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MAPGIS 的分形方法确定化探异常

MAPGIS 的分形方法确定化探异常
MAPGIS 的分形方法确定化探异常

大家学习-基于MAPGIS 的分形方法确定化探异常

本文由中国地质调查局综合研究项目(编号:20010200015) 资助。

改回日期:2003211218 ;责任编辑:宫月萱。

第一作者:李随民,男,1971 年生,在读博士生,主要从事地学信息处理的研究; E - mail :smli71 @163. com。

基于MAPGIS 的分形方法确定化探异常

李随民姚书振

石家庄经济学院,河北石家庄,050031

摘要地球化学元素的异常下限值确定是地球化学中重要的问题之一,目前还没有一个令人满意的具有科学依据的计算

方法。传统的化探异常下限值计算是基于元素的地球化学分布呈正态分布或元素含量在空间上呈连续的变化这一假设为基

础的,而事实上地球化学元素含量的空间分布是极其复杂的,研究表明,地球化学景观可能是一个具有低维吸引子的混沌系

统,元素的地球化学背景值和异常具有各自独立的幂指数关系,由此导致了一种多重分形分布,因而可以利用元素的分形分

布求出其异常下限。利用元素的分形分布求异常下限的几种常用方法均是以求取不同尺度r 下,对应的N ( r) 数。如果用手

工统计方法计算,计算过程简单但繁琐,地理信息系统( GIS) 可以实现图形单元的动态查询和属性统计,这种特性很适合于统

计不同尺度r 下对应的N ( r) ,因此,可以将分形方法与地理信息系统加以结合,在GIS 平台上对地学图形和属性信息进行分

析及统计处理,将原来比较繁杂的分形计算操作变得方便简捷,易于实现。本文以武汉中地信息公司开发的MAPGIS 地理信

息系统为例,对河北某地1∶5 万Cu 元素化探数据进行了处理,具体说明了以MAPGIS 为工具,利用分形方法求取元素化探异

常下限的过程,并将计算结果与传统异常下限计算方法所得的结果进行了对比,所得的异常下限值相近或一致,但由于传统

的计算方法不仅要求对原始数据进行预处理,而且在下限值的确定上需要结合本地区的实际地质情况确定,因此人为干扰因

素较大,而利用基于MAPGIS 的分形方法计算元素异常下限值不仅操作简单,而且计算时由于不受元素特高值的影响,因而

不用对原始数据进行预处理,人为干扰因素较少。通过对比得知该方法在实践工作中可行。关键词地理信息系统( GIS) 分形分维数化探异常

The Determination of Thresholds by the Fractal Method Based on MAPGIS

L I Suimin YAO Shuzhen

S hijiaz huang Colloge of Economy , S hijiaz huang , Hebei ,050031

Abstract The determination of thresholds of chemical elements is an important problems in geochemical exploration. At present ,

there is not a satisfactory scientific way to confirm the thresholds. The traditional way of determining thresholds of chemical elements

is based on the assumption that chemical elements are in normal distribution or element contents are continuously changed in space.

Nevertheless , the spatial distribution of chemical elements is extremely complicated , and

researches show that geochemical landscape

may be a chaotic system of low dimension. The background and anomaly values of elements usually show independent power index re2

lationship , resulting in the multifractal distribution of chemical elements. We can therefore use the fractal method of chemical ele2

ments to determine thresholds. Several fractal methods for determining thresholds of chemical elements often compute r of different

scales and the corresponding number of N ( r) . Geographical Information System ( GIS) can realize dynamic inquiry and attribute

analysis of figure units , and hence GIS is very suitable for statistic analysis of r of different scales and corresponding N ( r) . So we can

combine the fractal method with the geographical information system. With MAPGIS geographical information system designed by

Wuhan Zondy Info2Engineering Co. Ltd. as an example , This paper deals with the determination of thresholds of chemical elements

by using fractal methods based on GIS platform. The results obtained are compared with those obtained by traditional methods. The

traditional methods for determining thresholds require pretreatment of original data and consideration of practical geological setting.

However , the operation of the fractal methods based on MAPGISplatform is very simple and not affected by abnormally high values.

Therefore , the fractal methods are less affected by artificial interference. A comparison with the traditional methods has led to the

conclusion that the fractal method is an effective method for determining thresholds of chemical elements.

Key words Geographical Information System ( GIS) fractal fractal dimension geological anomaly

2005 年4 月

26 卷2 期:1872190

地球学报

ACTA GEOSCIENTICA SINICA

Apr. 2005

26 (2) :1872190

& copy; 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. https://www.wendangku.net/doc/427039496.html,

地球化学元素含量的异常确定是勘查地球化学

中最重要的工作之一,但迄今为止还没有找到一个

完全令人满意的具有科学依据的方法。长期以来,

人们主要是使用经典的统计学方法,以样品数据呈

正态分布为假设前提,通过计算数据的统计学参数

(如均值、标准离差等) 对异常进行筛选和评价。一

般是以平均值( X) 与2 倍(也有为1. 5 倍或3 倍) 的

标准离差(δ) 之和作为地球化学的异常下限值。该

方法仅适用于地球化学数据呈正态分布的情况,但

实际上对于元素的地球化学分布而言正态分布并不

是唯一的一种分布,人们已经发现许多元素,特别是

微量元素并不遵循正态分布,而是呈明显的正向偏

斜或表现为一种幂型的拖尾分布。其他几种用来筛

选和评价地球化学异常的方法,如移动平均法、趋势

面法、克里格法以及概率格纸法等,除了概率格纸法

仍是基于正态分布这一观点外,其他的几种方法虽

然注意到了元素含量分布的空间信息,但都是以地

球化学含量数据在空间上呈连续变化,且是一个光

滑的连续曲面这一假设为基础建立的。事实上,地

球化学元素含量的空间分布是极其复杂、十分粗糙

而并非处处可微的。正如李长江等(1995) 研究揭示

的地球化学景观可能是一个具有低维( D = 2. 9) 吸

引子的混沌系统,是分形。

1 分形模型及分维数求取

分形(Mandelbrot ,1982) 是其组成部分以某种

方式与整体相似的形。这一定义反映了自然界中很

广泛的一类物质的一种基本属性:局部与局部、局部

与整体在形态、结构、功能和信息等方面具有(统计

意义上的) 自相似性。定量描述这种自相似性的参

数称为“分维数”或简称“分维”,记为D 。许多地质

现象具有标度不变的特征,如断层、地震、火山喷发

和矿产等。这些现象的频度和大小之间的分布具有

尺度不变性。分形分布的特点要求大于等于某一尺

度的数目或和数,与物体大小之间存在幂函数关系,

N ( r) = Cr - D r > 0

式中, r 表示特征尺度; C > 0 称为比例常数;

D > 0 称为分维数; N ( r) = N ( ≥r) 表示尺度大于

等于r 的数目或和数。

为了求出其分形模型中分维数D ,将观测数据

〔( N ( r1) , N ( r2) , ?, N ( rn ) ) 和( r1 , r2 , ?rn ) 〕,绘在双对数坐标纸上,如果其散点大致分布在一条直

