配送中心实验报告
2015－2016学年第二学期《系统建模与仿真》
实验报告
班级1305062
学号130506208
姓名管泽军
实验名称:配货系统
一、实验目的
研究该配送中心的库存成本和利润，并试图加以改善。
二、实验过程及步骤
1.1 建立概念模型
1.1.1 系统描述
配送中心时从事货物配送并组织对用户的送货，以实现销售和供应服务的现代流通设施。它不同于传统的仓储设施，在现代商业社会中，配送中心已经成为连锁企业的商流中心、物流中心、信息流中心，是连锁经营得以正常运转的关键设施。
下面是一个典型的配送中心建模过程，该配送中心从三个供应商进货，向三个生产商发货。仿真的目的是研究该配送中心的即时库存成本和利润，并试图加以改善。
1.1.2系统数据
供货商（三个）：当三个供应商各自供应的产品在配送中心的库存小于10件时开始生产，库存大于20件时停止生产。供应商一和供应商二分别以4小时一件的效率向配送中心送产品，供应商三提供一件产品的时间服从3－6小时均匀分布。
配送中心发货：当三个生产商各自的库存大于10件时停止发货。当生产商一的库存量小于2时，向该生产商发货；当生产商二的库存量小于3时，向该生产商发货；当生产商三的库存量小于4时，向该生产商发货。
配送中心成本和收入：进货成本3元/件；供货价格5元/件；每件产品在配送中心存货100小时费用1元。
生产商（三个）：三个生产商均连续生产。生产商一每生产一件产品需要6小时；生产商二每生产一件产品的时间服从3－9小时的均匀分布；生产商三每生产一件产品的时间服从2－8小时的均匀分布
1.1.3 概念模型
1.2 建立Flexsim 模型
1.2.1 模型实体设计
根据系统数据，添加三个发生器（对应三个供应商）、六个处理器（对应三个供货商与三个生产商）、三个货架（即配送中心）、三个暂存区（为生产商仓库）、一个吸收器并改名
1.2.2在模型中生成实体并连线（如下）
供货商一 供货商二 供货商三 生产商一
生产商二 生产商三
配
货
中心
库存一 库存二 库存三
1.2.3 修改发生器参数，到达时间间隔设为1
1.2.4 设置供应商1与2的加工时间为4，供应商3的加工时间服从3－6小时均匀分布
1.2.5 分别设置三个货架的进入触发和离开触发端口
1.2.6分别设置三个暂存区的进入和离开触发
1.2.7设置生产时间，其中生产商1生产时间为6，生产商2生产时间服从3－9小时的均匀分布，生产商3生产时间服从2－8小时的均匀分布
1.3 模型运行1.3.1 重置模型
1.3.2 运行模型
1.4 数据分析
研究该配送中心的即时库存成本和利润：
配送中心的进货数量为：359+359+151=869个
配送中心的供货数量为：356+356+140=852个
货物在配送中心总存储时间：
359*9.12+359*13.10+151*123.28=26592.26小时
故配送中心运行了1440后，其总利润为：
852*5-869*3-26592.26/100*1=1387.08元
将三个仓库设置为:当三个供应商各自供应的产品在配送中心
的库存小于10件时开始生产，库存大于30件时停止生产。
配送中心的进货数量为：359+359+176=894个
配送中心的供货数量为：355+355+156=866个
货物在配送中心总存储时间：
359*9.02+359*12.75+176*141.75=32763.43小时
故配送中心运行了1440后，其总利润为：
866*5-894*3-32763.43/100*1=1320.37元
由上可得知：当最大库存增大，利润减少。
三、实验结果
长时间运行后，配送中心的运行状况良好，并未出现瓶劲。考虑到配送中心的高效利用，建议应在此基础上增加一定数量的供应商及生产商，以充分利用配送中心的配送能力；
配送中心的利润与库存有关，为提高利润应降低库存。
配送线路优化设计实训
