成本管理策略与方法 2010年11月
前言 永恒的主题成本——效益 统一的共识全员参与——强化管理 中心的思想控源头——严监管——达目标
目录 一、CS01表编制 (4) 二、概念性方案设计 (6) 三、方案设计 (7) 四、CC02表编制 (9) 五、扩初设计 (10) 六、施工图设计 (12) 七、专业设计 (13) 八、选材 (15) 九、工程量清单编制 (17) 十、CC03表 (19) 十一、供应商选择 (21) 十二、招标（注：主要针对工程类） (23) 十三、评标（注：主要针对工程类） (25) 十四、定标 (26) 十五、签订合同与执行 (28) 十六、设计变更和现场签证 (29) 十七、合同变更 (32) 十八、计量支付 (33) 十九、结算 (35) 二十、尾款和维保核对与支付 (36)
一、CS01表编制 1、目前存在问题点： 1）成本测算与产品定位未能有效结合 2）成本测算与指导设计脱节 3）成本测算缺乏较准确的市场调研依据（有拍脑袋现象），且总体成本标杆偏松，未能实现“前紧、后合理”的控制期望 2、解决问题关注点、实现目标： 1）关注点：如何在满足竞争策略、产品定位、质量标准下确定最佳成本结构、实现投入产出的产品价值最大化？ 2）目标：CS01的成本结构合理（与产品定位一致）、成本测算数据有市场竞争性（数据来源可靠），能够有效指导方案设计。 3、落实途径、原则、措施： 1）建立并不断完善成本数据库、产品标准化部品库，为CS01表编制提供可靠的信息来源。 包含：各地区政府行政收费标准； 各地区基础设施收费和建造标准； 各类产品（本集团、其他企业）建安造价指标； 各地区主要建筑材料价格信息； 产品标准化部品库（按健康住宅技术标准配置、顾客界面材料部品
WDM光传送网的选路和波长分配算法 为了克服电处理的速率“瓶颈”，宽带网络向光网络发展。目前，光突发交换、光分组(包)交换正在积极研究中，但是距商用还较远。已可商用的是具有光分插复用器(OADM,OpticalAdd－DropMultiplexer)和光交叉连接器(OXC,OpticalCross－Connect)的波分复用(WDM)网络。由于是提供可调度的传送用光路，称这种网络为WDM光传送网(OTN,OpticalTransportNetwork)。 1网络结构 图1是网络物理结构的一个例子，虚线内为光传送网。图中有5个OXC：A，B，C，D，E；5个具有光接口的电设备：S1～S5；6个将OXC相连的物理链路：l1～l6。一般一条物理链路包含一对光纤供双向运用，有的OXC间没有物理链路相连。但更多的情况是一条物理链路包含多根光纤供不同方向运用。一根光纤上可采用多个波长。 一般情况下，OXC不直接和电设备相连，只起光交叉连接作用。 OXC可分为无波长变换和有波长变换(也可以是部分端
口有波长变换或波长变换的范围有限)两种：无波长变换的OXC的作用是将一根输入光纤上的某一波长信号连到另一根输出光纤的同一波长上，即波长是连续的；有波长变换则是将一根输入光纤上的某一波长信号连到另一根输出光纤 的另一波长上。适当地安排路由和分配波长，可为电设备间建立光路(opticalpath)。在一根光纤上，不能为不同光路分配相同波长。图2(a)为图1建立的光路例子。将图2(a)的光路连接用图2(b)来表示，称为逻辑结构，也称逻辑拓扑或虚拓扑。例如，图2(a)中，节点B与E间的光路是经节点A中的OXC转接的，在图2(b)中用O4表示。图2(b)中，O6、O4、O1都是中间有OXC转接的。O2、O3、O5是直接光路。 这样建立的光路对信号是透明的，即信号可以是任意方式。 实际设计中，一种需求情况是：提出所需建立的光路，为这种光路选取物理路由并分配相应的波长[1,2]。例如，图2(b)中提出要建立6条光路，图2(a)就是一种选路和波长分配方案。 网络向分组化发展，图1中的电设备可以是ATM交换机或IP路由器。例如，连在端口B2的路由器可以通过光路O6和连在端口C3的路由器相连。B2到C3可有多条路径，O6是最近的，也可以经过O4―O5―O3或O4―O5―O1―O2连接，但需要路由器转接，即电的多跳连接。A与B间
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
0-1背包动态规划解决问题 一、问题描述： 有n个物品，它们有各自的重量和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？ 二、总体思路： 根据动态规划解题步骤（问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成）找出01背包问题的最优解以及解组成，然后编写代码实现。 原理： 动态规划与分治法类似，都是把大问题拆分成小问题，通过寻找大问题与小问题的递推关系，解决一个个小问题，最终达到解决原问题的效果。但不同的是，分治法在子问题和子子问题等上被重复计算了很多次，而动态规划则具有记忆性，通过填写表把所有已经解决的子问题答案纪录下来，在新问题里需要用到的子问题可以直接提取，避免了重复计算，从而节约了时间，所以在问题满足最优性原理之后，用动态规划解决问题的核心就在于填表，表填写完毕，最优解也就找到。 过程： a) 把背包问题抽象化（X1，X2，…，Xn，其中 Xi 取0或1，表示第i个物品选或不选），V i表示第i个物品的价值，W i表示第i个物品的体积（重量）； b) 建立模型，即求max(V1X1+V2X2+…+VnXn)； c) 约束条件，W1X1+W2X2+…+WnXn