线上的话,其分维数D 便可以利用直线的斜率求

出。也就是将观测数据〔N ( r1 ) , N ( r2 ) , ?, N

( rn) ) 和( r1 , r2 , ?rn ) 〕,代入N ( r) = Cr - D式中,

然后两边取对数,得lg N ( r) = - Dlg r + lg C ,用最

小二乘法求出斜率D 的估计量,即为分维数;如果

其散点大致分布在两段直线上时,可以采用分段拟

合,有的分界点清楚,有的则不清楚,为了提高分界

点确定的客观性,在两个区间用最小二乘法进行回

归时用最优化方法确定分界点。其基本思想是,找

出合适的分界点r0 i ,使各区间拟合的直线与原始数

据之间的剩余平方和Ei ( i = 1 ,2) 在两个区间的总

和E = E1 + E2 = Σ

i0

i = 1

[ lg N ( ri ) + D1lg ri - lg C1 ]2 +

Σ n

i = i0 + 1

[ lg N ( ri) + D2lg ri - lg C2 ]2 为最小。其中ri0

是分界点; D1 和D2 分别为相应区间的斜率,即分

维数。为了检验回归方程的显著性,应对每个回归

方程都进行相关系数检验及方差分析检验。分界点

的地质意义可以看成元素含量在空间上至少存在两

个层次的分布,即小于分界点ri0对应的值为元素含

量的背景分布,大于分界点ri0对应的值为元素含量

的异常分布, ri0对应的值为元素含量分布的异常下

限。

陈秋明等(1994) 从分形的观点认识到地球化学

背景值和异常具有各自独立的幂指数关系,由此导

致了一种多重分形分布。在此基础上,陈秋明等

(1994) 提出了确定地球化学异常的含量2面积分形

方法。地球化学元素含量2面积的分形分布服从如

下方程

C = kA a

其中, C 为含量; k 为常数; A 为大于含量C 的

面积; a 是与最大奇异指数有关的指数。

2 含量2面积法的MAPGIS 实现方法

地理信息系统,即GIS ,是一种获取、存储、检

索、操作、分析和显示地球空间数据的计算机系统。

将GIS 与分形统计学结合起来,在GIS 平台上对地

学图形和数学信息进行分析及统计处理,将会使原

来比较繁杂的分形计算操作过程变得方便简捷,易

于实现。MAPGIS 是由武汉中地信息工程有限公

司研制的一种属于矢量型的GIS 软件O。下面以

MAPGIS 软件为例,说明在GIS 系统中用含量2面积

法确定化探异常的实现方法。

在GIS 平台中用含量2面积法求取化探元素异

188 地球学报2005 年

O 中国地质大学信息工程学院. 2000. EAPGIS 地理信息系统使用手册.

© 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. https://www.wendangku.net/doc/427039496.html,

常的基本过程为将地球化学元素数据网格化,绘制

元素含量等值线图, N ( r) 为以等值线为r 值所围

成的平面面积,显然N ( r) 是递减函数。这样就得

到数据〔N ( r1 ) , N ( r2 ) , ?, N ( rn ) ) 和( r1 , r2 , ?

rn) 〕,将这些数据代入分形模型公式中,应用最小二

乘法求出相应的分维数的估计值和对应的拐点。

具体实现过程如下:

(1) 用MAPGIS 的DTM 分析模块,先将元素含

量数据进行等值线绘制,形成一个区文件。该区文

件的属性字段有5 个,分别为ID、面积、周长、起始

值和终止值。

(2) 在空间分析子系统装入该区文件,用检索菜

单下的条件检索进行不同r 值所围成的平面面积

检索。具体为在起始值字段大于等于操作符后输入

不同的r 值。r 值为DTM 分析中等值线设定对话

框中的起始值加n 倍的步长增量值。如起始值设

定为120 ,步长增量设定为50 ,则r 值分别为120 、

170 、220 ?到终止值。

确定后将出现大于等于设定r 值的所有圈闭

的等值线的图形(图1) 。再选择属性分析菜单中的

单属性统计选项,即可进行以等值线r 为起始值所

圈闭的全部面积统计。

(3) 不断重复(2) ,选取不同的r 值,统计不同r

值所围成的平面面积。

(4) 对不同r 值及其对应取的面积数据取对

数,用相关软件(如GRAPHER、STA TISTICA 等)

对数据进行拟合,求取分维数D1 和D2 ,分界点对

应的r 即为元素异常下限。

图1 大于确定的r 所形成的范围

Fig. 1 Area enclosed by contours which have contour values greater than or equal to r

3 应用实例

以河北某地的1∶5 万Cu 元素化探数据为例,

共有样品1 337 个。对原始数据进行特高值预处理

(剔除含量高于3 倍标准差的数据) 后,用异常下限

公式( TL = x + 2δ) 计算Cu 元素异常下限为

494. 26 。实际工作中可取500 作为异常下限。用含

量2面积法求取Cu 元素异常下限值。应用含量2面

积法对Cu 元素( N = 1 337) 的统计结果见表1 。

应用表1 的数据,在lg r —lg N ( r) 坐标中投点,

用最小二乘法拟合二段直线,得到相应的直线方程

为:

lg N ( r) = - 1. 76858lg r + 8. 70177 120 ≤r < 470

lg N ( r) = - 4. 9477lg r + 16. 59314 470 ≤r < 2520

两个区间的剩余平方总和( E = E1 + E2) 为0. 948 ,

以上两个方程均通过显著性检验。分界点ri0 为

470 。因此得出,Cu 元素的异常值下限为470 。与

用异常下限公式( TL = X + 2δ) 计算的Cu元素异常

第2 期李随民等:基于MAPGIS 的分形方法确定化探异常189

& copy; 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. https://www.wendangku.net/doc/427039496.html,

表1 用含量2面积法求出Cu 元素数据的N ( r)

Table 1 N ( r) of Cu data calculated by the area method

r/ ×10

26 N ( r) r/ ×10

26 N ( r) r/ ×10

26 N ( r) r/ ×10

26 N ( r)

120 55763. 8 520 1965. 3 920 59. 8 1720 7. 5

170 55757. 5 570 1151. 0 970 48. 8 1870 3. 6

220 55287. 7 620 642. 1 1020 39. 3 1920 3. 1

270 48265 670 396. 7 1120 27. 2 2070 1. 6

320 31902 720 259. 6 1320 15. 0 2120 1. 4

370 17610. 6 770 158. 9 1420 12. 9 2270 0. 9

420 8509. 1 820 106. 3 1470 12. 0 2470 0. 4

470 4103. 6 870 75. 5 1670 8. 3 2520 0. 3

下限值基本一致。在实际工作中均可取500 作为

Cu 元素异常下限值。

4 结论

(1) 用分形方法确定化探异常比传统的异常计

算方法优势在于不受元素特高值的影响,用传统方

法必须进行特高值处理,而含量2面积分形方法将特

高值形成的面积限定在一个很小范围内(仅影响特

高值周围) ,不对整体数据产生影响,因此,用含量2

面积的分形方法确定异常下限时不用对原始数据进

行处理,减少了人为因素的干扰。

(2) 在进行元素含量圈闭的面积统计时,应在预

计拐点处增加分类面积数,但对元素特高值形成面

积处统计时可以适当减少(见图2 下部线段) 。

图2 lgN(r)2lg r 图

Fig. 2 Figure of lg N ( r)2lg r

参考文献

申维. 2002. 分形混沌与矿产预测. 北京:地质出版社.

李长江, 麻土华, 朱兴盛等. 1999. 矿产勘查中的分形、混沌与

ANN. 北京: 地质出版社.

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Chen Q M , Agterberg F P , Ballantyne S B. 1994. The separation of

geochemical anomalies from background by fractal methods. Jour2

mal of Geochemical Exploration ,51 :109~130.