实训0501：配送线路优化设计实训 实训目标： 1、能根据给出的配送中心与单个客户之间的路线图及图中各节点之间的综合成本数值， 找到配送中心与单个客户之间的成本最小路线并计算出此路线成本的数值。 2、能够在配送中心现有送货车辆能力及实际送货成本限定的前提下，规划出配送中心 往各个客户送货综合成本最低的送货网络路径图。 实训内容： 1、某配送中心与某单个客户之间成本最小路线规划及最小成本数值计算 2、在配送中心现有车辆送货能力及车辆单趟送货成本有限定的前提下，为配送中 心向多个客户送货规划若干条送货线路，并使各条线路的总成本数最小。 环境要求：普通多媒体机房教室 情境描述： 实训第1部分情境：某连锁超市的配送中心位于城市边缘的郊区，但超市的一家门店位于繁华的城市中心区，因此负责送货路线规划的计划调度员要规划出配送中心到这个门店的送货成本最低的路线。最初按交通图所示里程最短的线路进行送货，见下图： 图中O代表配送中心，A代表门店，V1—V4代表要经过的关键节点（如主要道路的交叉路口、立体交叉互通枢纽等），连线边上的数值代表每一路段的里程，图中绿线连接的O-V1-V4-A为里程最短线路。 但很快发现里程最短并不意味着成本最低，因为里程最短这条路有一条新建的大桥（图中V4点与A点之间黑色加粗部分）来回都要收取通行费，这条路是城区主干道且建成时间较长通行条件较差，越往城中心走道路拥堵越严重，每趟送货产生的油耗、车辆送货时间占用、送货人员工作时间等综合成本超出了正常水平，并且多次发生没按门店的要求时间送达的情况。因此计划调度员对每一条能从O到A的线路都进行了实地勘察记录，并综合考虑每条送货线路的里程、时间、车辆耗损，得出了每条线路每一个路段的送货运行成本，汇总出了一张从配送中心到此门店的送货路径数据图。现在计划调度员要依据此图，找出配送中心与该门店之间送货成本最低路径。 实训第2部分情境：该配送中心除为该门店送货外，还为其他地区的9个门店送货，按照实训第1部分的方法，计划调度员找到了配送中心到每个门店的成本最低线路，但配送中心的送货资源有限，不能为每个门店单独送货，只能一辆车一趟为几个门店循环送货。这样从一个门店到另一个门店之间也要找到成本最低的线路，因此同样采用实训第1部分的方法，找到了两两门店之间的成本最低线路并计算出了数值。现在，计划调度员要规划从配送中心出发为各个门店循环送货后最终回到配送中心的送货路线总规划图并且总送货成本要
数据挖掘实验报告
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.360docs.net/doc/ef2789755.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.360docs.net/doc/ef2789755.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
数据分析实验报告
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
物流实验报告
《物流管理》实验课 实 验 报 告 学院：经济管理学院 专业班级：市场营销0902 姓名：赵媛媛 学号：310910070211 时间：2001/11/17
实验一仓储物流中心物流管理实训 一、实验简介 根据立体仓库的自动存储功能，业务操作员根据库存生成的订货单和到货预报单，配送中心预检员根据到货预报单，订货单核对，预检生成预检单。预检收货员将预检单交入库验货员验收生成入货单。业务员根据用户的要货单生成发货单，将发货单交配货发货员。配货发货员将发货单一联交仓库保管员。仓库员根据发货单配货出库，配货出货员和仓库员验货，签字。 二、实验目的 (1) 了解自动立体仓库的收货和发货的具体过程 （2) 了解电子标签辅助分拣系统的功能和特点，以及摘取式和播种式两种分拣方式的优缺点。 三、主要的仪器设备 自动化立体仓库（堆垛机、辊道控制柜、输送链等）、电子标签分拣系统、物流装配线。 四、实验计划与安排 计划学时2学时,每15人一组。 五、实验步骤 (1) 业务员根据库存生成订货单和到货预报单 (2) 预检,生成预检单 (3) 入库登帐 (4) 根据要货单生成发货单 (5) 仓库保管员根据发货单,配货出库 (6) 验货,签字 (7) 送货 六、实验内容 自动化仓库又称自动化立体仓库、高层货架仓库等，是由高层货架、巷道堆垛机、入出库输送机系统、自动化控制系统、计算机仓库管理系统及其周边设备