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
企业核算成本常用的方法有以下几种： 1、品种法 （1）定义 以产品品种作为成本计算对象的一种成本计算方法。 （2）成本对象 品种法的成本计算对象为：产品品种。实际工作中，可以将“品种法”之下的成本对象变通应用为：产 品类别、产品品种、产品品种规格。 （3）计算方法及要点 品种法在实际工作中的应用要点为：以“品种”为对象开设生产成本明细账、成本计算单；成本计算期一般采用“会计期间”；以“品种”为对象归集和分配费用；以“品种”为主要对象进行成本分析。 （4）适用范围 品种法适合于大批大量、单步骤生产的企业。如发电、采掘业、管理上只要求考核最终产品的企业。 2、分批法 （1）定义 以产品批别作为成本计算对象的一种成本计算方法。 （2）成本对象 产品的“批”。分批法是一种很广义的成本计算方法，在实际工作中，有“批号”、“批次”的定义。可以按照下列方式确定成本对象：产品品种、存货核算中分批实际计价法下的“批”、生产批次、制药等企业的产品“批号”、客户订单——即按照客户订单计算成本的方法、其他企业需要并自定义的“批” （3）计算方法及要点 品种法在实际工作中的应用要点为：以“批号”、“批次”为成本计算对象开设生产成本明细账、成本计算单。成本计算期一般采用“工期”，一般不存在生产费用在完工产品和在产品之间分配。若生产费用在 完工产品、在产品间分配采用定额法。 （4）适用范围 单件、小批生产企业、按照客户定单组织生产的企业——因而也称“订单法” 3、分步法
（1）定义 以产品生产阶段、“步骤”作为成本计算对象，计算成本的一种方法。 （2）成本对象 分步法下的“步”同样是广义的，在实际工作中有丰富的、灵活多样的具体内涵和应用方式，分步法下之“步”在实际应用中，可以定义为下列“步”含义：部门——即计算考核“部门成本”、车间、工序、特定的 生产、加工阶段、工作中心，上述情况的随意组合。 （3）计算方法及要点 较之其他方法，分步法在具体计算方式方法上很有不同，这主要是因为它按照生产加工阶段、步骤计 算成本所导致的。 在分步法下，有下列一系列特定的计算流程、方法和含义，分步法成本核算一般有如下要点：按照“步”作为成本计算对象、归集费用、计算成本、成本计算期一般采用“会计期间”法、期末往往存在本期完工产 品、期末在产品，需要采用一定的方法分配生产费用。 （4）适用范围：大批大量多步骤多阶段生产的企业；管理上要求按照生产阶段、步骤、车间计算成本； 冶金、纺织、造纸企业、其他一些大批大量流水生产的企业等。 4、分类法 （1）定义 以“产品类”作为成本计算对象、归集费用、计算成本的一种方法。 （2）成本对象 分类法的成本对象为产品“类”，在实际工作中，可以定义为：产品自然类别、管理需要的产品类别。 （3）计算方法及要点 分类法下成本核算的方法要点，可概括如下：以“产品类”为成本计算对象，开设成本计算单；“产品类”的成本计算方法同于“品种”；某“类产品”的成本计算出来后，按照下列方法再分配到具体品种，以计算品种的成本；类中选定某产品为“标准产品”；定义其他产品与标准产品的换算系统；按照换算系统之比例将“类 产品”的成本分解计算到具体品种产品的成本。 （4）适用范围 分类法适合于产品品种规格繁多，并且可以按照一定的标准进行分类的企业。如：鞋厂、轧钢厂等。 5、ABC成本法
收稿日期:2008-05-31 基金项目:国家高技术研究发展计划项目(2003AA781011);辽宁省自然科学基金资助项目(20072022)·作者简介:杜 荔(1962-),女,辽宁沈阳人,东北大学副教授· 第30卷第4期2009年4月东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern University (Natural Science )Vol .30,No .4 Apr .2009 ASON 中一种新的动态路由和波长分配算法 杜 荔,孟艳楼,毕晓红 (东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110004) 摘 要:在A SO N 中的网络节点不具备波长变换能力且光纤中复用的波长数有限的情况下,针对为到达的业务请求动态选路和波长分配问题,提出了一种新的动态路由和波长分配算法(N -RWA )·该算法中设计了一种同时考虑节点跳数和当前网络状态的合理适应度函数,并将遗传算法和最小影响波长分配算法相结合,实现对传统RWA 算法的改进·仿真结果表明,与传统的RWA 算法相比,N -RWA 算法在保证全网业务负 载均衡的同时,大大降低了网络阻塞的可能性· 关 键 词:自动交换光网络;路由和波长分配;最小影响;遗传算法;进化代数 中图分类号:T N 915 文献标识码:A 文章编号:1005-3026(2009)04-0518-04 A New Dynamic Routing /Wavelength Assignment Algorithm in AS ON DU Li ,MENG Yan -lou ,B I Xiao -hong (School of Info rma tio n Science &Engineering ,N ortheastern U niversity ,Shenyang 110004, China . Correspondent :D U Li ,E -mail :duli @ise .neu .edu .cn ) A bstract :Considering the conditions that the nodes are unable to convert the w aveleng th and that the number of multiplex wavelengths is limited in optical fibres ,a new routing /w aveleng th assig nment (N -RWA )algorithm is proposed to solve dynamically the routing and w aveleng th assig nment problem for the arrival of service request .In the new algorithm a rational fitness function is designed taking account simultaneously of the number of hops in a lightpath and the current netw ork conditions and the genetic algorithm is in combination with least influence w aveleng th assignment algorithm ,thus improving the conventio nal RWA algo rithm .Simulation results showed that N -RWA can significantly reduces the blocking probability in com parison w ith the conventional RWA algorithm w ith balanced load kept o n in the w hole netwo rk .Key words :ASON (automatically sw itched optical netw ork );routing /wavelength assig nment ;least influence ;genetic algorithm ;evolution generation 自动交换光网络(ASON )是在信令网控制之下完成光传送网内光通道连接和自动交换功能的新型网络[1],代表未来网络技术的发展方向·而RWA 问题是指当一个连接请求到来时,为连接请求计算路由并分配波长的问题,是ASON 中的关键技术之一[2]·针对不同的业务特性和连接请求方式,RWA 问题的研究主要分为静态和动态RWA 问题[3]·由于RWA 问题是NP -C 问题,因而为降低问题复杂度,一般将RWA 问题分为路由问题和波长分配问题来研究[4]· 当前路由选择策略包括固定路由(fixed routing ,FR )、固定可选路由(fixed alternate routing ,FAR )和自适应路由(alternate routing , AR )[5]·波长分配算法主要有首次命中( first fit ,FF )、最小负载(least loaded ,LL )、最小影响(least influence ,LI )、相对容量损失(relative capacity loss ,RC L )等·在ASON 智能光网络中,静态RW A 算法通常是在建网初期对静态网络业务的规划方法,一般可采用整数线性规划方法实现[6] ·而动态RWA 算法通常是在网络运行期间对动态网络业
神经网络最新发展综述 学校：上海海事大学 专业：物流工程 姓名：周巧珍 学号：201530210155