Li Changjiang , Ma Tuhua , Zhu Xingsheng et al. 1999. Fractal , chaos

and ANN in mineral exploration. Beiing : Geological Publishing

House (in Chinese with English abstract) .

Mandelbrot B B. 1982. The fractal geometry of Nature. W. H. Free2

man and Co. , New York.

Shen Wei. 2002. Fractal and chaos with application in mineral resource

prediction. Beijing : Geological Publishing House (in Chinese with

English abstract) .

190 地球学报2005 年

© 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. https://www.wendangku.net/doc/427039496.html,

分形维数算法

分形维数算法. 分形维数算法 分形包括规则分形和无规则分形两种。规则分形是指可以由简单的迭代或者是按一定规律所生成的分形,如Cantor集,Koch曲线,Sierpinski海绵等。这些分形图形具有严格的自相似性。无规则分形是指不光滑的,随机生成的分形,

如蜿蜒曲折的海岸线,变换无穷的布朗运动轨迹等。这类曲线的自相似性是近 似的或统计意义上的,这种自相似性只存于标度不变区域。 对于规则分形,其自相似性、标度不变性理论上是无限的(观测尺度可以趋于无限小)。不管我们怎样缩小(或放大)尺度(标度)去观察图形,其组成部分和原来的图形没有区别,也就是说它具有无限的膨胀和收缩对称性。因些对于这类分形,其计算方法比较简单,可以用缩小测量尺度的或者不断放大图形而得到。分形维数 D=lnN(λ)/ln(1/λ) (2-20) 如Cantor集,分数维D=ln2/ln3=0.631;Koch曲线分数维 D=ln4/ln3=1.262; Sierpinski海绵分数维D=ln20/ln3=2.777。 对于不规则分形,它只具有统计意义下的自相似性。不规则分形种类繁多,它可以是离散的点集、粗糙曲线、多枝权的二维图形、粗糙曲面、以至三维的[26]。点 集和多枝权的三维图形,下面介绍一些常用的测定方法(1)尺码法 用某个选定尺码沿曲线以分规方式测量,保持尺码分规两端的落点始终在曲线上。不断改变尺码λ,得到一系列长度N(λ),λ越小、N越大。如果作lnN~lnλ图后得到斜率为负的直线,这表明存在如下的幂函数关系

-D(2-21) N~λ上式也就是Mandelbrot在《分形:形状、机遇与维数》专著中引用的Richardson公式。Richardson是根据挪威、澳大利亚、南非、德国、不列颠西部、葡萄牙的海岸线丈量结果得出此公式的,使用的测量长度单位一般在1公里到4公里之间。海岸线绝对长度L被表示为: 1-D(2-22)L=Nλ~λ 他得到挪威东南部海岸线的分维D≈1.52,而不列颠西部海岸线的分维D≈[27]。。这说明挪威的海岸线更曲折一些1.3. )小岛法(2面积如果粗糙曲线都是封闭的,例如海洋中的许多小岛,就可以利用周长-关系求分维,因此这个方法又被称为小岛法。则与λ的而面积A对于规则图形的周长与测量单位尺寸λ的一次方成正比, 二次方成正比。通常我们可以把它们写成一个简单的比例关系:1/2 (2-23) AP∝对于二维空间内的不规则分形的周长和面积的关系显然更复杂一些,提出,应该用分形周长曲线来代替原来的光滑周长,从而给出了下Mandelbrot 述关系式:21/??D??1/1/D2)(2-24)]?(?)]?[a?AP[(?)][??a(1?D)/DA(?00的P)式),使1(周长光滑时D=1,上式转化成为(2.23这里的分维D大于??的数1变化减缓,a是和岛的形状有关的常数,为小于是测量尺寸,一般取0/D)(1-D??减小而增大。作随测

库存管理简答答案

1:库存的作用有哪些? A.库存使企业能够实现规模经济 B.库存能够平衡供给与需求 C.库存能够预防不确定的,随机的需求变动以及订货周期的不确定性 D.库存在供应链中起缓冲器的作用 E.库存能够消除供需双方在地理位置上的差异 2:过多的库存会产生哪能些弊端? A.占用大量的资金 B.发生库存成本 C.带来其他一些管理上的问题 3:库存管理与控制问题是如何分类的? A.单周期库存和多周期库存 B.独立需求库存和相关需求库存 C.确定型库存和随机型库存 4:列出四种不同的库存类型? 原材料库存,在制口库存,维修库存,产成品库存 5:按照库存的作用分类,库存可分为哪几种类型? xx库存.安全库存.调节库存.在途库存 6:库存控制系统要素有哪些? 仓库所在的地理位置,订货批次和订货数量.运输.管理.信息 7:库存控制决策的目标是什么?

防止超储和缺货,在企业现有资源约束下,以最合理的成本为用户提供所期望的水平的服务8:什么是购入成本? 购入成本是购买某种物品所需要的货款,某种物品的购入成本有两种含义: 当物品从外部购买时,购入成本指单位购入价格与购入数量的乘积.当物品由企业内部制造成时,指单位生产成本与生产数量的乘积 9:库存控制的基本决策包括哪些? A.确定相邻两次订货的间隔时间 B.确定每次订货的订货数量 C.确定每次订货的提前期 D.确定库存满足需求的服务率(如满足用户需求的服务水平) 10:库存成本由哪几部分构成? 购入成本,订购成本.保管成本.缺货成本. 论述题 2:影响库存控制决策的因素有哪些? 1:需求特性因素2:服务水平3:订货提前期 3:举例说明库存的作用的目的. 第二章 简答题: 1:预测是一种技能还是一种科学,为什么? 预测是科学也是技能.预测就是要从变化的事物中找出事物发生变化的规律,去揭示事物未来的面貌要从复杂的瞬息万变的世界中找出不变的固有规律.去提示事物未来的面貌,必须以辩证的认识论为指导,以各个领域内的经典理论和最新

4几种常见的质量分析方法

几种常用的质量分析方法 1、层别法 2、柏拉图法 3、特性要因图法 4、检查表 具体说明: 1、层别法 层别法是将所要进行的项目利用统计表进行区别,这是运用统计方法作为管理的最基础工具。一般的工厂所做的层别通常为: 操作者:不同班组别机器:不同机器别 原料、零件:不同供给厂家作业条件:不同的温度、压力、湿度、作业场所……. 产品:不同产品别不同批别:不同时间生产的产品 员 一二三人 组组组 器 机 料 材 法 方

2、柏拉图法 柏拉图是美国品管大师朱兰博士(Joseph Juran)运用意大利经济学家柏拉图(Pareto)的统计图加以延伸所创造出来的。柏拉图分析步骤: (1)要处置的事,以状况(现象)或原因加以层别。 (2)纵轴虽可以表示件数,但最好以金额表示。 (3)决定搜集资料的时间,自何时至何时,作为柏拉图资料的依据,期间尽可能定期。 (4)各项目依照合计的大小顺序自左向右排列在横轴上。 (5)绘上柱状图 (6)连接累积曲线 示例: 某部门将上个月生产的产品作出统计,总不良数414个,其中不良项目依次为: 层别统计表

N=414 100 400 80 300 47.1%60 200 40 21.7% 100 15.8%20 10.9% 4.5% 破损变形刮痕尺寸超差其他 不良项目 由上图可以看出,该部门上个月产品不良最大的来自破损,占了47.1%,前三项加起来超过80%以上,进行处理应以前三项为重点。

