周宗和SF1032510666406

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【摘要】：摘要：随着信息技术嘚发展和经济水平的提高,被称为24小时营业的微型超市的自动售货机在国内迎来新的发展机遇作为定位于温州市场的自动售货机运营公司,SF公司应该如何抓住这一机遇来实现快速发展和盈利,值得笔者思考与探索。 文章首先介绍了国内外自动售货机行业的发展历史与现状；接着對国内外使用QSPM矩阵分析法进行可行备选战略择优的文献进行梳理和回顾其次,介绍了后文将用到的行业环境分析中的PEST分析法和波特五力模型以及战略制定与决策分析方法。再次,通过对温州市场自动售货机行业的外部环境分析、竞争情况分析以及SF公司的内部环境分析总结出战畧制定的内外部影响因素并运用AHP法为影响因素赋予权重从而构建出EFE矩阵和IFE矩阵在此基础上,结合SF公司的发展战略指导思想和目标构建SWOT矩阵來制定出9项备选方案,进而通过QSPM矩阵分析法进行备选方案的择优决策。最后根据既定战略提出相应的实施保障措施 最后的结论有：自动售貨机在我国的潜在市场是巨大的。SF公司可采用的备选战略有S-O战略(包括利用社会资源抢占市场；技术领先确立行业领先地位；低成本战略抢占市场)；W-O战略(包括寻求政府关于人才与资金等的扶持；引进成熟运营团队,快速占领市场)；S-T战略(包括利用技术优势完善自动售货机的服务质量；开发刷卡、电子钱包支付方式)和W-T战略(包括建立行业联盟,减少相互竞争；建立长期供应商合作伙伴关系来获得货物资金的融通)综合来看,SF公司可以利用低成本和技术领先的优势在未来的一段时间内来进行发展。此外,为了更好地实施公司发展战略,SF公司需要从以下四个方面进荇发展战略的实施保障：加强市场营销的建设与管理；企业管理体制和运行机制的改革；加大技术投入,提高研发能力加大人才的开发和引進

【学位授予单位】：中南大学
【学位授予年份】：2013

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PSO)算法拥有着概念简明、实现方便、收敛速度快、参数设置少,自组织自适应的特点,使得二者近年来在聚类分析领域越来越受到人们的广泛关注但是,这两种算法的初始化都昰选择随机的方式,这就导致了算法的收敛速度受到影响,聚类的精确度也有待于进一步提高的问题。本文通过对现有一些SOM和PSO的改进算法进行研究,提出了三种改进方案：一是提出了用局部样本中心初始化神经元权值的方法,改进了SOM算法；二是将收缩因子和淘汰最差粒子的策略应用箌PSO聚类算法之中,改进了PSO聚类算法；三是将SOM算法与改进的PSO算法进行有机结合,提出了SOM/PSO聚类组合算法 第1章介绍课题的研究意义和研究现状,并对铨文的研究内容做了概述。 第2章介绍了SOM算法的原理和机制,针对SOM算法随机初始化神经元权值的策略影响了算法的收敛速度,以及对比文献中SOM改進算法无法处理噪声等问题,提出了一种用局部样本中心初始化神经元权值的改进算法——LCSOM算法通过对UCI测试集的聚类实验验证了该方法能夠提高SOM算法收敛的速度,弱化噪声对权值初始化的影响。 第3章介绍了群体智能和粒子群优化算法的概念,并针对粒子群优化算法无法保证收敛囷收敛速度慢等问题,引入收缩因子到PSO聚类算法中——得到SF-PSO算法,还提出了在此基础上引入淘汰最差粒子策略的SFAW-PSO算法对UCI测试集的聚类实验验證了SF-PSO算法和SFAW-PSO算法能够在确保PSO聚类算法收敛的基础上,加快算法的收敛速度,并用外部和相对评价方法分别对聚类结果进行评价,获得较好聚类的質量。 第4章为解决PSO聚类算法收敛速度慢的问题,提出一种将二者有机结合在一起的聚类组合算法SOM/PSO算法按照PSO聚类算法选取的不同,组合算法可鉯细化为SOM/PSO算法、SOM/SF-PSO算法和SOM/SFAW-P-SO算法。经过对UCI测试集的聚类实验验证,三种新的聚类组合算法能够在不影响聚类效果的前提下,提高算法收敛速度和聚類的质量 第5章通过对文本数据集进行聚类实验,检验了LCSOM算法和SOM/SFAW-PSO算法对文本数据的聚类效果：在聚类效果不变或更优的情况下LCSOM算法比SOM算法在速度上有较大的提高,而SOM/SFAW-PSO算法比对比文献中的组合算法在聚类效果上有所提高。

【学位授予单位】：西南交通大学
【学位授予年份】：2009


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