简介：在生产制造系统中,装配线的平衡需要针对多个目标.传统的装配线平衡问题,优化单一目标,忽略了目标之间的联系.优化一个目标的同时,劣化了另外一个目标.文章研究了多目标装配线平衡问题,探讨了这些目标之间的联系,设计了禁忌搜索算法求解多目标装配线的平衡问题.文章从生产管理系统的角度优化多目标装配线平衡,与单一目标相比,具有显著的改进.

简介：在[3]中，给出了一类奇异性方程组Ax=b的唯一解x=Adb的Cramer法则，本文将其推广到带W-权Drazin逆Ad,w,得到如下结果：奇异线性方程组Ax=b的唯一解x=WAd,wWb的分量xj可表示成xj=det[(WA)(j→Wb)UV(j→0）0]/det[WAUV0]j=1,2,…,n，其中A∈Cm×n,W∈C^n×m，Ind（WA）=k1,Ind(AW)=k2,rank(WA)^k1=r

简介：本文考察具有缓冲库存的随机加工时间的非均匀节拍生产线运行特点，通过对非均匀节拍生产线缓冲库存容量设计的两类模型的分析，综合并总结了缓冲库存容量最优设计的一些结构特性。

简介：本文对指数分布的无失效数据，在引进失效信息后，在先验分布为Gamma分布时，给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计，并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计，还结合实际问题进行了计算。

简介：作为机车油罐修理中的一个重要资源，天车的排序直接影响系统的生产率。本文研究了产品在系统的一边装载、而在另一边卸载的油罐单修理线的天车周期性排序问题。工件在每个工作台需要加工一定的时间，工作台之间没有缓冲工作台，一台天车用于工作站之间工件的运送，目标是对运送进行排序以极小化生产周期。为了求解这个问题，本文提出了一个混合整数线性规划模型，量化示例表明所提出的方法是有效的。

简介：装配线平衡对于提高装配效率和降低装配成本都有重要意义。为了满足顾客需求的多样化和减少成本，通常采用混合模式的装配线。本文针对混合模式下U型装配线平衡问题，提出一个目标规划法以求解该问题，量化示例表明所提方法是有效的。

简介：轮廓线的变点识别是质量管理的研究热点之一，当前研究多以轮廓整体变化为识别对象，而对局部变化问题研究相对较少，且更少有在发现变异时间的同时能够寻找到变化区域在个体轮廓曲线上位置的系统方法。本文针对轮廓线局部变化识别问题，提出基于小波变换和聚类分析的方法。通过仿真性能评价，并与现有方法进行比较，结果显示本方法能够在更小的差异度检测出变化并准确定位变化区域。在文章的末尾，本文采用了一个实例对该方法的效果进行验证。

简介：采样数据合理性检验,是数据处理中重要的一环,它的主要功能是鉴别采样数据中可能含有的异常值,并进行相应的机理分析与修复工作。本文从飞行器外测系统工程应用的角度出发,给出了两种简单易行的判断方法。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：针对股票时间序列的特点，从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发，在界定分形离群点含义的基础上，利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P（Grassberger-Procaccia）算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数，并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明，该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。

简介：服务外包是推进我国产业结构调整的重要方式。数据处理作为服务外包中基础业务之一,对人力依赖程度很高。企业只有合理有效安排员工生产才能及时处理并以低成本交付订单。文章以数据处理业务为研究背景,考虑订单加工整个流程和员工技能种类,建立两步多层复合技能人力调配分段模型。选取实地调研企业数据运用模型进行求解。结果表明了模型的有效性,对于有效提升企业接包能力,促进我国服务外包发展有重要意义。

简介：时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。

简介：随着互联网＋战略的深入推进,了解不同产业内信息技术能力与产业绩效之间的协调发展情况,对于系统把握我国的信息化发展水平,分类制定有效产业政策具有重要意义。有别于以往采用宏观产业数据,重点评价工业化与信息化融合度,本文主要基于2008~2015年的上市公司的微观数据,采用耦合协调模型,分类测度四大类产业的IT能力与产业绩效的耦合协调度。研究发现：总体上看我国的产业IT能力与产业绩效之间存在中高度耦合关系,但耦合质量不高,耦合协调度处于中低水平,呈现逐渐上升趋势;此外,我国的不同的产业之间的耦合协调度发展趋势存在差异性,本文进一步分析了该差异的存在的原因,并提出政策建议。