3、特性要因图 特性要因图,就是将造成某项结果的众多原因,以系统的方式加以图解,用图来表达结果(特性)与原因(要因)之间的关系,因其形状像鱼骨,又称鱼骨图。 特性要因图,可使用在一般管理及工作改善的各种阶段,特别是树立意识的初期,易于使问题的要因明朗化,从而设计步骤解决问题。

分形维数算法

分形维数算法

分形维数算法 分形包括规则分形和无规则分形两种。规则分形是指可以由简单的迭代或者是按一定规律所生成的分形,如Cantor集,Koch曲线,Sierpinski海绵等。这些分形图形具有严格的自相似性。无规则分形是指不光滑的,随机生成的分形,如蜿蜒曲折的海岸线,变换无穷的布朗运动轨迹等。这类曲线的自相似性是近似的或统计意义上的,这种自相似性只存于标度不变区域。 对于规则分形,其自相似性、标度不变性理论上是无限的(观测尺度可以趋于无限小)。不管我们怎样缩小(或放大)尺度(标度)去观察图形,其组成部分和原来的图形没有区别,也就是说它具有无限的膨胀和收缩对称性。因些对于这类分形,其计算方法比较简单,可以用缩小测量尺度的或者不断放大图形而得到。分形维数 D=lnN(λ)/ln(1/λ) (2-20) 如Cantor集,分数维D=ln2/ln3=0.631;Koch曲线分数维D=ln4/ln3=1.262; Sierpinski海绵分数维D=ln20/ln3=2.777。 对于不规则分形,它只具有统计意义下的自相似性。不规则分形种类繁多,它可以是离散的点集、粗糙曲线、多枝权的二维图形、粗糙曲面、以至三维的点集和多枝权的三维图形,下面介绍一些常用的测定方法[26]。 (1)尺码法 用某个选定尺码沿曲线以分规方式测量,保持尺码分规两端的落点始终在曲线上。不断改变尺码λ,得到一系列长度N(λ),λ越小、N越大。如果作lnN~lnλ图后得到斜率为负的直线,这表明存在如下的幂函数关系 N~λ-D(2-21) 上式也就是Mandelbrot在《分形:形状、机遇与维数》专著中引用的Richardson公式。Richardson是根据挪威、澳大利亚、南非、德国、不列颠西部、葡萄牙的海岸线丈量结果得出此公式的,使用的测量长度单位一般在1公里到4公里之间。海岸线绝对长度L被表示为: L=Nλ~λ1-D(2-22) 他得到挪威东南部海岸线的分维D≈1.52,而不列颠西部海岸线的分维D≈1.3。这说明挪威的海岸线更曲折一些[27]。

关于库存警戒线的功能说明

关于库存警戒线的功能 说明 文稿归稿存档编号:[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

关于设置库存警戒线的说明 一、目的:为了有效的利用系统辅助下订单的功能,合理的控制库存,及时的发现商品被盗情况,特设置此功能。 二、说明: 1、库存上限:最高库存量。即满足日常销售需要而准备的最大库存数量(促销时特殊处理)。下订单时系统根据如下公式计算: 下单量应是:订货数量≤库存上限-当前库存数量 如果当前库存数量+订货数量>库存上限,则系统跳出提示,无法下订单。 注意:遇到此种情况不得麻弊大意,不能单纯的修改订货数量或要求修改库存上限,而是应该对此商品进行重点分析,确认是否因为失盗而导致库存异常。 2、库存下限:最低库存量。满足正常销售所需的最低库存数量,即基本排面量。(注意:最低库存量并非最小包装数量) 3、日均销量:最近7天的销售数量÷7 4、补货周期:从上一次补货到下一次下订单的周期。 5、送货周期:从下订单到收货的周期,即供应商送货天数。 6、满排面量:满足排面正常陈列所需要的数量 7、库存可销天数=库存数量÷日均销量 三、库存上下限的设定 1、库存上限(最高库存量)=满排面量+日均销量×(补货周期+送货周期) 如:可口可乐355ml,排面陈列三个陈列面,每个陈列面需要8听,最近7天销售了100听,从下订单到送货需要5天,该供应商7天补一次货,则计算如下: 可口可乐355ml的库存上限=24(满排面量)+(100÷7)(日均销量)×(7+5)(补货周期+送货周期)=195.4听,即该商品的库存上限为200 2、库存下限(最低库存量)=基本排面量

背景值及异常下限

求区域背景值的方法 就用黎彤的克拉克值就可以。。。 设:T=黎彤的克拉克值 E=光谱分析的测试值 E=2的(n-1)次方*T 求出的n值就是改元素的丰度值。n的大小就能反映他的富集程度。 新方法哦。。。。。 异常下限(threshold of anomaly)是根据背景值和标准离差按一定置信度所确定的异常起始值。它是分辨地球化学背景与异常的一个量值界限。从这个数值起,所有的高含量都可认为是地球化学异常,低于这个数值的所有含量则属于地球化学背景范围。异常下限多用统计学方法求得,通常用背景平均值加上两倍或三倍标准差作为异常下限。[1 异常下限(threshold of anomaly)是根据背景值和标准离差按一定置信度所确定的异常起始值。它是分辨地球化学背景与异常的一个量值界限。从这个数值起,所有的高含量都可认为是地球化学异常,低于这个数值的所有含量则属于地球化学背景范围。 通常异常下限求得,即采用“迭代法”来求得,具体操作为: 1、先计算背景平均值,及标准差。 2、背景平均值加上三倍标准差作为一个参照数,寻找分析数据中是否有大于这个参照数。有的话,删除。 3、删除后的数据,又进行计算背景平均值,及标准差。按背景平均值加上三倍标准差方法得出新的参照数,寻找分析数据中的大于这个参照数,有的话,删除。 4、循环执行第3步,直至数据不存在大于背景平均值加上三倍标准差的数时,才取这时的背景平均值加上三倍标准差的值为异常下限。 有时候可以用1.5,2 3倍标准差计算异常下限) 也可通过LOG10()函数将原数据转为对,用上述方法进行计算。 近年来,随着分形理论的深入,采取分形技术也可求取一个拐点值,采取其中一个合适的值作为异常下限,从而圈定异常! 楼主这个算法是通常的生产中的经验,一般的都这么算。但楼主忽略了一个东西,那就是算出来的是理论异常下限,生产中的异常下限,我们通常都要进行校正。校正主要是考虑该区域所处的大背景。 在excel中的计算方法 1选择数据,进行升序排列 在EXCEL中的公式中有计算标准离差的公式 平均值:X=average

MAPGIS子图线形图案的制作方法

MAPGIS 子图、线形、图案的制作方法 先来认识一下符号编辑框,如下图,符号编辑框为高各一毫米的正方形,高宽都20等分,所以每一个小格刻度为0.05毫米,中心坐标为(0,0),好了我们已经认识了符号编辑框,下面我们通过具体示例来学习符号线型的制作方法。 符号编辑框开启 MapGIS 编辑子系统里,选择“符号库”菜单,根据需求,分别编辑子图、线型、填充图案。 一、子图 步骤:系统库→编辑符号库→弹出编辑符号窗口→点击清除→按符号各部分乘1/3后的 以1:1000地形图的古亭符号为例介绍它的制作过程,由国标(GB )查得古亭各组成部 分的尺寸大小如图, 由尺寸大小我们可得到各组成部分的比例3mm 3mm 1.5 1.5 编辑中输入 子图后的坐 标位置。

