一、比附定位法 比附定位就是攀附名牌，比拟名牌来给自己的产品定位，希望借助知名品牌的光辉来提升本品牌的形象。比附定位通常采用以下三种方式来实施： 1、“第二主义”，就是明确承认市场的第一品牌，自己只是第二。这种策略会使人们对公司产生一种谦虚诚恳的印象，相信公司所说是真实可靠的，这样较容易使消费者记住这个通常难以进入人们心智的序位。第二主义最著名的例子就是美国阿维斯出租汽车公司“我们是第二，我们要进一步努力”的定位。 2、攀龙附凤：首先是承认市场中已卓有成就的品牌，本品牌虽自愧弗如，但在某地区或在某一方面还可与这些最受消费者欢迎和信赖的品牌并驾齐驱，平分秋色。这以内蒙古的宁城老窖的“宁城老窑——塞外茅台”定位为代表。 3、俱乐部策略：公司如果不能取得本市场第一地位又无法攀附第二名，便退而采用此策略，希望借助群体的声望和模糊数学的手法，打出会限制严格的俱乐部式的高级团体牌子，强调自己是这一高级群体的一员，从而借助俱乐部其他市场领先品牌的光辉形象来抬高自己的地位形象。这以美国克莱斯勒汽车公司为代表，他的定位为“美国三大汽车之一”。这种定位使消费者感到克莱斯勒和第一第二的GE、福特一样都是最好的汽车生产商。 二、利益定位 利益定位就是根据产品或者所能为消费者提供的利益、解决问题的程度来定位。由于消费者能记住的信息是有限的，往往只对某一利益进行强烈诉求，容易产生较深的印象。这以宝洁的飘柔定位于“柔顺”；海飞丝定位于“去头屑”；潘婷是定位于“护发”为代表。 三、USP定位 USP定位策略的内容是在对产品和目标消费者进行研究的基础上，寻找产品特点中最符合消费者需要的竞争对手所不具备的最为独特的部分。这以美国M&M巧克力的“只溶在口，不溶于手”的定位**百氏纯净水的“27层净化”是国内USP定位的经典之作。又如，巴黎欧莱雅：含法国孚日山SPA矿泉水，锁住水分。 四、目标群体定位 该定位直接以某类消费群体为诉求对象，突出产品专为该类消费群体服务，来获得目标消费群的认同。把品牌与消费者结合起来，有利于增进消费者的归属感，使其产生“这个品牌是为我量身定做”的感觉。如金利来的“男人的世界”、万宝路香烟的“万宝路的男人”、哈斯维衬衫的“穿哈斯维的男人”、美国征兵署的“成为一个全材”的定位。 五、市场空白点定位 市场空白点定位是指企业通过细分市场战略市场上未被人重视或者竞争对手还未来得及占领的细分市场，推出能有效满足这一细分市场需求的产品或者服务。如西安杨森的“采乐去头屑特效药”的定位和可口可乐公司果汁品牌“酷儿”的定位。 六、类别定位 该定位就是与某些知名而又属司空见惯类型的产品作出明显的区别，把自己的品牌定位于竞争对手的对立面，这种定位也可称为与竞争者划定界线的定位，这以七喜的“七喜，非可乐”为代表。 七、档次定位 按照品牌在消费者心中的价值高低可将品牌分出不同的档次，如高档、中档和低档，不同档次的品牌带给消费者不同的心理感受和情感体验，常见的是奢侈品牌的定位策略，如劳力士的“劳力士从未改变世界，只是把那留给戴它的人”、江诗丹顿的“你可以轻易的拥有时间，但无法轻易的拥有江诗丹顿”和派克的“总统用的是派克”的定位。您正在阅读的文章来源于品牌几何 八、质量/价格定位 即结合对照质量和价格来定位，质量和价格通常是消费者最关注的要素，而且往往是相互结合起来综合考虑的，但不同的消费者侧重点不同，如某选购品的目标市场是中等收入的理智型的购买者，则可定位为“物有所值”的产品，作为与“高质高价”或“物美价廉”相对立的
蚁群算法的数学模型 蚂蚁),2,1(k m k ???=在运动过程中，运动转移的方向由各条路径上的信息量浓度决定。为方便记录可用),,2,1(t m k abu k ???=来记录第 k 只蚂蚁当前已走过的所有节点，这里可以称存放节点的表为禁忌表；这个存放节点的集合会随着蚂蚁的运动动态的调整。在算法的搜索过程中，蚂蚁会智能地选择下一步所要走的路径。 设 m 表示蚂蚁总数量，用)1,,1,0,(d -???=n j i ij 表示节点 i 和节点 j 之间的距离，)(ij t τ表示在 t 时刻ij 连线上的信息素浓度。 在初始时刻，m 只蚂蚁会被随机地放置，各路径上的初始信息素浓度是相同的。在 t 时刻，蚂蚁 k 从节点i 转移到节点 j 的状态转移概率为 ??? ????