發(fā)布時間：2023-11-24 23:43

　　刪失型數(shù)據(jù)廣泛存在于工程實(shí)踐與管理中,對于數(shù)據(jù)驅(qū)動的物流決策方法和理論提出了新的挑戰(zhàn)。刪失型數(shù)據(jù)由于其刪失機(jī)制特殊性和復(fù)雜性,致使傳統(tǒng)的決策方法和模型難以有效處理。因此,本文基于刪失型數(shù)據(jù)的刪失模式和數(shù)據(jù)分布,利用期望最大化算法、似然函數(shù)調(diào)整及模型校驗(yàn)準(zhǔn)則等理論,研究了基于刪失型數(shù)據(jù)的混合聚類模型及其物流決策支持應(yīng)用研究。主要工作及創(chuàng)新如下:(1)綜合評述了刪失型數(shù)據(jù)的相關(guān)研究,并定義了刪失型數(shù)據(jù)及其似然函數(shù)。從刪失模式、維度,分析了刪失數(shù)據(jù)的似然函數(shù)調(diào)整。(2)研究了服從高斯混合分布的刪失型數(shù)據(jù)的期望最大化算法。首先給出基于隨機(jī)性缺失數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)期望最大化算法的高斯混合聚類模型,推導(dǎo)出模型的參數(shù)估計值和似然函數(shù)。然后給出基于刪失型數(shù)據(jù)的期望最大化算法的高斯混合聚類模型,分析在刪失型數(shù)據(jù)下,調(diào)整后的似然函數(shù)和全數(shù)據(jù)得分向量,依此推理出刪失型數(shù)據(jù)的參數(shù)估計值。聚類效果和校驗(yàn)準(zhǔn)則證明本文提出的刪失型數(shù)據(jù)的模型效果更好。(3)研究了服從泊松混合分布的刪失型數(shù)據(jù)的期望最大化算法。首先討論了泊松分布和高斯分布的關(guān)系,引出排隊(duì)論模型下的泊松刪失問題。然后基于零膨脹泊松混合模型的思想提出了統(tǒng)計口徑變動...

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的
        1.1.3 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)缺失研究現(xiàn)狀
        1.2.2 高斯混合聚類模型研究現(xiàn)狀
        1.2.3 倉儲規(guī)劃與設(shè)計研究現(xiàn)狀
    1.3 擬解決問題及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 缺失數(shù)據(jù)處理的赫克曼模型
    2.2 高斯混合聚類模型和泊松混合模型
    2.3 刪失數(shù)據(jù)處理算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 混合聚類模型及其期望最大化算法
    3.1 高斯混合聚類與刪失型數(shù)據(jù)
        3.1.1 數(shù)據(jù)展示
        3.1.2 知識表示
        3.1.3 似然函數(shù)調(diào)整
        3.1.4 問題提出
    3.2 基于KL散度與AIC的決策準(zhǔn)則
        3.2.1 校驗(yàn)準(zhǔn)則
        3.2.2 樣本規(guī)模
    3.3 基于標(biāo)準(zhǔn)EM算法的高斯聚類流程與算法
        3.3.1 基于標(biāo)準(zhǔn)EM算法的高斯聚類流程
        3.3.2 基于標(biāo)準(zhǔn)EM算法的高斯聚類算法及分析
    3.4 刪失數(shù)據(jù)的EM算法的高斯聚類流程與算法
        3.4.1 基于刪失數(shù)據(jù)的EM算法的高斯聚類流程
        3.4.2 基于刪失數(shù)據(jù)的EM算法的高斯聚類算法及分析
    3.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)描述
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)流程
        3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)與管理啟示
第4章 刪失型數(shù)據(jù)的泊松混合模型及參數(shù)調(diào)整
    4.1 排隊(duì)論模型下的泊松刪失問題
        4.1.1 數(shù)據(jù)展示
        4.1.2 知識表示
        4.1.3 問題提出
        4.1.4 高斯分布和泊松分布的關(guān)系
    4.2 統(tǒng)計口徑變動泊松分布模型
        4.2.1 統(tǒng)計口徑變動泊松分布模型
        4.2.2 統(tǒng)計口徑變動泊松分布模型的EM算法
    4.3 統(tǒng)計口徑變動泊松分布模型校驗(yàn)準(zhǔn)則
    4.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)描述
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)流程
        4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.5 案例分析
        4.5.1 背景分析
        4.5.2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)描述
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)與管理啟示
第5章 數(shù)據(jù)驅(qū)動的物流倉儲規(guī)劃設(shè)計
    5.1 雙十一快遞爆倉的背景及分析
    5.2 倉儲面積規(guī)劃
    5.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)與分析
    5.4 本章小結(jié)與管理啟示
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論與管理啟示
        6.1.1 結(jié)論
        6.1.2 管理啟示
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號：3866834