基于ERP的决策支持系统在快速消费品行业中的应用研究

介绍了快速消费品行业信息化的现状,指出ERP对提供支持决策信息能力不足的缺点,进而提出在ERP广泛应用的快速消费品行业里,建立基于ERP系统的综合数据仓库决策支持系统的重要性以及广阔前景。     

用VF6.0编程实现贵州省各院校成教毕业生数据与录取数据的碰撞核对

用VF6.0编程实现贵州省各院校成教毕业生数据与该批毕业生考取成高当年的录取数据的碰撞核对,以筛选出与录取信息不符或在录取表中没有录取记录的毕业生数据。     

缺失数据下局部M-估计的相合性和渐近正态性

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.     

环境质量评价中的主成分分析与全局主成分分析方法

给出在环境质量评价中对即时性平面数据的主成分分析方法与对多维动态数据系统的全局主成分分析方法,着重介绍了对时序立体数据表进行立体式的综合与简化,并应用于具体的实例,得到很好的结果.这两种方法对环境质量的评价和治理工作都有积极的指导作用与重要的应用价值.     

数据挖掘及在电子商务中的应用研究

企业的竞争优势并不取决于信息的拥有量,而是取决于信息的处理利用能力.如何化信息优势为竞争优势,是企业制胜于市场的一个法宝.本文论述了一种信息处理利用的有效工具--数据挖掘的有关问题及其在电子商务中的应用.     

Nonnegative matrix factorization and its applications in pattern recognition

Matrix factorization has been widely used in many fields[1]. In numerical algebra, the large-scale and com- plex problems can be transformed into small-scale sim- ple subproblems by matrix factorization; in applied statistics, low rank approximation of or…     

基于OODM的信息系统开发方法

OODM是当今软件界研究的一个热点.相对于传统数据模型,OODM对现实环境的描述更接近于人们的思维方式.结合OODM的特点,对某企业信息系统进行分析建模,给出了OODM的构建方法.     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

多参数通讯设定型力矩限制器的设计

为了设计适应多种型号起重机和提高现有工作精度的新型力矩限制器,采用了起重机多元参数调整,拟合计算曲线和实际工作曲线的方法,并结合通讯方式设定力矩限制器的工作参数,实现了适应不同型号起重机和不同量程范围传感器工作的新的力矩限制器系统。介绍了传感器性能选择、硬件系统框图和软件流程图。该系统已经在实际应用中取得良好的效果,工作精度提高到±4%。