简介:我国服装行业库存水平近年逐渐恶化,库存问题成为该行业发展的重要瓶颈。信息共享被认为是有效解决该问题的方法之一。然而目前国内文献对我国服装行业信息共享的定量研究较为缺乏;同时国内外对信息共享的普适研究也多集中于比较共享与不共享信息的影响,鲜有文章研究信息共享程度对供应链绩效的影响。本文通过建立信息共享量化模型分析以下三种情况对服装行业供应商库存水平及成本的影响:(1)共享需求统计信息,(2)共享实时需求信息,(3)共享需求及市场信息。本文研究表明,共享实时需求信息比共享需求统计信息能有效降低供应商库存水平及成本;而额外共享市场信息,能增加供应链柔性,提高其应对市场不确定性的能力。本文研究信息共享程度对服装行业供应链的影响,旨在降低我国服装供应链高库存水平,并为我国服装企业信息化及品牌建设提供管理启示。
简介:在其深层次机理上,港口物流系统竞争能力必受其物质技术支撑体系的制约.结合智慧港口和第五代港口基本理论,可得出深层次物质技术支撑体系主要有:物质资源禀赋、城市经济系统、物联网系统、港口经营系统、绿色效率系统等.以相关港口物流系统竞争力基本理论为指导,考虑到中国各港口的实际情况,结合数据获得的难易程度,分别从基础设施、发展环境、智慧技术、服务水平、低碳绩效五个方面遴选出18个评价指标,按照模糊信息熵理论,利用全国24个主要港口2001—2013年的原始数据,通过数学软件Matlab编程,计算出系统层指标的信息熵和权重及全国8个代表性港口2013年的竞争能力综合评价值,并以福建省福州港为例,对其进行横向比较和纵向时序分析.
简介:稀疏表示是近年来新兴的一种数据表示方法,是对人类大脑皮层编码机制的模拟。稀疏表示以其良好的鲁棒性、抗干扰能力、可解释性和判别性等优势,广泛应用于模式识别领域。基于稀疏表示的分类器在人脸识别领域取得了令人惊喜的成就,它将训练样本看成字典,寻求测试样本在字典下的最稀疏的表示,即用尽可能少的训练样本的线性组合来重构测试样本。但是经典的基于稀疏表示的分类器没有考虑训练样本的类别信息,以致被选中的训练样本来自许多类,不利于分类,因此基于组稀疏的分类器被提出。组稀疏方法考虑了训练样本的类别相似性,其目的是用尽可能少类别的训练样本来表示测试样本,然而这类方法的缺点是同类的训练样本或者同时被选中或者同时被丢弃。在实际中,人脸受到光照、表情、姿势甚至遮挡等因素的影响,样本之间关系比较复杂,因此最后介绍局部加权组结构稀疏表示方法。该方法尽量用来自于与测试样本相似的类的训练样本和来自测试样本邻域的训练样本来表示测试样本,以减轻不相关类的干扰,并使得表示更稀疏和更具判别性。
简介:针对不确定多属性决策中的属性信息分布不均匀,且评价信息多数为二维信息的情况,本文提出了二维区间密度加权算子(TDIDW算子)的属性信息集结方法.依据密度算子的集结过程特点,文章首先定义了二维区间密度加权算子及其合成算子,然后介绍了基于灰色区间聚类法的评价信息分组方法以及基于非线性模型的密度加权向量确定方法,最后进行了算例验证.验证结果表明,该方法可以有效地解决由于属性信息分布不均匀而垦砖;平价结橐不准确曲泪靳