映，实现品牌的名牌化对企业具有提高溢价和边际收益、减小消费者对产品价格敏感度等多方面的重大意义。2003年中国最有价值品牌研究结果显示，从1995年开始，我国企业已经进入品牌竞争时代，经过激烈的品牌竞争，如今在我国已造就出了行业领导品牌。海尔、联想、第一汽车、     

负载型金属氧化物常温精脱硫剂的制备与表征

以γ—Al2O3为载体，用浸渍沉淀法制备复合金属氧化物脱硫剂，添加竞争吸附剂得到高分散、均匀型金属氧化物精脱硫剂。常温、缺氧条件下精脱H2S穿透硫容可达16．8％．采用EP、TEM技术分析了金属氧化物活性组分的均匀分布及脱硫前后的脱硫剂微表面的变化。     

供需网的一个节点:供应链协同管理与决策

从供应链决策分析、决策支持技术及决策支持方法等几个方面探讨了供应链协同管理决策的理论和方法 .最后以生产商和销售商为例研究了双方共同获利的、协同决策的建模方法 .由此得出 ,为了实现供应链为增值链 ,减少开销 ,双方共同获利 ,协同决策是非常重要的 .     

Technical Notes ：STUDIES ON THE VALUE OF SECONDARY MARKET TO THE SUPPLY CHAIN

This paper investigates the impact of a secondary market, where retailers can buy and sell excessinventories, on the supply chain. We develop a two-period model with a single manufacturer and tworetailers. At the beginning of the first period the retailers order and receive products from themanufacturer, but at the beginning of the second period, they can trade surplus products betweenthemselves in the secondary market. We investigate the impact of the correlated dependence ofretailers' demand on both the quantity effect and the allocation effect under the secondary market.Lastly,we study potential strategies for the manufacturer to increase sales with the existence of thesecondary market.     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

卖药也讲核心竞争力

随着医疗制度的改革，药品分类管理的实施，市场在资源配置中的基础性作用日益加强，药品零售市场的吸引力不断增加，于是大批药品制造商、批发商和零售商不断诞生，品牌竞争、价格竞争、服务竞争纷至沓来。统计表明，目前全国药品生产企业已经达到了6000多家，药品批发企业17000多家，药品零售企业则达到了12万家，行业竞争的加剧给广大药品流通企业带来了前所未有的挑战。时下，各种“平价药店”一直牵引着人们的视野，“平均降价25%-40%”的促销广告到处可见，由价格战引发的系列行业问题需要我们重新审视药品零售业的未来发展。短期的价…     

存在成果溢出和投资溢出下的研发组织分析

将溢出分为研发成果的溢出和研发投资的溢出。根据企业在产品竞争阶段和研发阶段是否合作 ,将企业的研发组织分为 6种不同的情况 ,并对其在不同的溢出类型下的均衡结果分别从技术进步、企业利润和社会福利的不同角度进行了比较。     

FROM MANUFACTURING SCHEDULING TO SUPPLY CHAIN COORDINATION：THE CONTROL OF COMPLEXITY AND UNCERTAINTY

With time-based competition and rapid technology advancements, effective manufacturingscheduling and supply chain coordination are critical to quickly respond to changing marketconditions. These problems, however, are difficult in view of inherent complexity and variousuncertainties involved. Based on a series of results by the authors, decomposition and coordination byusing Lagrangian relaxation is identified in this paper as an effective way to control complexity anduncertainty.A manufacturing scheduling problem is first formulated within the job shop context withuncertain order arrivals, processing times, due dates, and part priorities as a separable optimizationproblem. A solution methodology that combines Lagrangian relaxation, stochastic dynamicprogramming, and heuristics is developed. Method improvements to effectively solve large problemsare also highlighted. To extend manufacturing scheduling within a factory to coordinate autonomicmembers across chains of suppliers, a decentralized supply chai     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。