基于智能感官評(píng)估的服裝供應(yīng)鏈信息流反饋系統(tǒng)的研究.pdf

1、本文從服裝企業(yè)供應(yīng)鏈管理的實(shí)際需求出發(fā)，結(jié)合感官評(píng)估和智能信息處理技術(shù)，研究并設(shè)計(jì)了信息反饋系統(tǒng)原型。系統(tǒng)主要分為三個(gè)部分，衣料供應(yīng)商產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)反饋、用戶需求數(shù)據(jù)反饋和企業(yè)決策支持系統(tǒng)。 首先，對(duì)供應(yīng)商提供的樣品進(jìn)行抽樣檢測(cè)，得到樣品的客觀評(píng)估數(shù)據(jù)，并對(duì)客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理和聚類分析。主成分分析方法主要利用數(shù)據(jù)的線性相關(guān)性來降維，并不適合非線性相關(guān)的情況。為此，結(jié)合Mercer核函數(shù)，提出了基于核函數(shù)的主成分分析。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚

2、類分析時(shí)，為了克服K-均值算法初值敏感的不足，結(jié)合核函數(shù)和遺傳算法，提出了遺傳核聚類算法。仿真結(jié)果表明，該算法具有較好的分類性能。 其次，將感官評(píng)估應(yīng)用到顧客消費(fèi)心理分析與調(diào)查，提出了用戶調(diào)查數(shù)據(jù)分析模型。通過市場(chǎng)調(diào)查，得到顧客的問卷調(diào)查信息后，進(jìn)行因子分析，研究問卷調(diào)查表中問題的相關(guān)性，并得到新的打分?jǐn)?shù)據(jù)。最后，對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊C-均值聚類，并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行解釋。 接著，研究了決策支持系統(tǒng)中供應(yīng)商提供樣品的主客觀評(píng)估

3、之間聯(lián)系。企業(yè)得到供應(yīng)商的樣品質(zhì)量數(shù)據(jù)和客戶的需求信息后，組織專家對(duì)產(chǎn)品樣本進(jìn)行感官評(píng)估。為了便于處理，對(duì)專家評(píng)估數(shù)據(jù)中的非數(shù)值數(shù)據(jù)利用兩元組模糊數(shù)學(xué)模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化，并進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理。然后，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理系統(tǒng)結(jié)合，應(yīng)用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)研究主客觀評(píng)估之間的關(guān)系。 最后，基于.Net平臺(tái)設(shè)計(jì)開發(fā)了B/S結(jié)構(gòu)的服裝供應(yīng)鏈信息反饋原型系統(tǒng)。系統(tǒng)采用三層結(jié)構(gòu)，分為用戶層、中間服務(wù)層和數(shù)據(jù)庫層。用戶層主要設(shè)計(jì)相關(guān)的網(wǎng)頁，為遠(yuǎn)