Formulation and Anticipated Approach for Developing a New Business through Integrated Strategic Morphological Analysis and Integrated Fuzzy Approach and Estimate the Cost of the Integration of PSO and BP Neural Network in the Plastic Injection Molding Industry
Notice bibliographique
Résumé
In this article we have tried to identify the factors by which industry experts predict medium-term future, then the relationship between the environmental factors determined by comparing the morphology characterized couple, this relationship is obtained through interviews with experts economy. The experts in economic conditions and environmental factors determine the medium-term future. Finally, according to industry experts on space environmental conditions, inter-organizational scenarios to determine the ranking. Using fuzzy decision-making through the evaluation and ranking of organizational standpoint, the most appropriate one is selected that has the features, dimensions and unique circumstances applicable to the environment. Due to the globalization of business in recent years, managers and business owners are looking to cut costs and accurate and realistic estimates of cost, due to its ability to make the right decision about the products and the future of their business. At the end of a cost estimate for superior business model that obtained by ranking methods propagation is back propaganda neural network Particle swarm optimization. It is also complex and covers defects traditional methods. Hybrid algorithm can not only take advantage of the ability to search for a strong global particle swarm optimization, but also be robust search capability regional propagation neural network as well. The corresponding operation in MATLAB software environment (MATLAB) is implemented. Finally, model related to the choice of business, business model and cost estimates provided kitchenware and printing and packaging businesses are adaptable to future requirements and trends toward this part of the industry for the benefit of the organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».