神经网络最新发展综述 摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的
第一部分成本核算的主要内容和一般流程是什么 成本核算的主要内容：1.材料成本、人工成本、制造费用；2.其中材料成本的计算尤为重要，一般分为主要材料和辅助材料。人工成本和制造费用能确定产品成本归属的直接计入产品，不能明确划分成本归属的，根据实际生产工艺确定分配标准。 一般流程：1、根据生产方式确定成本核算的方法，常用的方法为：品种法、分批法、分步法。实际运用中，这三种可以相互结合。如果公司具备完善的信息管理制度，如ERP等数据管理软件，而且运行良好（虽然绝大部分公司的ERP徒具形式，或仅仅勉强达到数据统计功能，但也对成本核算的细节起到一定帮助）。2、基本资料收集：2.1《BOM表》，即生产工艺流程标准及材料用量标准。这是实际生产成本分配标准的重要参考资料之一；2.2车间材料领、用、存明细表，这个不用说了，主要材料的统计，重要性不问可知。关键是要根据确定的成本核算方法设定统计表的项目格式。或按订单统计，或按产品品种统计，或根据生产步骤统计，或三者结合。2.3仓库材料进、出、存明细表，这个是为了检验车间领、用存明细表的正确性，也是十分重要的；仓库成品进、销、存明细表，这个是成本报表的重要采用数据《生产成本表》、《销售成本表》。2.4员工工资明细表，人工成本原始资料。关键是要分部门统计，如果有计件工资更好。2.5制造费用明细表，按部分统计，这个要在原始单据在最初入帐时都要按部门记帐。这个是分步法成本核算的基础之一。3、成本报表与成本分析：3.1成本报表主表是《产品生产成本表》和《产品销售成本表》，这个做起来不复杂，关键是之前的资料统计要细致，才能计算的相对精确。3.2成本分析的一般分析方式主要是盈亏分析和保本点分析。3.3深入的分析是品 究的人，应该明白我所讲的全面性问题和重要性问题了。希望更多对成本有研究人来阐述自己的观点！ 成本核算岗工作流程 （一）生产部门日常费用报销 审核原始凭证完整、合法、金额正确、原始凭证与支出证明单是否一致——→审核并更正原始凭证按规范粘贴和折叠——→审核审批手续是否完备——→审核部门费用支出进度（如超计划额度，可拒绝报销）——→编制记账凭证 借：制造费用——车间部门——相关明细科目 贷：库存现金/银行存款/其他应收款 ——→涉及现金的凭证传出纳岗，不涉及现金的凭证传主管岗复核。 注： （1）非工资性费用支出须取得税务局监制的发票或收据，填写规范，大小写一致，无涂改痕迹，增值税票须严格遵守填写规范。 （2）保证凭证及附件左上角整齐，附件长宽折叠以记账凭证大小为度，不能带有订书钉。 （3）费用审核要点有：计划额度内费用须经部门负责人、分管领导、财务负责人审批；计划外费用须有总经理批示的报告；市内交通费（出租车费）、通讯费须经总经办登记；招聘费用须有人力资源部部长审核；差旅费须附审批后的行程安排表，招待费须附经审批的招待费用明细表。 （4）准确使用明细科目。 （5）支取现金的凭证编制完毕，若遇出纳无现金时，应暂时保存记账凭证，待出纳取回现金时通知领款。 （6）报销人有前期欠款时，报销费用一律先冲抵欠款，由管理费用岗开具还款收据。
定义分配率 经过对料、工、费的来源进行设置，已基本完成了成本费用的初次分配和归集，即将大部分专用费用归集到各产品名下，将其他间接成本费用归集到各生产部门范围内。为了计算最终产成品的成本，还必须将按部门归集的成本费用在部门内部各产品之间、在产品和完工产品之间进行分配，因此，在成本管理系统中，需要定义各种分配率，为系统自动计算产品成本提供计算依据。 所谓费用分配率，其实质是计算"权重"，即将某一待分配费用值，在各个应负担其的对象中分摊的比例。目前成本管理系统中共有六类分配率，每一类中又对应多种分配方法，比较复杂，但这是为了尽可能满足不同用户的需要而设计，归纳其实质，分为两种情况：在部门内部各产品间的分配、在完工产品和在产品间分配。分配方法共16种，其中包括一种自定义分配方法，理论上可以定义任何一种分配方法，用户可以根据需要进行选择，并允许随时修改。 成本系统中需要待分配的费用有： 【共用材料】：是指由部门领用的材料，即在存货系统填制的领料单上的“成本对象”为空，或者不是参照生产订单领的料。由于按部门领用，所以要分配到产品中去。 【直接人工费用】：由于直接人工费用是按照部门输入的，所以要分配到产品中去。 【制造费用】：由于制造费用是按照部门输入的，所以要分配到产品中去。 【在产品成本】：由于在产品与完工产品所占的成本不同，在计算出某产品的总费用后，还要在完工产品与在产品之间分配。 【辅助费用】：计算出服务的总费用之后，要根据部门的耗用量分配到部门，然后还要根据辅助费用分配率，计算出各产品应负担的辅助费用。【辅助部门分配率】：当一个辅助部门提供两种以上的服务时，需要将部门总费用按一定的比率分配到服务中。 1定义共用材料、人工费用、制造费用的分配率 共用材料、人工费用、制造费用的分配方法是相同的。只是共用材料分配方法多两个选项。先分析一下这两个选项的作用。再分析各种分配方法。 “按照产品结构(或物料清单)中定义的耗用范围分配” 如果选择该选项，则系统在对共用材料进行成本中心内或批次内的分配时，首先按产品结构(或物料清单)中的耗用关系确定分配范围，即一种共用材料仅在产品结构(或物料清单)中定义的父项产品间分配。此选项对于全部统一、按成本中心分配、按存货分类设置均有效。
