基于模糊聚类分析的汽车配件库存分类研究

发布时间：2021-06-08 14:34

　　汽车售后服务配件库存分类管控多使用传统ABC分类法进行配件分类,这种方法分类标准单一有一定的缺陷性,提出一种基于Canopy-FCM模糊聚类分析的配件库存分类方案来改善此问题。为了消除FCM对初始聚类中心的敏感性,引入Canopy算法产生初始聚类中心,再利用FCM算法完成聚类,实验并验证了其合理性和可行性。基于汽车产业链协同平台的数据,建立配件分类模型,将基于Canopy的FCM算法应用于汽车产业链协同平台的配件分类管理中,具有一定的指导意义。 

【文章来源】：制造业自动化. 2020,42(03)CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

Canopy算法流程图

基于Canopy初始中心选择的FCM算法

基于聚类分析的配件库存分类模型图

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]基于目标函数的模糊聚类新算法及其应用研究[D]. 汪庆淼.江苏大学 2014

硕士论文
[1]面向网站分析的模糊C均值算法改进研究[D]. 吴小宝.合肥工业大学 2017
[2]LS汽车4S店零配件库存管理优化研究[D]. 张军辉.南昌大学 2015
[3]某大型汽车零部件制造企业备件库存策略的应用研究[D]. 印乐.上海交通大学 2014
[4]基于库存调拨的数量柔性契约仿真研究[D]. 吴薇.武汉理工大学 2011
[5]锂离子动力电池检测系统上位机软件开发及电池成组算法研究[D]. 吴免利.中南大学 2009



本文编号：3218665