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一种改进的K_MEANS算法对解决制造业物料采购问题

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一种改进的K_MEANS算法对解决制造业物料采购问题，对供应商数据集进行聚类,选择最优聚类进行成本考量，计算供应商的成本，计算商家的合适指数，计算出最优成本商家，最终输出结果。本发明首先对数据集进行聚类，再对聚类最优集进行属性相似度的考量，较少了算法的计算量，提高算法搜索效率，另一方面，提高了算法解的实用度；以标准购买物料种类数目作为聚类数量，简单有效，减少了算法的复杂度；用物料种类数量来刻画两个用供应商集合中供应商与聚类中心的距离来表示相异度，易于理解，实用性高；选择最优聚类进行成本考量，降低了算法对异常值的敏感程度，同时减小了算法搜寻最优解的范围，同时在最优类内搜寻，得到的解跟理想解会更接近。

著录项

公开/公告号CN106611239A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-05-03

原文格式PDF
申请/专利权人四川用联信息技术有限公司;
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申请/专利号CN201610835193.1
发明设计人姜艾佳;
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申请日2016-09-20
分类号G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62;
代理机构
代理人
地址 610054 四川省成都市成华区电子信息产业大厦1101室
入库时间 2023-06-19 02:03:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-01-24

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20170503 申请日:20160920

发明专利申请公布后的视为撤回
2017-05-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20160920

实质审查的生效
2017-05-03

公开

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