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基于遗传神经网络的汽车回收逆向物流综合评价* 总被引:1,自引:0,他引:1
目前面向汽车回收的逆向物流工作实施效果的好坏难以衡量,针对这一问题,构建了汽车回收逆向物流综合评价指标体系。采用可以获得专家知识经验的层次分析法计算指标体系的权重作为神经网络的输入,实现了定性分析和定量分析的有效结合;提出了用遗传算法优化神经网络的遗传神经网络评价方法,结合实例验证了该评价方法更加稳定迅速并具有时效性。实验结果表明提出的评价方法可以为汽车制造企业的逆向物流管理提供决策依据。 相似文献
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针对GN算法在社团结构发现中时间复杂度高等问题,提出一种基于中心度的GN改进算法(DCGN)。该算法根据节点中心度以及节点之间的最短路径首先确定社团结构中心节点集,然后逐步删除社团结构中心节点之间的最大边介数连边,完成社团结构划分。DCGN算法避免了GN算法边介数计算开销大的问题,算法的时间复杂度约为O(cmn),其中c为常数,n为网络成员数,m为网络连边数。将DCGN和GN算法同时应用到Zachary网络及计算机随机生成网络中并进行了比较。实验结果表明,所提出的DCGN算法在运行效率和效果方面较之GN算 相似文献
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流形模糊发生的原因是阵列流形上的多个矢量线性相关,子空间类算法无法靠自身解模糊。为解决子空间类算法中的模糊问题,提出了一种新的基于协方差阵拟合的解模糊算法。该方法用预估的导向矢量与入射波功率来拟合协方差阵,用最陡下降法寻找最优的功率参数,认定功率较大的入射波为真实来波。与子空间算法结合,可解决测向模糊问题。数值仿真表明,此方法在阵元数量较多时仍能有效工作。 相似文献