刘虹
- 作品数：14 被引量：71H指数：6
- 供职机构：福州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理机械工程理学更多>>
- 灰需求下供应链配送网络优化研究
- 链配送网络中含有许多灰色不确定信息,在考虑多原材料多产品的情况,建立了灰色需求下供应链配送网络灰色优化模型.由于该模型是NP-hard问题,采用灰色机会约束规划转化模型,并设计了基于定位系数优化的微粒群求解算法.通过实验...
- 张岐山陈华刘虹
- 关键词：微粒群算法模拟仿真
- 溢出效应影响下低碳减排策略的演化博弈分析——基于系统动力学被引量：5
- 2019年
- 从溢出效应视角出发研究供应链上下游企业间的碳减排投入策略问题,利用演化博弈模型和系统动力学模型,探究在低碳经济背景下供应链各利益主体对于碳减排投入的策略选择和演化稳定路径。研究结果表明:上下游企业投入碳减排决策的稳定状态主要与减排投入成本和收益、"搭便车"行为所支付的补偿成本和所获得的额外收益等因素密切相关。研究者还进一步探讨了在政府调控下基于奖惩机制的演化过程,分析奖惩金额与比例对演化稳定策略的影响。最后利用系统动力学软件仿真分析验证了演化模型的有效性。
- 林敏刘虹
- 关键词：低碳减排演化博弈系统动力学奖惩机制
- 基于C5.0算法的胃癌生存预测模型研究被引量：6
- 2017年
- 我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42%,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明:C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考.
- 黄志刚刘虹刘娟张岐山
- 关键词：数据挖掘胃癌
- 基于能耗2L-CVRP模型的绿色物流优化研究被引量：2
- 2015年
- 随着我国经济的快速发展,能源消耗日趋严重,其中物流业的能源消耗占能源总消耗的近一半。本文研究了考虑能耗的绿色物流优化,建立了基于能耗2L-CVRP的绿色物流优化模型并给出求解算法。研究结论对提高物流配送的效率,降低能源消耗和绿色物流的建设具有借鉴意义。
- 张岐山刘虹张琳
- 关键词：能源消耗绿色物流启发式算法
- 基于混沌、灰熵关联的微粒群算法
- 刘虹
- 关键词：微粒群算法机械优化设计混沌
- 灰色关联分析模型及其在机械设计成本估算中应用
- 讨论现有的机械产品设计的成本估算建模方法,指出其局限性,进而提出了应用灰色关联分析在机械产品全生命周期早期估算机械产品成本的方法,以待估算产品为基础对估算样本进行关联度排序,从而提高了设计早期阶段贫信息贫样本产品成本估算...
- 刘虹张岐山
- 关键词：灰色关联分析机械设计生命周期
- 文献传递
- 产业集群创新网络与知识整合交互影响模型及仿真分析被引量：11
- 2013年
- 从创新网络动态演化的角度,引入知识互补因素以及社会资本因素,探讨在知识整合作用下创新网络结构的产生和变化规律以及网络结构对知识整合的影响,研究知识整合与创新网络之间有的关联关系。仿真结果表明:企业之间的创新合作意愿受到内部知识整合能力、外部知识整合能力的共同作用;在集群创新网络演化的过程中,网络内的各类知识水平呈增长的趋势,集群企业各类知识的增长速度由快到慢。由于跨组织的知识整合以及合作创新,产业集群创新网络与企业知识水平是协同演化的。
- 蔡猷花陈国宏刘虹蔡彬清
- 关键词：产业集群知识互补创新网络知识整合
- 灰需求下供应链配送网络优化研究被引量：9
- 2013年
- 供应链配送网络中含有许多灰色不确定信息,在考虑多原材料多产品的情况,建立了灰色需求下供应链配送网络灰色优化模型。由于该模型是NP-hard问题,采用灰色机会约束规划转化模型,并设计了基于定位系数优化的微粒群求解算法。通过实验算例说明了模型及其求解方法的有效性,并给出结果分析。
- 张岐山陈华刘虹
- 关键词：供应链配送网络微粒群算法
- 混沌—微粒群算法及其在机械优化设计中的应用被引量：2
- 2007年
- 针对机械优化设计中变量多、目标函数和约束条件复杂而难以求解的问题,建立了基于微粒群算法的机械优化设计的数学模型;并针对传统罚函数法处理约束条件而引起的病态问题,提出一种利用混沌变量来更新产生违约解个体的方式来改进微粒群算法,增加了个体的多样性、避免微粒群算法出现早熟,从而加快算法的收敛速度。实例计算表明该算法能较好地解决机械优化设计问题。
- 刘虹张岐山
- 关键词：混沌微粒群算法优化设计
- 基于微粒群算法的GM(1,1,λ)模型的机械产品寿命预测被引量：11
- 2007年
- GM(1,1)模型用于机械产品寿命的预测,不仅需要的数据量较少,而且可以节约试验费用、减少大量的试验时间。该文用差分格式将灰色模型GM(1,1)拓广为GM(1,1,λ)模型,并应用微粒群算法(PSO)求解最优的λ值,对机械产品寿命进行预测。实例计算表明,基于PSO的GM(1,1,λ)模型的优化方法优于现有的灰色预测方法。
- 刘虹张岐山
- 关键词：机械产品微粒群算法