=∈=∑∈other p allowed t t t t k ij k allowed k ij ij ij ij k ij ,0j ,) ()()()(p k βαβαητητ ()1-2 其中，{}k k tabu c allowed -=表示蚂蚁 k 下一步可以选择的所有节 点，C 为全部节点集合；α为信息启发式因子，在算法中代表轨迹相对重要程度，反映路径上的信息量对蚂蚁选择路径所起的影响程度，该值越大，蚂蚁间的协作性就越强；β可称为期望启发式因子，在算法中代表能见度的相对重要性。ij η是启发函数，在算法中表示由节点i 转移到节点 j 的期望程度，通常可取ij ij d /1=η。在算法运行时每只蚂蚁将根据(2-1)式进行搜索前进。 在蚂蚁运动过程中，为了避免在路上残留过多的信息素而使启发
基于RSSI测距的室内定位技术 2012-08-14 12:19:45 摘要搭建了基于ZigBee技术的室内定位实验平台，以实验室楼道为室内场景进行了接收信号强度(RSSI)测距和定位实验研究。首先对测距实验采集到的数据使用线性回归分析拟合出当前环境的具体测距模型，并对信标和未知节点进行软件开发，实现了基于RSSI的定位算法。经过定位实验精度评估，文中算法的平均定位误差为2．3 m，满足大多室内场景要求。 关键词室内定位；无线传感器网络；RSSI测距；线性回归分析 随着现代通信、网络、全球定位系统(Global PositionSystem，GPS)、普适计算、分布式信息处理等技术的迅速发展，位置感知计算和基于位置的服务(Location Based Setvices，LBS)在实际应用中越来越重要。GPS是目前应用最广泛和成功的定位技术。由于微波易被浓密树林、建筑物、金属遮盖物等吸收，因此GPS 只适合在户外使用，在室内场合，由于信道环境复杂、微波信号衰减厉害、测量误差大，GPS并不适用。近年来基于低成本、低功耗、白组织的无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)定位技术得到了科研人员的重视和研究，具有广泛地应用前景。根据定位过程中是否实际测量节点间的距离，可将定位算法分为基于测距(Range-based)的定位和距离无关(range-free)的定位。基于测距的定位先由未知节点硬件接收外部信标节点发射的无线信号并记录下TOA(Time of Arrival)、AOA(Angle of Arrival)、TDOA(Time Difference of Arrival)、RSSI(Received Signal strength Indicator)等测距度量值，然后将测距度量值转为未知节点到信标节点的距离或方位，然后再采用相关算法如三边测量法、三角测量法、极大似然估计法等来计算未知节点的位置。由于RSSI检测设备和机制简单，硬件成本低，实现简单，可通过多次测量平均获得较准确的信号强度值，降低多径和遮蔽效应影响，因此基于RSSI测距的定位技术成为近年来室内定位研究的热点。 1 RSSI测距原理 无线信号传输中普遍采用的理论模型为渐变模型(Shadowing Model)。 式中，p(d)表示距离发射机为d时接收端接收到的信号强度，即RSSI值；p(d0)表示距离发射机为d0时接收端接收到的信号功率；d0为参考距离；n是路径损耗(Pass Loss)指数，通常是由实际测量得到，障碍物越多，n值越大，从而接收到的平均能量下降的速度会随着距离的增加而变得越来越快：X是一个以dBm为单位，平均值为0的高斯随机变量，反映了当距离一定时，接收到的能量的变化。 实际应用中一般采用简化的渐变模型 为便于表达和计算，通常取d0为1 m。于是可得 [p(d)]dBm=A-10nlg(d) (3) 把[p(d)dBm写成RSSI的形式得到 RSSI=A-10nlg(d) (4) 其中，A为无线收发节点相距1 m时接收节点接收到的无线信号强度RSSI值。式(4)就是RSSI测距的经典模型，给出了RSSI和d的函数关系，所以已知接收机接收到的RSSI值就可以算出它和发射机之间的距离。A和n都是经验值，和具体使用的硬件节点和无线信号传播的环境密切相关，因此在不同的实际环境下A 和n参数不同，其测距模型不同。
品牌定位的十五种方法集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]
