基于未确知聚类的动态联盟伙伴选择研究

被引：2

作者：

管祥兵 ^{[1
]}

刘历波 ^{[2
]}

代兰 ^{[3
]}

任向阳 ^{[1
]}

机构：

[1] 河北工程大学经管学院

[2] 河北工程大学土木工程学院

[3] 湖北沙市第九中学

来源：

河北建筑科技学院学报 | 2006年 / 01期

关键词：

未确知C-均值聚类(UCM); 动态联盟; 模糊C-均值聚类(FCM);

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

就盟主企业建立动态联盟的过程、盟友的评价指标体系、优化决策的算法进行分析研究,建立盟主选择的数学模型,提出未确知C-均值聚类(UCM)。将此聚类算法应用于实践中,证明其可行性和有效性,最后在理论上与C-均值聚类、模糊C-均值聚类(FCM)作出比较,证明此方法的科学性。

引用

页码：104 / 107

页数：4

共 7 条

[1] 网络化制造中动态联盟盟员选择研究 [J].

韩敏 ;

孙林夫 .

计算机应用研究, 2005, (08) :52-54

[2] 基于模糊C-均值聚类算法的柴油机磨损状态评判 [J].

赵雪红 ;

张来斌 ;

樊建春 .

润滑与密封, 2005, (02) :23-25

[3] 基于未确知集合的故障诊断方法 [J].

刘开第 ;

曹庆奎 ;

庞彦军 .

自动化学报, 2004, (05) :747-756

[4] 层次分析法(AHP)在虚拟企业合作伙伴选择中的应用 [J].

郭瑞军 ;

王晚香 ;

朱国宝 .

机械制造, 2003, (08) :53-55

[5] 基于模糊神经网络方法的虚拟企业合作伙伴的选择 [J].

章玲 ;

葛世伦 .

华东船舶工业学院学报(自然科学版), 2002, (05) :91-94

[6] 基于遗传算法的动态联盟伙伴选择过程及优化模型 [J].

冯蔚东 ;

陈剑 ;

赵纯均 .

清华大学学报(自然科学版), 2000, (10) :120-124

[7]

模糊聚类分析及其应用[M]. 西安电子科技大学出版社 , 高新波著, 2004

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