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公开(公告)号：CN102609830A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210035269.4
申请日：2012-02-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法，可用于对大规模、高容量的物流仓储提供一种高效、合理的配仓方案，提高工作人员的处理效率。本方法首先对要分配的物品信息和电子取件单进行规范化处理；然后利用关联规则找出频繁k项集和频繁2k项集；最后根据频繁k项集放入同一个箱子，频繁2k项集不放在同一机架（层）的原则确定具体的物品仓位分配。本发明可适用于大规模、高容量的物流仓储配仓，通过关联规则把经常需要一起取用的物品放在一起，缩短了物品的查找时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN102609830B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201210035269.4
申请日：2012-02-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法，可用于对大规模、高容量的物流仓储提供一种高效、合理的配仓方案，提高工作人员的处理效率。本方法首先对要分配的物品信息和电子取件单进行规范化处理；然后利用关联规则找出频繁k项集和频繁2k项集；最后根据频繁k项集放入同一个箱子，频繁2k项集不放在同一机架（层）的原则确定具体的物品仓位分配。本发明可适用于大规模、高容量的物流仓储配仓，通过关联规则把经常需要一起取用的物品放在一起，缩短了物品的查找时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN102426631A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110341012.7
申请日：2011-11-01
Applicant: 南京理工大学常熟研究院有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种基于高维空间映射的K调和均值聚类方法，本方法假设样本数据已具有空间向量形式，将该空间向量数据映射至更高维的空间后引入K调和均值进行数据聚类，具体步骤如下：(1)数据处理；(2)选择数据的初始化聚类中心；(3)将距离测度映射至高维空间；(4)将映射后的距离测度带入计算数据样本的调和距离；(5)以该调和距离为距离测度进行K均值聚类；(6)结果输出；本发明可以有效改善现有K均值算法对初值的敏感性，并大大改善了因数据混叠而引起的聚类误差。
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