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基于密度峰值聚类方法的多准则ABC库存分类模型
1
作者
刘文杰
杨海军
+1 位作者
杨硕
秦伟德
《黑河学院学报》
2024年第6期67-71,共5页
对于ABC库存分类管理的多准则优化问题,已有多种分类模型被提出,其中无监督机器学习方法具有吸引人的理论和实践特性,最大优点是不涉及主观性。在平均单位成本、全年货币使用量和提前期这三种库存决策要素的基础上,提出一个基于密度峰...
对于ABC库存分类管理的多准则优化问题,已有多种分类模型被提出,其中无监督机器学习方法具有吸引人的理论和实践特性,最大优点是不涉及主观性。在平均单位成本、全年货币使用量和提前期这三种库存决策要素的基础上,提出一个基于密度峰值聚类方法的多准则ABC库存分类模型。使用DPC模型和K-Means 模型对由47个库存单位组成的标准数据集进行聚类分类,利用成本-服务绩效方法将DPC模型、K-Means 模型和GMM模型分类结果进行比较分析。研究结果表明,在成本-服务绩效方面,DPC模型优于K-Means 模型和GMM模型,同时发现这三个无监督聚类模型分类结果优于使用同一数据集的几种数学规划模型。
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关键词
库存
分类
多
准则
abc
库存
分类
DPC
K-MEANS
无监督聚类算法
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职称材料
题名
基于密度峰值聚类方法的多准则ABC库存分类模型
1
作者
刘文杰
杨海军
杨硕
秦伟德
机构
兰州财经大学信息工程学院
普华永道中天会计师事务所
出处
《黑河学院学报》
2024年第6期67-71,共5页
基金
2018年度甘肃省创新基地和人才计划自然科学基金“流数据频繁项集挖掘算法研究”(18JR3RA216)
甘肃省电子商务技术与应用重点实验室开放基金课题“基于AI技术的蔬菜外观质量检测及评估研究”(2018GS DZSW 63A14)。
文摘
对于ABC库存分类管理的多准则优化问题,已有多种分类模型被提出,其中无监督机器学习方法具有吸引人的理论和实践特性,最大优点是不涉及主观性。在平均单位成本、全年货币使用量和提前期这三种库存决策要素的基础上,提出一个基于密度峰值聚类方法的多准则ABC库存分类模型。使用DPC模型和K-Means 模型对由47个库存单位组成的标准数据集进行聚类分类,利用成本-服务绩效方法将DPC模型、K-Means 模型和GMM模型分类结果进行比较分析。研究结果表明,在成本-服务绩效方面,DPC模型优于K-Means 模型和GMM模型,同时发现这三个无监督聚类模型分类结果优于使用同一数据集的几种数学规划模型。
关键词
库存
分类
多
准则
abc
库存
分类
DPC
K-MEANS
无监督聚类算法
Keywords
inventory classifi cation
multi-criteria
abc
inventory classifi cation
Dpc
K-Means
unsupervised clustering algorithm
分类号
F253 [经济管理—国民经济]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于密度峰值聚类方法的多准则ABC库存分类模型
刘文杰
杨海军
杨硕
秦伟德
《黑河学院学报》
2024
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