瀏覽量：940,轉(zhuǎn)發(fā)量：198,閱讀時長：193分鐘,米境通跨境電商ERP

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shopify跨境電商平臺怎么選品Petri網(wǎng)復(fù)雜系統(tǒng)多設(shè)計方案的選擇方法，針對復(fù)雜系統(tǒng)，首先，獲取各個設(shè)計方案的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)關(guān)系和相關(guān)部件的可靠性、維修性、測試性、安全性四性屬性信息；其次，構(gòu)建“可行度”模型，同時由復(fù)雜系統(tǒng)的各方案信息，建立復(fù)雜系統(tǒng)基于可行度模型的時延Petri網(wǎng)BVTPN，進一步構(gòu)建綜合影響參數(shù)模型；最后，結(jié)合蟻群算法的快速性和全局性，完成復(fù)雜系統(tǒng)最優(yōu)方案的尋找。提出的尋優(yōu)方法解決了目前針對復(fù)雜系統(tǒng)多屬性方案優(yōu)選的難題，即通過綜合權(quán)衡四性信息對最優(yōu)方案的影響，徹底解決四性之間存在的“兩張皮”現(xiàn)象，極大提高了對復(fù)雜系統(tǒng)方案優(yōu)選的快速性和準確性，保證了復(fù)雜系統(tǒng)的有效設(shè)計和全壽命周期的綜合效能達到最優(yōu)。shopify跨境電商平臺怎么選品一種數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)的處理方法，包括：獲取醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)，并利用基于MapReduce的數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入算法將醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入到HBase中；利用數(shù)據(jù)抽取算法，以不同的時間粒度抽取HBase中醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)，并將特征數(shù)據(jù)存入冗余數(shù)據(jù)表中；將冗余數(shù)據(jù)表中的特征數(shù)據(jù)構(gòu)建成醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)樹；利用改進的FP?growth算法對所述醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)樹進行剪枝；挖掘剪枝后醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)樹中的頻繁項集，并將頻繁項集作為醫(yī)療決策參考。還提供了一種醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)。實現(xiàn)了醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理。

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