16、供应链集群中产品创新的能级与协同进化

供应链集群中产品创新的能级与协同进化

协同进化模型

集群供应链是供应链与产业集群的耦合体,它由同一产业集群内完整或相对完整的网络化供应链系统构成。从外部表现来看,它既具备产业集群的网络特征,又拥有供应链的组织结构特性。在这个系统中,横向层面拥有从供应商到制造商、分销商和终端客户的完整供应链结构体系;纵向层面则存在企业间高度发达的分工与合作。

若供应链缺乏协同创新特性,集群内的企业就会生产同质化、无差异化的产品,最终导致企业间的恶性竞争;若集群内没有生态创新网络的集群特征,供应链组织会因只有合作而缺乏竞争,最终沦为低效组织。这个系统是在特定空间内,由经济、社会和生态环境相关的企业或组织通过物质流、能量流、资金流、信息流和知识流形成的相互关联、协同进化的连续统一体。

根据集群与生态系统的相似性,集群成员生态系统中的协同进化反映了企业间的竞争、合作、寄生、捕食与被捕食等模式,以促进产品创新能级的转变。这种协同进化不仅依赖于现金流、物质流和能量流,还依赖于信息流和知识流。供应链集群的生态系统发展遵循逻辑斯蒂模型。协同进化表明,集群中的任何一条供应链都可能影响另一条供应链的最大产出水平。假设集群中有两条供应链,我们有以下公式:
[
\dot{x}_i = r_i x_i \left(1 - \frac{x_i + \omega(x_j)}{N_i}\right) \quad (i = 1, 2; i \neq j)
]
其中:
- (x_i) 表示第 (i) 条供应链的创新产出水平是时间 (t) 的函数,即随着 (t) 的变化,产出水平会受到自身资源、信息获取、创新能力、创新成本等因素的影响。
- (\dot{x}_i) 表示第

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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