基于RFID的数字化制造车间物料实时配送方法的研究论文

累减还原式为 α （4）差分模拟式为∑ = +−= N i ii kxbkazkx 2 ，GM模型定义设14，系统特征数据序列为nxxxx，相关因素序列为NNNN，ix为ix的1－AGO序列（ Ni ,,2,1= ）。

§4 Matlab中的回归分析4.1多元线性回归Matlab统计工具箱使用命令regress实现多元线性回归，采用小二乘法。命令格式为：b=regress(Y,X)，其中Y,X为按照特定式排列的数据。函数参数包括置信水平alpha，返回回归系数估计值b和其置信区间bint，以及残差r及其置信区间rint。统计量stats包含用于检验回归模型的指标，如2R和F值。

预备知识部分包括模糊等价矩阵的定义，其中设nnijrR ×= )(是n阶模糊等价方阵， njmi ,,2,1,,,2,1 LL == ，I是n阶单位方阵。若R满足①自反性： )1( =⇔≤ iirRI ； ②对称性： )( jiij T rrRR =⇔= ； ③传递性： RR ≤2 { } )1)(max( ijkjik rnkaa ≥≤≤∧⇔ ，则称R为模糊等价矩阵。此外，定理2表明设nnijrR ×= )(是n阶模糊等价矩阵，则]1,0[∈∀λ ， λR是n阶等价布尔矩阵。定理3进一步指出，设nnijrR ×= )(是n阶模糊等价矩阵，则10 ≤≤≤∀ μλ ， μR所决定的分类中的每一个类是λR所决定的分类中的某个子集。定理3说明，按μR分在一类的物料，按λR )10( ≤≤≤ μλ也必分在一类，即μR所决定的分类中的每一个类是λR所决定的分类中的某个子集。

(1) 传递闭包法从第二步中得到的模糊相似矩阵R出发，构建模糊等价矩阵*R。其方法是利用平方法计算R的传递闭包Rt，然后通过逐步取λ∈]0,1[的方式确定相应的λ截矩阵，进行分类，并构建动态聚类图。(2) 布尔矩阵法设论域X={x1, x2, ..., xn}，R为X上的模糊相似矩阵，对于给定的λ水平，要求对X中的元素进行分类。

系统空闲的概率为0.008。2. 顾客损失率为512.0。3. 加油站内平均等待的汽车数为13.4辆。4. 汽车在加油站内平均逗留时间为23.4分钟。5. 被占用的加油机的平均数为95.1个。编写LINGO程序如下：

随着成本问题的存在，两个市场的结算价可能有所不同。按照上述思路，可以建立此问题的线性规划模型。甲市场以1、2、3、4万元不等的单价出售产品，数量分别为4321个，...，乙市场以9、4.5、3、2.25万元不等的单价购买产品，数量为4321个，...；丙市场以2、4、6、8万元不等的单价销售产品，数量为4321个，...，丁市场以15、8、5、3万元不等的单价购买产品，数量为4321个，...。此外，假设AX和AY分别是甲向乙和丁的供应量，BX和BY分别是丙向乙和丁的供应量。这些决策变量之间的关系见图1。目标函数仍然是虚拟经销商的总利润，约束条件包括供需平衡、供应限制、需求限制和非负限制。

在这项研究中，我们探讨了基于RFID技术的数字化制造车间物料实时配送方法。我们使用pxxx和pccc来表示不同课程的权重，以优化学生综合成绩的区分度。通过调整权重，我们能够更好地反映数据的差异性，提高配送效率和准确性。

将随机变量替换为灰变量，并采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型进行处理。灰色预测在工业、农业、商业等经济领域，以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用，特别是利用现有数据预测未来发展趋势。方法设定已知参考数据列，并进行一次累加（AGO）生成数列。求得数列的均值，并建立相应的灰微分方程和白化微分方程。

在Matlab中，数值矩阵需转换为符号矩阵后方能参与符号运算。例如，将数值矩阵转换为符号矩阵的过程如下：a=[2/3,sqrt(2);3,1]，然后通过sym(a)得到符号矩阵b=[2/3, sqrt(2); 3, 1]。Matlab中的符号矩阵索引和修改操作与数值矩阵相同，例如可以通过b(2,2)='log(9)'来修改矩阵b。另外，研究中使用了正交变换Pyx将二次型转化为标准形的方法，以解决数字化制造车间物料实时配送问题。