【摘 要】
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发酵过程是一个复杂的、多参量的高度非线性过程,对发酵过程中关键参量进行软测量建模,检测与分析发酵过程中关键参量的变化,能够优化发酵过程,提高发酵产物的生成量。现有发酵过程软测量方法受发酵过程的认知程度及软测量模型精度的影响,直接影响发酵过程生物参量的估计精度。非参数回归方法可以直接使用未经处理的原始数据,在不限制模型结构,且对样本分布不做任何要求的情况下做出模型参数的估计,尤其对非线性系统有很好的
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发酵过程是一个复杂的、多参量的高度非线性过程,对发酵过程中关键参量进行软测量建模,检测与分析发酵过程中关键参量的变化,能够优化发酵过程,提高发酵产物的生成量。现有发酵过程软测量方法受发酵过程的认知程度及软测量模型精度的影响,直接影响发酵过程生物参量的估计精度。非参数回归方法可以直接使用未经处理的原始数据,在不限制模型结构,且对样本分布不做任何要求的情况下做出模型参数的估计,尤其对非线性系统有很好的拟合效果。半参数回归方法在非参数回归方法的基础上结合过程机理,使模型更加具有正确性。因此,研究基于非参数
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近些年来,移动互联网随着智能手机的普及得到了迅速发展。O2O模式借助移动互联网的发展,取得了巨大的成就。O2O模式给各行业带来了巨大的改变,包括餐饮行业。在新的商业模式下,传统的商业经验已经难以应对O2O模式发展所带来的挑战。同时,在O2O模式中,顾客的体验已经发生的巨大的变化且深深的影响到顾客的满意。因此,探讨O2O模式下顾客体验对于顾客满意的研究具有重要的理论和现实意义。总结前人的研究成果上,
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在竞争激烈的市场环境下,企业为发挥自身优势、取得市场领先地位,供应链管理模式成为首要之选。在供应链环境下,合适的供应商能够有力提升核心企业的生产效率、显著增强供应链的竞争力,因此如何科学合理地根据供应商的绩效,选择合适的供应商,对核心企业和供应链的可持续稳健发展具有重要意义。在对供应商绩效进行评价时,由于条件限制,决策者很难获得全部数据,还需根据自身经验做出适当的模糊判断,所以既有确定数据又有模糊
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