品牌定位的十五种方法 在产品高度同质化的时代，必须为企业的品牌在消费者的心目中占据一个独特而有利的位置，当消费者对该类产品或服务有所需求时，企业的品牌能够在消费者的候选品牌类中跳跃出来。 一、比附定位法 比附定位就是攀附名牌，比拟名牌来给自己的产品定位，希望借助知名品牌的光辉来提升本品牌的形象。比附定位通常采用一下三种方式来实施： 1、“老二主义” ，就是明确承认市场的第一品牌，自己只是第二。这种策略会使人们对公司产生一种谦虚诚恳的印象，相信公司所说是真实可靠的，这样较容易使消费者记住这个通常难以进入人们心智的序位。老二主义最着名的例子就是美国阿维斯出租汽车公司“我们是老二，我们要进一步努力”的定位。 2.攀龙附凤：首先是承认市场中已卓有成就的品牌，本品牌虽自愧弗如，但在某地区或在某一方面还可与这些最受消费者欢迎和信赖的品牌并驾齐驱，平分秋色。这以内蒙古的宁城老窖的“宁城老窑——塞外茅台”定位为代表。 3、高级俱乐部策略：公司如果不能取得本市场第一地位又无法攀附第二名，便退而采用此策略，希望借助群体的声望和模糊数学的手法，打出人会限制严格的俱乐部式的高级团体牌子，强调自己是这一高级群体的一员，从而借助俱乐部其他市场领先品牌的光辉形象来抬高自己的地位形象。这以美国克莱斯勒汽车公司的“美国三大汽车之一”，的定位为代表，这种定位使消费者感到克莱斯勒和第一、第二的 GE、福特一样都是最好的汽车生产商。 二、利益定位 利益定位就是根据产品或者所能为消费者提供的利益、解决问题的程度来定位。进行利益定位时，向目标消费者传达单一的利益还是多重利益并没有绝对的定论。但由于消费者能记住的信息是有限的，往往只对某一强烈诉求，容易产生较深的印象，因此，再一个诉求中最好只像消费者传达一个利益点。这以宝洁的飘柔定位于“柔顺”；海飞丝定位于“去头屑”；潘婷是定位于“护发”为代表。丝宝针锋相对所推出的“ 舒蕾”、“顺爽”和“风影”再市场上也取得了巨大得成功。
工程技术 Project technique 云模型在机器人路径规划算法中的研究 马文辉 崔 莹 (齐齐哈尔医学院现代教育技术中心 161000 中国一重技师学院黑龙江省齐齐哈尔市 161000) 【摘 要】传统的遗传算法由于在进化过程中易出现早熟收敛、不能保证种群多样性的现象。本文提出了一种基于云模型的简单、有效的移动机器人避障路径规划算法,采用一维云算子进化变异,同时进化式变异和突变均利用了历史搜索结果,有效避免遗传算法的缺点。模拟数据也证明了该算法的可行性。 【关键词】云模型;进化算法;路径规划;机器人 1 引 言 机器人规划是在已有环境下绕过障碍物找到一个可行的或最优路径从源位置到目标位置,这个问题已得到广泛的研究,各种智能算法不断涌现,这些方法应用于路径规划会使移动机器人在动态环境中更灵活,更具智能化。如人工势场,随机路标规划,基于传感器的方法等。它们都有其优点和缺点。基于遗传算法的机器人路径规划是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其思想简单、易于实现以及表现出来的健壮性,但是因为遗传算法本身的缺陷(早熟、局部能力搜索差),还不能保证计算机效率和路径的可靠性,因此还存在很大的改进发展空间。云模型是对模糊理论隶属函数概念的创新与发展,已成功应用于智能控制、大系统评估、网络安全等。 2 云模型改进机器人路径规划方法 云模型所表达的概念的整体特性可以用期望Ex(Expected value),熵En(Entropy),超熵He(Hyper entropy)这3个数字特征来整体表征。Ex是云滴在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,或者说是这个概念量化的最典型样本。En代表定性概念的可度量粒度,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度,亦是在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。He是熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。用3个数字特征表示的定性概念的整体特征记做C(Ex,En,He)。 