WDM 光传送网的选路和波长分配算法 为了克服电处理的速率“瓶颈” ，宽带网络向光网络发展。目前，光突发交换、光分组 (包)交换正在积极研究中，但是距商用还较远。已可商用的是具有光分插复用器 (OADM,OpticalAdd － DropMultiplexer) 和光交叉连接器(OXC,OpticalCross- Connect)的波分复用(WDM)网络。由于是提供可调度的传送用光路，称这种网络为 WDM 光传送网 (OTN,OpticalTransportNetwork) 。 1 网络结构 图 1 是网络物理结构的一个例子，虚线内为光传送网。图中有 5 个 OXC：A，B，C，D，E；5 个具有光接口的电设备： S1? S5; 6个将OXC相连的物理链路：11?16。一般一条物理链路包含一对光纤供双向运用，有的OXC间没有物理链路相 连。但更多的情况是一条物理链路包含多根光纤供不同方向运用。一根光纤上可采用多个波长。 一般情况下，OXC不直接和电设备相连，只起光交叉连接作用。 OXC可分为无波长变换和有波长变换(也可以是部分端口有波
长变换或波长变换的范围有限 )两种：无波长变换的 OXC的作用是将一根输入光纤上的某一波长信号连到另一根输出光纤的同一波长上，即波长是连续的；有波长变换则是将一根输入光纤上的某一波长信号连到另一根输出光纤的另一波长上。适当地安排路由和分配波长，可为电设备间建立光路 (opticalpath) 。在一根光纤上，不能为不同光路分配相同波长。图2(a)为图1建立的光路例子。将图 2(a)的光路连接用图2(b)来表示，称为逻辑结构，也称逻辑拓扑或虚拓扑。例如，图2(a)中，节点B与E间的 光路是经节点 A中的OXC 转接的，在图2(b)中用04表示。图2(b)中，06、04、01都是中间有 OXC转接的。02、03、05是直接光路。 这样建立的光路对信号是透明的，即信号可以是任意方式。 实际设计中，一种需求情况是：提出所需建立的光路，为这 种光路选取物理路由并分配相应的波长 [1,2]。例如，图 2(b)中提出要建立6条光路，图2(a)就是一种选路和波长分配方案。 网络向分组化发展，图1中的电设备可以是 ATM交换机或 IP 路由器。例如，连在端口 B2 的路由器可以通过光路 06 和连在端口 C3的路由器相连。B2到C3可有多条路径，06 是最近的，也可以经过 04— 05— 03或04— 05— 01—02连接，但需要路由 器转接，即电的多跳连接。 A与B间没有光 路，至少需经 C 电跳连接一次 实际设计中另一种需求情况是：提出各路由器间的所需业务 量强度；设计出逻辑拓扑并为其光路选取物理路由和分配波长 [2
目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)
启发式优化算法综述 一、启发式算法简介 1、定义 由于传统的优化算法如最速下降法，线性规划，动态规划，分支定界法，单纯形法，共轭梯度法，拟牛顿法等在求解复杂的大规模优化问题中无法快速有效地寻找到一个合理可靠的解，使得学者们期望探索一种算法:它不依赖问题的数学性能，如连续可微，非凸等特性; 对初始值要求不严格、不敏感，并能够高效处理髙维数多模态的复杂优化问题，在合理时间内寻找到全局最优值或靠近全局最优的值。于是基于实际应用的需求，智能优化算法应运而生。智能优化算法借助自然现象的一些特点，抽象出数学规则来求解优化问题，受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。 为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。因此，采用一种相对好的求解算法，去尽可能逼近最优解，得到一个相对优解，在很多实际情况中也是可以接受的。启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。 启发式算法是和问题求解及搜索相关的，也就是说,启发式算法是为了提高搜索效率才提出的。人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题
