基于RST-ANN-FCM集成算法的产品生命周期成本效率评价

发布时间：2017-11-02 21:24

  本文关键词：基于RST-ANN-FCM集成算法的产品生命周期成本效率评价

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【摘要】：针对产品异质性、参数多样性和参数与生命周期成本间的非线性关系,采用粗糙集与神经网络法对产品参数进行约简,并选出最优约简集,然后利用模糊C均值聚类对异质产品进行模糊聚类,在每一聚类内部利用神经网络法找出产品的随机成本前沿并进行效率评价。通过对我国27款经济型家用汽车的实证分析结果表明,该集成算法与已有方法相比,能识别出更多有效率的产品。
【作者单位】： 中南大学商学院;湖南大众传媒学院管理学院;
【关键词】： 产品生命周期 成本效率 粗糙集 神经网络 模糊C均值聚类
【基金】：国家自然科学基金资助项目“基于生命周期成本理论的知识库构建及应用研究”(71172101) 湖南省教育厅优秀青年科研项目“小微制造企业环境成本战略驱动因素研究”(15B048)
【分类号】：F426.471;F406.72
【正文快照】： —、引言 用户在进行购买决策时.需要综合考虑产品的效用和成本,如何在获得相同效用的情况下付出的成本最少,或在同样的成本下,得到的效用最多,这就是产品的成本效率[1〃]。研究表明,大量产品的使用、维护维修成本远高于其购买价格这就使得很多用户在进行购买决策时,不仅要考

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本文编号：1133250