基于云模型的优良特性,结合遗传算法的基本原理,本文使用一种自适应、高精度、快速随机搜索机器人路径规划的算法,该算法不但比传统遗传算法精度高,而且能够很好地避免遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题。本文中Ex代表父代个体的优良特征即代表父代路径;En和He表示继承过程的不确定性和模糊性即可被接受的路径范围,利用正态云算子完成概念空间到数值空间的转换,产生种群下一代路径,实现遗传操作。在遗传算法中,当种群的多数个体适应值相差不大时交叉操作就显得无能为力,算法陷入局部解而不能由交换解决,突然变异能够使之摆脱局部收敛而跃出局部解,但是后期的变异可能破坏已产生最优解模块。基于云模型的改进算法可以有效避免遗传算法的这个缺点,因为进化式变异和突变均利用了历史搜索结果。 3 实验方法 3.1 实验的初始设置。P(Eχ,En,He),Eχ=20,En=0.618, He=0.05,k=10,λlocal=3,λglobal=9。 3.2 将优秀路径带入公式(1)产生下一代 Θ[j]=1/(sqrt(2×pi)×sqrt(He))×pow(e,-(j-En)^2/(2×En)) (2) X[j]=(sqrt(2×pi)×sqrt(Θ[j]))×pow(e,-(j-qath[i] [j]))×(j-qath[i][j])/(qath[i][j])(3) path[i][j]=pow(e,-(X[j])-quani[j])×(X[j]-qath[i] [j])/(2×Θ[j])(4) 其中:i∈优秀路径群,j∈路径基因 3.3 计算适应函数fit()。ppercent[i]为第i条路径长度, qpercent[i]为第i条路径惩罚算子 fit[i]=1/appercent[i]+βqpercent[i](5) 其中:α为路径长度因子,β惩罚因子。 3.4 进化过程。进化过程中,若出现跨代精英,En和He减小 为原来的1/k(k为大于1的实数)。当若干进化代没有发现新的跨代精英,即连续平凡代数达到一定的阈值λlocal时,路径可能陷入了一个局部最优邻域,此时需要跳出这个小局部,并在该局部附近尝试寻找新的局部最优,方法是提高En和He为原来的k倍。 3.5 变异过程。当经过若干代进化没有得到适应性更加优 异的路径,而且进化式变异没有效果时,路径可能陷入局部,需要进行一次突变操作。进行局部求变和突变的连续平凡代数阈值之间的关系为λglobal>λlocal。突变方法为取历史跨代精英个体的平均值,熵为相应历史精英个体的方差。 在本算法中进化和变异是统一的,进化式变异是进化和变异融合,可以用来进行局部求精或跳出小局部,而突变则用来在全局范围内寻找新的极值搜索区域.算法可以判断出当前的进化状况,进而可以自适应地进行调整 。 图1 初始最优路径状态 图2 第12代精英路径状态4 结 论 本文采用云模型理论改遗传算法在机器人路径中的应用,不需要繁琐的交叉、变异,具有良好的可操作性。模拟数据验证了这种方法对全局优化性能改善的可行性,可以使该算法优化速度获得一定程度的提高,有效地克服了基本遗传算法收敛速度慢、易限于局部最优解的缺陷。 【参考文献】 [1]Rosell,J.,Iniguez,P.:Pat h planning using Harmonic Functions and Probabilistic Cell Decomposition.Proc.of t he IEEE Int.Conf.on Robotics and Automation(2005):1803-1808. [2]Kazemi,M.,Mehrandezh,M.:RoboticNavigationUsing Harmon2 icFunction-basedProbabilisticRoadmaps.Proc.of t he IEEE Int. Conf.on Robotics and Automation(2004):4765-4770. [3]李德毅,杜益.不确定性人工智能[M].北京:国防工业出版社,2005. [4]戴朝华,朱云芳,陈维荣,林建辉.云遗传算法及其应用[J].电子学 报,2007-7. [5]段海滨,王道波等.基于云模型理论的蚁群算法改进研究[J].哈尔 滨工业大学学报,2005-1. [6]周明,孙树栋.遗传算法原理及应用[J].北京:国防工业出版社,2002-5. [7]陈国良.遗传算法及其应用[M].北京:人民邮电出版社,2001. — 1 2 1 —
