紡織服裝快速反應信息系統(tǒng)若干關鍵技術研究.pdf

1、紡織服裝快速反應系統(tǒng)是近十年來興起的一種產業(yè)鏈上下有機銜接、信息資源共享、快速響應市場需求的企業(yè)聯(lián)合運作模式。紡織行業(yè)面臨著：①市場變化快，客戶需求日顯個性化、多樣化；②國際化、一體化進程加快；③信息網絡日趨完善，信息交互快。紡織快速反應的關鍵恰恰是一個“快”字，即不管客戶何時何地提出何種要求，也無論對方所需的數(shù)量和類型，都能毫不延誤地組織生產，最大限度地滿足對方需求。紡織快速反應的另一個關鍵就是一個“應”字，而“應”的對象就是“信息”

2、。在快速反應系統(tǒng)中，變化的起源在于信息的變化。要想準確、及時地把握市場脈搏，必須建立一個快速反應信息系統(tǒng)。 如何實施快速反應、在已有紡織信息系統(tǒng)的基礎上建立快速反應信息系統(tǒng)，這對中國紡織服裝企業(yè)來說是一個亟待解決的問題。 本文就是圍繞如何借助信息技術建立服裝企業(yè)的快速反應機制開展研究的，對紡織服裝企業(yè)快速反應信息系統(tǒng)的建立和實施過程中的若干關鍵技術進行了分析研究，并構建了紡織服裝快速反應信息系統(tǒng)框架。 本文的主要

3、研究內容與成果有： 1．在紡織快速反應信息系統(tǒng)的平臺實施技術研究中，提出了一套基于WEB的面向紡織服裝企業(yè)信息集成解決方案，該方案能針對紡織服裝相關主題進行信息的自動提取與分類。 在設計信息抽取規(guī)則時，提出了一種改進的紡織服裝企業(yè)抽取規(guī)則，該規(guī)則將“基于文檔結構”與“基于特征模式匹配”二者結合，能較好的提高信息抽取的準確度與可移植性。 在實現(xiàn)文本分類時，給出了一種改進的KNN快速文本分類方法并構造了一種基于類中心

4、的多維索引結構，該方法可以在海量數(shù)據集中的情況下進行快速有效的分類。 2．在紡織快速反應信息系統(tǒng)的個性化信息服務技術研究中，著重分析了基于數(shù)據挖掘的個性化服務，并以服裝品牌忠誠度為例，提出了ID3分類算法和K—means聚類算法相結合的個性化數(shù)據挖掘算法：采用ID3算法來構建決策樹，改進了“屬性信息增益”的計算處理方法，提高了算法的效率設計；采用K—means算法來實現(xiàn)針對服裝品牌忠誠度的客戶聚類。最后給出了算法實現(xiàn)，包括挖掘算

5、法的發(fā)布、發(fā)現(xiàn)、調用等。 3．在紡織快速反應信息系統(tǒng)的在線品牌診斷技術研究中，首先建立了“品牌特征信息．品牌診斷信息—品牌價值”的品牌診斷層次關系，推導出一個關于診斷對象、特征信息、診斷信息、映射關系及案例集的五元組診斷模型：DC=f(DP)=f(O，CI，DI，T，E)，提出了基于雙層嵌套推理框架的層次聚類推理方法來進行診斷推理：在案例層，定義廣義相似度公式來進行品牌案例匹配；在規(guī)則層，采用模糊算法來實現(xiàn)規(guī)則推理，在設計診斷模