组成，可对集装单元货物实现自动化保管和计算机管理的仓库。自动化立体仓库的构成包括土建工程及辅助设施、自动输送系统、自动存取系统、自动分拣系统、自动监控系统、仓储管理信息系统。 此次试验由能源学院老师指导进行，参观立体仓库模型，并在老师带领下，认识立体仓库管理所需的各种设备，现场演示设备的应用与运作方式。以下是在这次试验中了解到的知识。 1、现代物流系统的流程： （1）进货 订货→预检→验货→入库→进货登帐 （2）发货 要货→发货→出库→发货登帐 （3）查询 报表生成→信息查询 （4）退货 退货输入→退货核对→退货登帐 （5）盘点 盘点清单→实物盘点→盘点生成→盘点查询 2、现代物流配送中心的单据流程： （1）收货与入库 ①业务操作员根据库存生成订货单和到货报告单，同时，供方用户配货发货员随货携带送货单和物流业务部订货单刀配送中心。 ②配货中心预测收货员根据到货预报单、订货单和厂商送货单核对、预检、生成预检单。 ③预检收货员将预检单交入库验货员实物验收，入库验货员生成入库单。 ④入库验货员通过厂商送货员将入库单交仓库保管员验货入库。 ⑤厂商送货员带回入库单；仓库保管员将入库单和厂商送货员的送货单交账务汇总员登帐。 （2）发货与送货 ①业务操作员接收用户的要货单，生成发货单。
数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
电子商务物流实验报告
一、实验内容 电子商务物流 二、实验目的 (1)了解我国物流业发展历程与现状。 (2)查询全球知名物流企业的运作模式； (3)了解国内外物流企业是如何在网上开展物流、配送业务的。 三、实验内容 (1)通过查找资料，网上收集我国物流业现阶段的发展情况； (2)搜寻我国物流业与国际物流业发展水平的差距； (3)思考我国物流业发展的趋势以及应该采取的模式； (4)查询全球知名企业，如沃尔玛、戴尔、海尔的物流运作模式。 (5)上网考察以下物流企业的网站：UPS（联合包裹）中国主页、上海惠尔物流公司、中海物流网、美国联邦快递。 四、实验步骤： （1）电子商务物流的定义： 电子商务物流的定义电子商务物流是一整套的电子物流解决方案，就是俗话说的ERP系统，电子上的物流显示及相关操作，物流还是需要机器和人搬运的。电子商务物流还要从传统物流做起。目前国内外的各种物流配送虽然大都跨越了简单送货上门的阶段，但在层次上仍是传统意义上的物流配送，因此在经营中存在着传统物流配送无法克服的种种弊端和问题，尚不具备或基本不具备信息化、现代化、社会化的新型物流配送的特征。
（2）我国物流业现阶段的发展状况 A企业物流仍然是全社会物流活动的重点，专业化物流服务需求已初见端倪近年来，随着买方市场的形成，企业对物流领域中存在的“第三利润源”开始有了深刻的认识。 B专业化物流企业开始涌现，多样化物流服务有一定程度的发展近年来，我国经济中出现的许多物流企业，如：一是国际物流企业，二是由传统运输、储运及批发贸易企业转变形成的物流企业，三是新兴的专业化物流企业。 C我国第三方物流市场潜力大、发展迅速，处于发展初期，而且呈地域性集中分布，中国第三方物流供应商功能单一，增值服务薄弱，整个第三方物流市场还相当分散，第三方物流企业规模小，没有一家的物流服务供应商拥有超过2%的市场份额，物流服务商认为阻碍其发展的一个最大障碍是很难找到合格的物流管理人员来推动业务的发展，使用第三方物流的客户中，有超过30%的客户对第三方物流企业不满意。 D 我国物流外包的需求状况，对客户而言，降低成本和周期，提高服务水平是面临的主要挑战，但不同行业重点不一。客户认为国际物流供应商在IT系统、行业以及专业方面具有较为丰富的经验，我国企业，尤其是传统的中国国有企业使用第三方物流服务的比例较少。客户外包物流的原因。首先是为了降低物流成本，然后是为了强化核心业务，第三是为了改善与提高物流服务水平与质量。 （3）我国物流业与国际物流业发展水平的差距：
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
数据分析实验报告
《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？