注意:这里输入线的宽度就是最终输入子图的显示宽度,所以要注意线划的宽度确定符号线划的粗细。也可以用键盘输入线画子图更为精确。 下一步:保存符号, 下一步就是怎样在输入子图时确定子图的高和宽,可以把高和宽看成是比例系数, 就是一毫米见方中的符号乘以多大的系数可得到国标(GB )规定尺寸大小,上面的古亭符号乘了1/3后缩放到了符号编辑框,同理当输入子图时子图的高和宽取3时就可得到规定的尺寸大小。 还有一个注意的是:符号编辑框中央的小十字就是在编辑中输入子图后的坐标位置。 二、线型 线形的比例与尺寸确定方法与做子图相同,就不在叙述。(以铁路线为例), 图中的基线就是在编辑中输入线过程中鼠标走过的位置。用户可在符号编辑框中相对基线不同的位置作几个线形,在编辑中用这几个线型分别画几条线,还原显示后,观察线的坐标位置与显示位置的关系,这样可以更深一步理解基线。 下一步:保存线型,弹出如下窗口: 线型号与辅助线型号决定线型在线型库中的一个线型。假如铁路的线型号为169,铁路又分为窄轨铁路、建筑中铁路、一般铁路等,这些铁路线型就需要用辅助线型号分开。主色替换是指假如做线型时,所画线有有两种不同的色,色号为1,2 如果这里主色中输1,则2号色为辅助颜色,在输入线确定参数时,线颜色的值可变换主色1号的值,辅助颜色可变换2号的色。可变线宽是指,如在做线型时,线型中有两种宽度的值的线0.01与0.1,在这里可变线宽输0.01,则在“输入线”中“线宽度”的值只对0.01宽的那条线起作用,而0.1宽度的线始终不变化。请 “子图编号”缺省为最后一个序号。也可以输入258以内的数来替换掉现有的子图符号。“缺省颜色”为做子图所用颜色时,在编辑中输入子图颜 色可变,“缺省颜色”为其他的值时,子图颜色不 基

人力资源需求预测的常用方法

人力资源需求预测的常用方法 1.管理人员判断法 管理人员判断法,即企业各级管理人员根据自己的经验和直接,自下而上确定未来所需人员。这是一种粗浅的人力需求预测方法,主要适用于短期预测。 2.经验预测法 经验预测法也称比率分析,即根据以往的经验对人力资源需求进行预测。 由于不同人的经验会有差别,不同新员工的能力也有差别,特别是管理人员、销售人员,在能力、业绩上的差别更大。所以,若采用这种方法预测人员需求,要注意经验的积累和预测的准确度。 3.德尔菲法 德尔菲法(Delphi Method)是使专家们对影响组织某一领域发展(如组织将来对劳动力的需求)达成一致意见的结构化方法。该方法的目标是通过综合专家们各自的意见来预测某一领域的发展趋势。具体来说,由人力资源部作为中间人,将第一轮预测中专家们各自单独提出的意见集中起来并加以归纳后反馈给他们,然后重复这一循环,使专家们有机会修改他们的预测并说明修改的原因。一般情况下重复3~5次之后,专家们的意见即趋于一致。 这里所说的专家,可以是来自一线的管理人员,也可以是高层经理;可以是企业内部的,也可以是外请的。专家的选择基于他们对影响企业的内部因素的了解程度。 4.趋势分析法 这种定量分析方法的基本思路是:确定组织中哪一种因素与劳动力数量和结构的关系最密切,然后找出这一因素随聘用人数而变化的趋势,由此推断出未来人力资源的需求。 选择与劳动力数量有关的组织因素是需求预测的关键一步。这个

因素至少应满足两个条件: 第一,组织因素应与组织的基本特性直接相关 第二,所选因素的变化必须与所需人员数量变化成比例。 有了与聘用人数相关的组织因素和劳动生产率,我们就能够估计出劳动力的需求数量了。 在运用趋势分析法做预测时,可以完全根据经验估计,也可以利用计算机进行回归分析。 所谓回归分析法,就是利用历史数据找出某一个或几个组织因素与人力资源需求量的关系,并将这一关系用一个数学模型表示出来,借助这个数学模型,就可推测未来人力资源的需求。但此过程比较复杂,需要借助计算机来进行。

遥感图象分形维数的几种估计算法研究

遥感图象分形维数的几种估计算法研究1 张凯选1,郭嗣琮2 1辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新(123000) 2辽宁工程技术大学理学院,辽宁阜新(123000) E-mail:zhangkaixuan@https://www.wendangku.net/doc/427039496.html, 摘要:美籍法国数学家曼德布罗特(B.Mandelbrot)首次引入分形这个新术语,今天分形理论已经成为一门描述自然界中许多不规则事物规律性的科学,在遥感影象学中也有很大的用途。在研究遥感图像的分形维数时,通常把图像看作一个由许多像素点的灰度值构成的曲面来进行估算和分析,本文给出了遥感图象分形维数的几种估算方法,并作了相关实验。关键词:分形,分形维数,遥感图象 中图分类号:TP7 1.引言 分形理论始创立于20世纪70年代中期[1],创立伊始就引起人们极大的兴趣,与耗散结构、混沌并称为70年代科学史上的三大发现。作为一门独立的学科,该理论只有大约30多年的历史。 基于对复杂景物自相似性的描述,Mandelbrot创立了分形几何学理论,提出用分形维数( fractal dimension)D来度量自然现象的不规则程度。分形理论借助相似性原理洞察隐藏于混乱现象中的精细结构,为人们从局部认识整体、从有限认识无限提供新的方法论,为不同的学科发现的规律提供了崭新的语言和定量的描述,为现代科学技术提供了新的思想方法。近年来,分形理论在自然科学、社会科学以及遥感的许多领域中得到了广泛的应用,并逐步成为连结现代各学科的纬线。 2.分形与分形维数的定义 美籍法国数学家曼德布罗特(B.Mandelbrot) 于1967 年在《科学》杂志上发表了一篇题为“英国的海岸线有多长? 统计自相似性与分数维数” 的论文[2], 通常被认为是“分形”学科诞生的标志。自然界的许多物体在某一范围内都具有统计的自相似性,即每一部分都被认为是整体的一个缩小图像。曼德布罗特在随后两本著作《自然界的分形几何学》和《分形、形状、机遇与维数》中第一次提出了fractal这个英文词,其原意是“不规则的”、“分数的”、“支离破碎的”物体,并阐述分形理论的基本思想,即分形研究的对象是具有自相似性的无序系统,其维数的变化是连续的。 关于分形,目前还没有严格的数学定义,只能给出描述性的定义。粗略地说,分形是对没有特征长度但具有一定意义下的自相似性图形和结构的总称。它具有两个基本性质:自相似性和标度不变性。自相似性是指局部是整体成比例缩小的性质。形象地说,就是当用不同倍数的照相机拍摄研究对象时,无论放大倍数如何改变,看到的照片都是相似的(统计意义) ,而从相片上也无法断定所用的相机的倍数,即标度不变性或全息性。严格按一定的数学方法生成的许多经典的分形(如图1) 具有严格的自相似性,称之为有规分形。而一般情况下的分形都是无规分形,即自相似性并不是严格的,只是统计意义下的自相似性,其局部经放大或缩小操作可能得到与整体完全不同的表现形式,但表征自相似结构或系统的定量参数如分形维数,并 本课题得到辽宁工程技术大学青年基金(05-124),辽宁省教育厅基金项目(05L181),辽宁省高等学校重点实验室项目基金(20060370)的资助。