时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案，以随机或近似随机方法搜索非线性复杂空间中全局最优解的寻取。启发式解决问题的方法是与算法相对立的。算法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量的时间和精力才能求得答案。启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。 2、发展历史 启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，才能取得了巨大的成就。纵观启发式算法的历史发展史： 40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。 50年代：逐步繁荣，其中贪婪算法和局部搜索等到人们的关注。 60年代: 反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。 70年代：计算复杂性理论的提出，NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，等到的解没有全局最优性。由此必须引入新的搜索机制和策略。 Holland的遗传算法出现了（Genetic Algorithm）再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。 80年代以后：模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。 最近比较火热的：演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms），拟人拟物算法，量子算法等。
三种成本核算方法的应用与比较 '\r\n 【摘要】随着企业内外 的变化,成本核算方法也在不断地 。文章对比了制造成本法、作业成本法和资源消耗 三种方法在成本核算上的特点、优势、存在的问题,并通过举例进行论证、评价、分析,揭示了成本核算方法的发展趋势。 【关键词】制造成本法; 作业成本法; 资源消耗会计; 成本核算 随着我国 的发展和市场的成熟,竞争愈发激烈,企业要想获得和保持持久竞争优势,成本信息的有效性和相关性不可忽视。而成本核算是企业获得成本信息最重要的手段,因此,成本核算方法的选择非常重要。本文就我国目前采用的制造成本法、西方广泛采用的作业成本法,以及成本会计的新发展——资源消耗会计的理论与 作一比较和分析。 一、制造成本法 (一)制造成本法的核算特点 制造成本法是制造企业传统的成本核算方法,该核算方法将企业一定期间的费用划分为为产品生产而发生的生产费用和与产品生产过程无关的期间费用两部分。只有生产费用才能最终计入产品的生产成本,而期间费用计入当期损益,与当期产品成本的计算无关。 1.核算内容。制造成本法将企业的制造成本划分为三个基本制造成本项目:直接材料、直接人工和制造费用。当然,在企业有需要的时候,可以增加成本项目,例如,废品产生较多的企业,可以增加“废品损失”成本项目;燃料消耗较多的企业,可以增加“燃料”成本项目等等。制造成本法在核算时,主要是将企业的生产费用划分为料、工、费三个基本的成本项目,然后进行核算,继而计算出产品成本计算对象的成本。 2.核算方法。制造成本法的核算方法包含三种基本的成本计算方法,即品种法、分批法和分步法。这三种基本成本计算方法在成本计算对象、成本计算期以及期末生产费用的分配上各有不同。因此,不同的企业,其生产特点不同,生产工艺和生产 的差别导致了企业在采用制造成本法进行成本核算时,选择成本计算方法的不同。 3.核算过程。成本核算过程,也称成本核算流程,即从费用的发生到产品成本的得出这一过程的核算。一般说来,制造成本法下,无论是哪一种成本计算方法,其核算过程都应该是类似的。生产费用可以分为为直接计入的生产费用和间接计入的生产费用两种。在成本项目中,如果可以辨清某项费用的发生是专属于某一个成本计算对象,那么这项费用即属于直接计入该成本计算对象的生产费用;反之,则是间接计入的生产费用,需要采用相应的分配方法分配计入产品生产成本中。计入某一成本计算对象的直接计入费用和间接计入费用之和便是该成本计算对象的成本。 (二)制造成本法成本核算的弊端 1.制造费用的核算。采用制造成本法核算成本时,制造费用的分配方法有生产工时比例分配法、机器工时比例分配法、年度 分配率分配法等。制造费用属于企业的间接费用,按照基本生产车间来归集,并于期末分配至不同的成本计算对象。在传统的劳动密集型企业里,直接人工所占的比重较大,制造费用占的比重较小,因而用上述分配方法来分配制造费用,即便有不合理之处,但因为比重较小,通常也不会严重扭曲产品成本;又因为该方法的简便易行,被多数制造业企业乐于采用。但是,在
第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.doczj.com/doc/102883640.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.