【摘 要】
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针对产品异质性、参数多样性和参数与生命周期成本间的非线性关系,采用粗糙集与神经网络法对产品参数进行约简,并选出最优约简集,然后利用模糊C均值聚类对异质产品进行模糊聚
【机 构】
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中南大学商学院,湖南大众传媒学院管理学院
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针对产品异质性、参数多样性和参数与生命周期成本间的非线性关系,采用粗糙集与神经网络法对产品参数进行约简,并选出最优约简集,然后利用模糊C均值聚类对异质产品进行模糊聚类,在每一聚类内部利用神经网络法找出产品的随机成本前沿并进行效率评价。通过对我国27款经济型家用汽车的实证分析结果表明,该集成算法与已有方法相比,能识别出更多有效率的产品。
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