安全库存管理办法

安全库存管理办法 1、目的 为规范安全库存管理工作,保证公司各部门正常工作的开展,特制订本制度。 2、适用范围 适用于公司所需主要原辅材料和其他一般性耗材(包括辅助用品、设备配件、办公用品等)的物料储备。 3、术语 安全库存:指为了防止由于不确定因素(如突发性大量订货或供应商延期交货)影响订货需求而准备的缓冲库存,安全库存用于满足提前期需求。 采购周期:采购周期是指采购方决定订货并下订单-供应商确认-供应商生产-发运到货(有时为第三方物流)的整个周期时间。 4、职责 4.1库房作为公司安全库存管理工作的直接承担者,负责录入各类相关数据,保证数据的准确性、及时性;对安全库存的设置进行计算;负责每季度组织生产部、销售部、采购部对安全库存的设置进行更新;负责监控设置了安全库存物料的库存情况; 4.2采购部负责根据库房提供的和自身记录的各类数据,根据请购单实施采购活动; 4.3其他部门负责根据生产任务、销售预测等需求提出安全库存需求; 4.4生产事业部总经理负责对安全库存的设定进行监管。 4.5 库房、生产、销售、采购、计划部共同对安全库存的设置和变更做会签。 5、设置安全库存、变更安全库存及取消安全库存的审批要求 5.1安全库存物料项目的增加 5.1.1当出现以下情况时,库房负责填制《安全库存物料变更表》以增加安全库存项目,并负责完成审批流程: 5.1.1.1某物料连续三个月使用量递增或稳定; 5.1.1.2需求部门提出增加安全库存项目; 5.1.2增加安全库存项目的审批人及审批内容:

5.1.2.1库房经理:负责审核由各库房提供的需设置安全库存项目的物料的连续三个月的使用量,并确定设置安全库存上、下限数量及安全库存数量; 5.1.2.2生产经理:负责审核涉及生产使用的需要新增安全库存项目的物料,并审核该物料的名称、规格、型号、安全库存上、下限、安全库存数量是否符合生产活动的实际需要; 5.1.2.3技术经理:负责审核涉及生产使用的需要新增安全库存项目的物料,并审核该物料的名称、规格、型号是否适当,并能够满足生产加工的技术要求; 5.1.2.4总经办主任:负责审核办公用品、劳保用品的新增安全库存项目的物料,并审核该物料是否需要设置安全库存、设置的数量是否适当; 5.1.2.5采购经理:负责审核所有新增安全库存项目的物料、确定采购周期并审核该安全库存物料设置数量是否适当(最小起订量、最小包装、)、确定采购周期; 5.1.2.6生产事业部总经理:负责审核生产用料增加安全库存项目的审批; 5.1.2.7计划运营部总监:负责审核所有《安全库存物料变更申请单》; 5.2变更安全库存上限及安全库存量 5.2.1发生以下情况时,可对安全库存上限及安全库存量进行变更 5.2.1.1设置安全库存的物料使用量连续三个月发生递增或递减,由库房发起变更流程; 5.2.1.2需求部门提出增加或减少安全库存上限、安全库存量的要求; 5.2.1.3当发生生产工艺改变而需要增加或减少安全库存上限、安全库存量时,由生产部门发起变更流程; 5.2.2增加或减少安全库存上限、安全库存量的审批人及审批内容: 5.2.2.1库房经理:负责审核由各库房提供的需设置安全库存项目的物料的连续三个月的使用量,并确定变更后的安全库存上、下限数量及安全库存数量; 5.2.2.2生产经理:负责审核涉及生产使用的需要变更安全库存上、下限、安全库存数量的主要辅料及原材料,并审核该物料的名称、规格、型号、安全库存上限、安全库存数量是否符合生产活动的实际需要; 5.2.2.3总经办主任:负责审核办公用品、劳保用品的变更安全库存上限、安全库存数量的物料,并审核该物料是否需要变更安全库存、及变更的数量是否适

MapGIS文件操作

图层1 图层2 图层3 ……. 图层1 图层2 图层3 ……. 图层1 图层2 图层3 ……. 点文件(*.wt) 线文件(*.wl) 区文件 (*.wp) 工程文件 (*.mpj) 1.设置 (1)工作目录 (2)Clip 字体库 (3)Slib(符号库、线型库、图案库、颜色库等) 2.MapGIS 文件组织 3. 输入线时的操作方法 拖动操作:按下鼠标左键不松,拖动鼠标到适当位置后松开鼠标左键的过程。 移动操作:单击鼠标左键,然后松开,移动到适当位置后再按鼠标左键确认 的过程。 取消输入操作:单击右键。 自动封闭线:在输入封闭线时,在快封闭时按下Ctrl+鼠标右键。 F5:放大屏幕 F6:以鼠标所在位置为中心移动屏幕 F7:缩小屏幕 F8:线矢量化时加点(在鼠标所在位置加点) F9:线矢量化时退点(一次退一个点) F11:改变线方向(即在数字化时,从线的一头转向另一头) F12:抓线头,抓线上线,靠近线等操作(MAPGIS 特有,十分有用) 4.输入点 第一步,新建点文件(*.wt),在MapGIS 左侧的列表中单击鼠标右键,弹出如下所示的快捷菜单:

选择新建点选项,弹出如下图所示的对话框: 输入新文件名,设置修改路径选项后,单击创建按钮,系统会自动创建一个指定文件名的点文件。 第二步,输入点图形要素设置, 单击工具栏中的,区分输入的是点注释还是点图元,并赋于不同的参数,进行点的输入。输入点的基本对话框如下图所示:

设置完成后,借助鼠标完成点要素的输入。 第三步,点编辑,这里主要借助点编辑工具栏实现,如下图所示: 5.输入线 第一步,输入线文件设置第一步,新建线文件(*.wl),在MapGIS左侧的列表中单击鼠标右键,选择新建线文件,弹出如下图所示的对话框:

关于库存警戒线的功能说明

关于设置库存警戒线的说明 一、目的:为了有效的利用系统辅助下订单的功能,合理的控制库存,及时的发现商品被盗情况,特设置此功能。 二、说明: 1、库存上限:最高库存量。即满足日常销售需要而准备的最大库存数量(促销时特殊处理)。下订单时系统根据如下公式计算: 下单量应是:订货数量≤库存上限-当前库存数量 如果当前库存数量+订货数量>库存上限,则系统跳出提示,无法下订单。 注意:遇到此种情况不得麻弊大意,不能单纯的修改订货数量或要求修改库存上限,而是应该对此商品进行重点分析,确认是否因为失盗而导致库存异常。 2、库存下限:最低库存量。满足正常销售所需的最低库存数量,即基本排面量。(注意:最低库存量并非最小包装数量) 3、日均销量:最近7天的销售数量÷7 4、补货周期:从上一次补货到下一次下订单的周期。 5、送货周期:从下订单到收货的周期,即供应商送货天数。 6、满排面量:满足排面正常陈列所需要的数量 7、库存可销天数=库存数量÷日均销量 三、库存上下限的设定 1、库存上限(最高库存量)=满排面量+日均销量×(补货周期+送货周期) 如:可口可乐355ml,排面陈列三个陈列面,每个陈列面需要8听,最近7天销售了100听,从下订单到送货需要5天,该供应商7天补一次货,则计算如下: 可口可乐355ml的库存上限=24(满排面量)+(100÷7)(日均销量)×(7+5)(补货周期+送货周期)=195.4听,即该商品的库存上限为200 2、库存下限(最低库存量)=基本排面量

