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时间序列三角极值点线性分段算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
文章在时间序列逐段线性描述方法基础上提出三角极值点分段算法.通过考察时间序列相邻极值点之间幅度变化大小来确定关键点序列.该算法较好地处理了时间序列局部噪声和数据压缩问题.并通过实验说明了算法的有效性.  相似文献   
2.
本文从协同管理、协同设计、协同建模以及决策优化等方面对供应链协同研究的成果进行梳理,并指出了供应链协同优化研究的新动态。  相似文献   
3.
在中心度、节点最近邻和局部社团链接度最小增量有效融合的基础上,提出了一种基于中心度的最小链接度增量社团结构探测算法(Minimal Increment of Link Degree Based on Degree Centrality, MILDDC),并将MILDDC算法应用于某型飞机模块化生产网络并进行社团结构分析,计算结果说明,该算法具有一定的适用性,时间复杂度约为线性时间,并且对包含噪声、孤立点以及异形状的网络社团结构探测具有较强的鲁棒性。  相似文献   
4.
文章以南昌市为实证对象,用BP神经网络对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测,并做了验证性分析.  相似文献   
5.
针对供应链动态异构的特点,企业在经营过程中如何实现供应链内的信息共享和交互,是供应链管理的一个关键所在。本文结合ASP(Application Service Proveder)的发展和企业结构变化的特征,提出基于ASP模式的供应链系统集成构架模型,以达成中小企业供应链管理的高效性。  相似文献   
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