配送与配送中心实验报告2
《配送与配送中心》实验报告 实验二 实验名称：配送中心电子辅助分拣作业系统 专业： 班级： 学号： 姓名： 实验地点： 时间：
实验二：配送中心电子辅助分拣作业系统2.1 实验简介 通过对电子标签分拣系统和 RF 辅助分拣系统的分拣式作业方法和分货式作 业方法的设计和实验，掌握电子标签辅助分拣系统RF 辅助分拣系统的原理。该实验性质属于综合性实验。 2.2 实验目的 通过实验可以使学生了解电子标签分拣系统和 RF 辅助分拣系统的设备构成 和运行原理，掌握按单拣选和批量拣选的分拣作业原理，培养学生对配送中心分拣作业系统进行分析和认知能力，为后续课程的学习奠定基础。 2.3 主要仪器和设备 2.3.1 分拣货架 电子标签/RF 货架区的货架类型及主要参数如下： 货架类型：搁板式 存储单元：300×480×180mm 货架数量：2 排x9 列x3 层 总货位数：54 货架高度：2200m 2.3.2 输送机系统 分拣输送系统包括辊道输送机 1 台，积存辊道输送机1 台。在输送线的出库端，有一个电子显示屏（LED），用来显示出库物料的信息（譬如所属订单）。（1）辊道输送机的主要特点及参数 额定载荷：20kg 输送货物规格：300 x 480mm 输送速度：10m/min 输送机高度：600mm 控制方式：联机自动控制方式 安全措施：具有完整的连锁、导向保护装置，以避免任何破坏设备或货 物的动作发生 表面处理和涂膜：酸洗，磷化处理，喷塑 （2）积存辊道输送机的主要特点及参数 额定载荷：20kg 输送货物规格：300 x 480mm 控制方式：联机自动控制方式 运行速度：10m/min 积存数量：三个料箱
数据挖掘实验报告-关联规则挖掘
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 精心整理 浙江发展园林实业股份有限公司 路演执行手册 演讲人：张国镇??? ?辅讲人：X?X?X????XXXXXXX? 需了解的基础知识： 1、了解“路演” 2、“路演”的目的 一、了解“路演” 路演是指在公共场所，演说、演示产品、理念，向他人推介自己的产品、公司、想法的一种方式。路演是在投资、融资双方充分交流的条件下促进股票成功发行的重要推介、宣传手段，促进投资者与股票发行人之间的沟通和交流，以保证股票的顺利发行。路演是国际上广泛采用的证券发行推广方式。? 路演是企业代表在讲台上向台下众多的投资方讲解自己的企业产品、发展规划、融资计划。路演可分为线上项目路演和线下项目路演。线上项目路演主要是通过QQ群，微信群，或者在线视频等互联网方式对项目进行讲解；线下项目路演主要通过活动专场对投资人进行面对面的演讲以及交流。 二、路演的目的 路演的目的是促进投资者与股票发行人之间沟通和交流，以保证股票的顺利发行。? 股票发行人和承销商要根据路演的情况来实现以下目的：? （1）查明投资者需求情况，由此决定发行量、发行价和发行时机，保证重点销售。 （2）使投资者了解发行人的情况，作出价格判断；利用销售计划，形成投资者之间的竞争，最大限度的提高价格评估。 （3）为发行人与投资者保持关系打下基础。? （4）项目路演的好处在于可以同时让多个投资人很认真的倾听你的讲解和说明，同时还可以有一个思考和交流的过程。真正读懂企业，从而做出更为准确的判断。 1、 2、 ? 3、 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 7、路演推介还将提供推介会、新闻发布会、上市仪式、上市酒会的场租，会场布置及其所需器材、展板、图片、背景牌和横条、度牌、同声翻译器材等的租赁和制作，以及演讲者的名牌、名片、名套、胸花等。 六、路演活动中应注意的问题 1、主讲人的演讲是重中之重； 2、文件准备：? ppt（中/英文）最好简短、清晰、准确，经过律师审阅（千万不可以有任何超出招股书范围的内容）；? 主讲人与辅讲人每个人讲什么部分分工明确，事先充分排练，心中有底，自然不慌，碰到超出准备范围的问题，千万不要慌张、应随机应变、灵活机动。? 