3、若按照上述公式计算得出的最高库存量小于供应商送货的最小包装量,则按以下方式处理: 若该商品为必卖品,则将其最高库存量调整为:最小包装量+最低库存量。 若该商品非必卖品或有可取代的商品,应将其列入淘汰范围。此商品滞销。 4、各店商品特点不同,不得设定一家后复制到所有门店,应根据各家门店的日均销量科学的设置。 四、设置库存上下限流程 1、常规商品:由门店超市部主管根据上述公式设定库存上下限后,以Excel格式发给各相应的商品采购经营部助理(以下简称商品部助理),经商品部助理审核确认并报分管业务副总经理审批后,由信息部人员在门店系统中进行设置。 2、促销商品:由于促销需要大批量进货时,由门店超市部主管提出临时提高库存上限申请(或由商品部助理为配合促销协议的执行直接提出申请),经商品部助理审核确认并报分管业务副总经理审批后,由综合信息部人员进行临时性变更,并负责跟踪,促销订单下完后,应立即恢复原库存上限。

16种常用数据分析方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W险验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数口与已知的某一总体均数口0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相 关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个 以上的自变量和因变量相关;

常见的预测方法

常见的预测方法 一、外推法 这是利用过去的资料来预测未来状态的方法。它是基于这样的认识:承认事物发展的延续性,同时考虑到事物发展中随机因素的影响和干扰。其最大优点是简单易行,只要有有关过去情况的可靠资料就可对未来做出预测。其缺点是撇开了从因果关系上去分析过去与未来之间的联系,因而长期预测的可靠性不高。外推法在短期和近期预测中用的较多。其中常用的一种方法是时间序列法。 时间序列法是按时间将过去统计得到的数据排列起来,看它的发展趋势。时间序列最重要的特征是它的数据具有不规则性。为了尽可能减少偶然因素的影响,一般采用移动算术平均法和指数滑动平均法。 1.移动算术平均法。移动算术平均法是假设未来的状况与较近时期有关,而与更早的时期关系不大。一般情况下,如果考虑到过去几个月的数据,则取前几个月的平均值。 2.指数滑动平均法。指数滑动平均法只利用过去较近的一部分时间序列。当时间序列已表现出某种规律性趋势时,预测就必须考虑这些趋势的意义,因此要采用指数滑动平均法。指数滑动平均法是对整个时间序列进行加权平均,其中的指数为0~1之间的小数,一般取0.7~0.8左右。 二、因果法 因果法是研究变量之间因果关系的一种定量方法。变量之间的因果关系通常有两类:一类是确定性关系,也称函数关系;另一类是不确定性关系,也称相关关系。因果法就是要找到变量之间的因果关系,据此预测未来。 1.回归分析法。没有因果关系的预测只是形式上的一种预测,而找出因果关系的预测才是本质的预测。回归分析法就是从事物变化的因果关系出发来进行的一种预测方法,不仅剔除了不相关的因素,并且对相关的紧密程度加以综合考虑,因而其预测的可靠性较高。 回归分析的做法是:首先进行定性分析,确定有哪些可能的相关因素,然后收集这些因素的统计资料,应用最小二乘法求出各因素(各变量)之间的相关系数和回归方程。根据这个方程就可预测未来。在技术预测中,多元回归分析很有价值。

分形维数算法

分形维数算法 分形包括规则分形和无规则分形两种。规则分形是指可以由简单的迭代或者是按一定规律所生成的分形,如Cantor集,Koch曲线,Sierpinski海绵等。这些分形图形具有严格的自相似性。无规则分形是指不光滑的,随机生成的分形,如蜿蜒曲折的海岸线,变换无穷的布朗运动轨迹等。这类曲线的自相似性是近似的或统计意义上的,这种自相似性只存于标度不变区域。 对于规则分形,其自相似性、标度不变性理论上是无限的(观测尺度可以趋于无限小)。不管我们怎样缩小(或放大)尺度(标度)去观察图形,其组成部分和原来的图形没有区别,也就是说它具有无限的膨胀和收缩对称性。因些对于这类分形,其计算方法比较简单,可以用缩小测量尺度的或者不断放大图形而得到。分形维数 D=lnN(λ)/ln(1/λ) (2-20) 如Cantor集,分数维D=ln2/ln3=0.631;Koch曲线分数维D=ln4/ln3=1.262; Sierpinski海绵分数维D=ln20/ln3=2.777。 对于不规则分形,它只具有统计意义下的自相似性。不规则分形种类繁多,它可以是离散的点集、粗糙曲线、多枝权的二维图形、粗糙曲面、以至三维的点集和多枝权的三维图形,下面介绍一些常用的测定方法[26]。 (1)尺码法 用某个选定尺码沿曲线以分规方式测量,保持尺码分规两端的落点始终在曲线上。不断改变尺码λ,得到一系列长度N(λ),λ越小、N越大。如果作lnN~lnλ图后得到斜率为负的直线,这表明存在如下的幂函数关系 N~λ-D(2-21) 上式也就是Mandelbrot在《分形:形状、机遇与维数》专著中引用的Richardson公式。Richardson是根据挪威、澳大利亚、南非、德国、不列颠西部、葡萄牙的海岸线丈量结果得出此公式的,使用的测量长度单位一般在1公里到4公里之间。海岸线绝对长度L被表示为: L=Nλ~λ1-D(2-22) 他得到挪威东南部海岸线的分维D≈1.52,而不列颠西部海岸线的分维D≈1.3。这说明挪威的海岸线更曲折一些[27]。

库存预警管理办法

库存预警管理办法 为提高仓储业务运作水平,加强卷烟库存商品的动态管理,严格控制卷烟合理库存,保证库存卷烟质量,确保卷烟经营工作顺利开展,特制定本办法。 一、缺货预警 (一)要与采购管理部加强沟通,由采购管理部与工业企业保持经常性联系,确保合同按时履行,货源及时到位。 (二)要与采购管理部加强沟通,掌握卷烟品牌的库存下限指标,并根据这一指标,加强对卷烟库存状况的实时监控。 (三)及时掌握卷烟品牌的销售动态,对销量大、库存量偏小的卷烟品牌,要及时与采购管理部加强沟通,争取在途卷烟能及时到位或增加缺货品牌的采购计划量。 (四)要及时将商品库存信息和缺货预警信息传递至采购管理部,由采购管理部按照采购流程拟订采购计划,对卷烟品牌、规格、数量进行调整。 二、滞销预警 (一)卷烟保管的存放周期设为6个月,对接近或超过6个月的卷烟要实施滞销预警管理。 (二)卷烟商品存储工作必须遵循“先进先出、推陈储新”的原则,加快库存商品周转。

(三)每月盘点后,通过系统检查库存卷烟入库日期,发现卷烟存放时间接近或超过滞销预警周期时,要及时向仓储部负责人报告。 (四)日常卷烟出库工作中,要加强检查卷烟商品上的生产日期,发现超过滞销预警周期的现象,要及时向仓储部负责人报告。 (五)要对接近或超过滞销预警周期的卷烟销售状况加强分析,与销售管理部、采购管理部加强沟通,协商妥善的解决办法。并将有关情况向物流配送中心主任报告。 (六)要对库存较大的卷烟商品加强监控,出现周转缓慢状况时,应及时向物流配送中心主任报告,并向营销管理中心提出加强销售力度的建议。 (七)要对实施滞销预警管理的卷烟商品库存情况,要定期跟踪,并及时与营销管理中心加强协调,避免出现霉变事故。

