基于马尔科夫随机场和鲁棒误差函数的半监督分类研究

为了克服由错误标记样本所引发的问题,提出半监督分类器模型。从标记数据和未标记数据中学习得到决策准则,并在马尔科夫随机场中,运用一个新的基于鲁棒误差函数的能量函数,分别设计基于迭代条件模型和马尔科夫链蒙特卡罗的两种算法来推断标记样本和未标记样本的类别。实验结果表明这两种方法对于现实世界的数据集来说是高效的,并具有很好的鲁棒性。     

敏捷供应链下的多品种多级库存控制策略研究

文章针对敏捷供应链多级库存控制问题,将多级库存系统分解为供应网络、核心企业和分销网络3个子系统,引入多品种产品,建立了敏捷供应链下的多品种多级库存控制系统模型。利用遗传算法对算例模型进行了库存成本优化,通过对优化结果的比较分析,证明所建的模型在降低多级库存系统库存成本方面具有一定作用,验证了模型的可行性和有效性。