本科学生实验报告 院系：经济与管理学院 实验课程：物流管理 实验目的：分析企业自建配送中心带给企业的影响指导老师： 开课时间: 专业： 班级： 姓名： 学号： 实践时间：实验评分： 实验目的： 分析在当今形势下，自建物流配送中心带给企业的影响。 实验内容： 本文选择苏宁电器集团为自建配送中心的企业代表，分析其自建配送中心对企业发展的影响。 实验结果： 据浙江苏宁物流负责人介绍，杭州的这个第二代物流基地占地50亩，其中纯仓储面积约1万平方米，总投资达数千万元。 据专家介绍，这种现代化管理模式将使苏宁物流体系运作效率的几个指标发生以下变化：多层立体机械库货架将使相同仓储面积下库存数量相比传统库存方式提高一倍；自动作业机械的使用将使装卸货效率提高三倍左右；标准化操作将使坏机率削减90%；WMS库存管理系统对机械操作的自动管理将使进货和出货的差错率几乎为零；信息管理下的配送车辆将使反应和送货能力大大提高，而与此同时物流工作人员数量则将减少2/3以上。“按目前来看，第二代物流基地的启用，可以减少苏宁至少一半左右的物流成本。”该专家测算。 据苏宁电器总裁孙卫民介绍，目前家电行业存在的大量服务问题都是由于基础投入不足、服务平台偏弱造成的。延时送货、安装困难、重复维修等问题不能仅从端正服务人员的态度上来简单解决，必须要有服务的物质条件。 以苏宁电器目前的发展为例，每年发生1500万人次的销售、1000万人次的配送、2000万人次的售后作业、5000万人次的客户回访、500万人次的电话受理，这么大的服务业务量，没有充足的硬件服务平台支持是不可想象的。因此，包括第二代物流基地在内的苏宁5315服务工程计划将打造这样一个足以支持苏宁全国服务需求量的硬件平台。 由上述分析可得出以下结论： 关于物流配送链的建设，苏宁向来非常重视。在创业之初，苏宁在企业条件极其艰难的情况下，仍旧投入相当资金建立了在当时颇为超前的物流中心。经过10多年的磨练和积累，如今的苏宁不但拥有着优秀的物流管理队伍，而且已有 一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff) 对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮： 数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00 标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验 武汉轻工大学 经济与管理学院实验报告 实验课程名称配送中心设计 实验起止日期2019．11.20至2019.12.19 实验指导教师钟生成 实验学生姓名学生班级学号物流管理1702 实 验 评 语 实验 评分 教师 签名 年月日 实验项目名称第三方物流系统实验实验日期2019.11.20 学生姓名班级学号物流管理1702 一、预习报告（请阐述本次实验的目的及意义） 该系统主要以国内外大型第三方物流企业的JIT配送模式为核心模型，突出3PL企业面向其大型公司在采购物流、生产物流、销售物流等领域的服务模式。系统按照国际标准定义业务规范和操作流程，可以通过角色的定制分配，模拟商务管理、仓储管理、配送管理、运输管理、统计报表、商务结算、全球客户服务等核心业务环节的执行过程，让学生（学员）进行充分练习从客户需求、商务解析、货物入库、在库、出库、配送作业操作、车辆调度处理等流程的实际演练，理解物流各个环节的操作原理和逻辑关系。同时系统提供每个业务环节的过程演示，以加深用户对物流管理流程、系统设计思想和企业业务模式的理解。 通过第三方物流的实训练习，我们可以理解第三方物流公司的操作流程，熟练掌握第三方物流公司的业务操作方法。通过实训演练，使第三方物流企业员工和物流专业学生能够了解企业的各种资源和整个运输、仓储过程，实现对企业的物流、资金流和信息流的全面集成和统一管理。 二、实验方案（请说明本次实验的步骤和进程） 模块一仓储系统初始化 步骤一：人力资源管理 1、基本信息设定 2、人员工种设定 步骤二：客户信息管理 1、客户信息表录入 2、客户信用管理 （1）客户信用评估项目设置（2）客户信用评估 （3）客户评估历史查询 《电子商务物流管理》实验报告 专业_____________ 年级_____________ 学号_____________ 学生姓名_____________ 指导老师_____________ 汉口学院信息科学与技术学院编 I 实验要求 1．