基于MapGIS 10的符号库制作流程及方法

基于MapGIS10的符号库制作流程及方法 1.1操作流程 1.1.1新建系统库 为专业制图需求,可构建一个空的系统库。 图1.1-1创建一个空的系统库 空系统库构建成功后,其符号库、字体库均为空,颜色库只有默认的9种颜色。 1.1.2建立颜色库和字体库 构建标准符号库前,可先总结整个制图过程中需用到的颜色和字体样式。再在颜色库管理和字体库管理中编辑相应颜色和字体,完成颜色库和字体库的构建。

图1.1-2颜色库样式 图1.1-3字体库样式

1.1.3新建图例版 构建标准符号库时,由于每个符号都有固定的分类编码和类。为了便于统一管理,可先建立图例版,并设置类别信息。 图1.1-4图例版分类编码信息 1.1.4新建符号和图例版 1.1.4.1分析符号 绘制任一个符号时,需先分析符号。包括以下内容 ?符号类型。点符号、线符号或区填充符号。 ?符号的组成部分。符号由哪几个线或区组成。 ?符号的定位点。 ?符号的尺寸。 1、分析符号类型 符号分为点符号、线符号或区填充三种类型。

测量控制点、泉、盐井、水塔等单一地物符号,很明显为点符号;河流、长城、地类界、公路等是比较明显的线符号;盐田、湖泊、沙地地貌则是比较明显的区填充符号。 但在实际应用时,会存在部分符号需要对其类型进行判断。如输水渡槽,在不依比例尺时,其应该为点符号,但依比例尺则应该为线符号。 图1.1-5不依比例尺输水渡槽点 图1.1-6依比例尺输水渡槽线 对于湖泊、池塘等符号,则需要绘制边界线和区填充两个符号 图1.1-7湖泊、池塘效果 2、分析符号组成 每一个符号都是由若干图元组成。绘制图元前,必须确定该符号由几个图元组成。这个步骤对后期确定定位点、计算大小和绘制符号都具有意义。

简单分形维数的探究

简单分形及维数的研究 (河南大学,物理与电子学院,物理学,河南开封,475004)摘要:本文介绍了分形、维数的相关知识,并以简单分形做例子进行了演示,又求得了Sierpinski三角分形及埃侬映射的维数。 关键词:分形,维数,程序设计。 一、分形 分形(fractal)是指由各部分组成的形态,每个部分以某种方式与整体相似。对这一描述加以引伸,它可以包括以下含义: 分形可以是几何图形,也可以是由“功能”或“信息”架起的数理模型;分形可以同时具有形态、功能和信息三方面的自相似性,也可以只有其中某一方面的自相似性。 分形的创建历史: (1)曼德勃罗在美国《科学》杂志上发表论文《英国的海岸线有多长》震惊学术界(1967 年)。 (2)法兰西学院讲演报(1973年)。 (3)“病态”“数学怪物”命名——分形(Fractal)(1975年)。 (4)法文版《分形对象:形、机遇和维数》出版(1975年)。 (5)英文版《分形:形、机遇和维数》出版(1977年)。 (6)英文版《大自然的几何学》出版(1982年) 。 分形是由Mandelbrot在20世纪70年代为了表征复杂图形和复杂过程而引入自然领域的。原意是破碎的、不规则的物体。分形分为两类,规则分形,又称决定类的分形,它是按一定的规则构造出的具有严格自相思的分形;另一类是无规则的分形,它是在生长现象中和许多物理问题中产生的分形,其特点是不具备严格意义上的自相似,只是在统计意义上是自相似的。本文研究的是规则分形。 有以上可知,自相似性是分形最大的几何特征。下面我们就科赫曲线和Sierpinski对此进行讨论。 1、科赫曲线 科赫曲线的生成方法:把一条曲线三等分,中间的一段用夹角为60的折线替代,得到第一个生成元;把第一个生成元中的每一条直线都用生成元迭代,得到第二个生成元;经过无数次迭代,即可得到科赫曲线。 实现程序如下: s=[0,1];t=[0,0];n=8; for j=1:n

库存控制管理规定

库存控制管理制度 一、目的 为规范安全库存管理工作,保证公司各部门正常工作的开展,特制订本制度 二、适用范围 适用于XXXX家居有限公司所需主要原辅材料和其他一般性耗材(包括辅助用品、设备配件、办公用品等)的物料储备。 三、职责 (一)仓储部负责监控已经制定安全库存物料的库存情况并及时上报相关部门。 (二)采购部负责根据库房提供的和自身记录的各类数据,根据请购单实施采购活动;(三)其他部门负责根据生产任务、销售预测等需求提出安全库存需求; (四)行政中心负责对安全库存的设定进行监管。 (五)仓库、生产、销售、采购、计划部共同对安全库存的设置和变更做会签。 四、定义 (一)安全库存:指为了防止由于不确定因素(如突发性大量订货或供应商延期交货)影响订货需求而准备的缓冲库存,安全库存用于满足提前期需求。 (二)采购周期:采购周期是指采购员从需求计划到下订单-供应商确认-供应商生产-发运到货的整个周期时间。 五、程序内容 (一)安全库存监控 1)仓库对已经制定安全库存的原材料、半成品、成品、外协件、低值易耗品的安全库存上限、下限实施监控,及时将接近或高于安全库存的物料报告给采购部或使用部门。 2)仓库及时、准确录入各类数据以保证安全库存的准确性; (二)安全库存的制定方法 1)一般安全库存标准制定方法:安全库存=日平均消耗量×采购周期 2)受实际情况限制的安全库存制定方法,安全库存=日平均消耗量×采购周期×调整系数

3)其中:日平均消耗量由库房提供数据;采购周期、调整系数由采购部测算。(三)安全库存物料项目的删减 某一物料连续3个月的使用量递减或很小;由库房填写《安全库存物料变更表》,提出将此物料安全库存额度降低或由安全库存物料转为按需采购物料的建议。 (四)制定安全库存及责任原则 1)设置安全库存、变更安全库存及取消安全库存的审批要求。 2)安全库存物料项目的增加 3)需求部门提出增加安全库存项目; 4)增加安全库存项目的审批人及审批内容 5)安全库存的制定责任划分 a.生产部、计划部、采购部共同负责生产所用物料的安全库存制定并报请常务副总审核批准。 b.设备、工程部、采购部共同负责制定设备维修备件安全库存的制定并报请常务副总审核批准。 c.行政部、采购部共同制定办公用品、劳保用品的安全库存制定并报请常务副总批准。 d.IT部、采购部共同制定IT周边用品的安全库存制定并报请常务副总批准。 6)安全库存删减 a.生产部、计划部、采购部共同制定删除和减少物料的安全库存并报请常务副总审核批准。 b.设备、工程部、采购部共同制定删除和减少设备维修备件安全库存并报请常务副总审核批准。 c.行政部、采购部共同制定删除和减少办公用品、劳保用品的安全库存并报请常务副总批准。 d.IT部、采购部共同制定删除和减少IT周边用品的安全库存并报请常务副总批准。(五)安全库存变更 1)当出现以下情况时,仓库负责填制《安全库存物料变更表》以增加或减少安全库存项目,并负责完成审批流程: a.某一物料连续三个月使用量递增。 b.某一物料连续三个月使用量稳定。

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