通过实验操作，根据所学理论知识熟悉并掌握电子商务物流概念、流程、模式。 2．上机之前应作好充分的准备工作，以提高上机效率。 3．具备团队合作意识，小组成员之间互相帮助，共同完成电子商务物流的全过程。 4．上机结束后，应整理出实验报告。书写实验报告时，重点放在具体实验内容和小结部分，总结出本次实验中的得与失，以达到巩固课堂学习、提高动手能力的目的。 II 实验内容 实验一了解物流业的发展现状 【实验目的】 通过本项目的实训，使学生了解国内物流业的现状及物流的作用。 【实验内容】 1．国有、民营、外资物流企业都有哪些？它们各自的优势、劣势是什么？ 2．选择一个代表性的物流企业，访问它的网站，对它的服务进行分析。 【实验报告】 实验二电子商务物流运作模式的选择【实验目的】 通过本项目的实训，使学生掌握物流管理组织的类型和组成要素，能够运用网络工具收集资料，运用所学知识分析实际问题，并提交分析报告。 【实验内容】 1．上网收集若干个著名企业（如京东、天猫）从事电子商务物流的资料，比较其物流运作模式的差异，分析其中的原因，并提交电子商务物流运作模式分析报告。 2．针对某一种特定类型的企业如何从事电子商务物流管理工作，提交XX企业电子商务物流运作模式策划方案。 【实验报告】从事电子商务物流的资料 实习时间：2013.03.18 实习地点：B区实习机号：7—5 实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程 主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i 2015－2016学年第二学期《系统建模与仿真》 实验报告 班级1305062 学号130506208 姓名管泽军 实验名称:配货系统 一、实验目的 研究该配送中心的库存成本和利润，并试图加以改善。 二、实验过程及步骤 1.1 建立概念模型 1.1.1 系统描述 配送中心时从事货物配送并组织对用户的送货，以实现销售和供应服务的现代流通设施。它不同于传统的仓储设施，在现代商业社会中，配送中心已经成为连锁企业的商流中心、物流中心、信息流中心，是连锁经营得以正常运转的关键设施。 下面是一个典型的配送中心建模过程，该配送中心从三个供应商进货，向三个生产商发货。仿真的目的是研究该配送中心的即时库存成本和利润，并试图加以改善。 1.1.2系统数据 供货商（三个）：当三个供应商各自供应的产品在配送中心的库存小于10件时开始生产，库存大于20件时停止生产。供应商一和供应商二分别以4小时一件的效率向配送中心送产品，供应商三提供一件产品的时间服从3－6小时均匀分布。 配送中心发货：当三个生产商各自的库存大于10件时停止发货。当生产商一的库存量小于2时，向该生产商发货；当生产商二的库存量小于3时，向该生产商发货；当生产商三的库存量小于4时，向该生产商发货。 配送中心成本和收入：进货成本3元/件；供货价格5元/件；每件产品在配送中心存货100小时费用1元。 生产商（三个）：三个生产商均连续生产。生产商一每生产一件产品需要6小时；生产商二每生产一件产品的时间服从3－9小时的均匀分布；生产商三每生产一件产品的时间服从2－8小时的均匀分布 1.1.3 概念模型 1.2 建立Flexsim 模型 1.2.1 模型实体设计 根据系统数据，添加三个发生器（对应三个供应商）、六个处理器（对应三个供货商与三个生产商）、三个货架（即配送中心）、三个暂存区（为生产商仓库）、一个吸收器并改名 1.2.2在模型中生成实体并连线（如下） 供货商一 供货商二 供货商三 生产商一 生产商二 生产商三 配 货 中心 库存一 库存二 库存三路演资料
自建物流配送中心——实验报告
大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料
数据分析实验报告
配送中心设计实验报告
电子商务物流实验报告及答案 (1)讲解
数据挖掘实验报告1
配送中心实验报告讲解