随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今，云模型已成功的应用到自然语言处理、数据挖掘、 设是一个普通集合。 , 称为论域。关于论域中的模糊集合，是指对于任意元素都存在一个有稳定倾向的随机 数，叫做对的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的，则可以看作是基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云；如果论域中的元素不是简单有序的，而根据某个法则，可将映射到另一个有序的论域上，中的一个且只有一个和对应，则为基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云[1] 。 数字特征 云模型表示自然语言中的基元——语言值，用云的数字特征——期望Ex，熵En和超熵He表示语言值的数学性质[3] 。
期望 Ex：云滴在论域空间分布的期望，是最能够代表定性概念的点，是这个概念量化的最典型样本。 熵 En：“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量，此后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等，用以度量不确定的程度。在云模型中，熵代表定性概念的可度量粒度，熵越大，通常概念越宏观，也是定性概念不确定性的度量，由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面, En是定性概念随机性的度量，反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度；另一方面，又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。用同一个数字特征来反映随机性和模糊性，也必然反映他们之间的关联性。 超熵 He：熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定。反映了每个数值隶属这个语言值程度的凝聚性，即云滴的凝聚程度。超熵越大，云的离散程度越大，隶属度的随机性也随之增大，云的厚度也越大。 1.绘制云图 Ex=18 En=2
品牌定位策略 品牌定位是对细分市场的产品或服务在目标顾客的脑海里确定一个合理的位置。定位的基本原则不是去创造某种新奇的或与众不同的东西，而是去操纵人们心中原本的想法，去打开联想之结。 品牌定位的目的就是将产品或服务转化为品牌，为品牌确定一个适当的市场位置，反映品牌在顾客头脑中形成具体而确切的含义，使产品或服务在顾客的心智中占领一个独特的地位。 品牌定位能够使企业与顾客建立长期稳定的关系，为企业产品或服务的开发和营销活动指引方向。 品牌定位需要有三个原则：一是鲜明性，表明产品特色或服务属性；二是延展性，预埋产品或服务的扩张策略，满足不同顾客需求；三是独特性，区别于竞争对手。 品牌定位的二十一种方法介绍： 1.抢先定位。 指发现顾客心智中有一个富有价值的阶梯或位置无人占据，企业就要第一个全力去占据它。 如摄影的“柯达”(Kodak)、复印的“施乐”(Xerox)、租车行业的“赫兹”(Hertz)、可乐中的“可口可乐”(Cocacola)、电器中的“通用”(General Electric)、轮胎中的“固特异”(Goodyear)、电脑中的IBM、快餐中的“麦当劳”(McDonald's)等。 早在1992年的时候，高露洁发现中国市场的众多牙膏品牌诉求的是清新口气、洁白牙齿、消炎止痛等等，而对牙膏类别中最大的心智资源“防止蛀牙”却没有一个品牌全神贯注去抢占。 高露洁根据美国牙膏市场的经验知道，随着生活水平的提高，顾客必然对防止蛀牙的关注会越来越强，于是迅速进入中国市场，开始了十多年来单一而集中的诉求：防止蛀牙。今天，我们一想到防蛀牙膏就能迅速想到高露洁。 2.功能定位。 顾客购买产品主要是为了获得产品的使用价值，希望产品具有所期望的功能
第三章云模型简介 在人类认知以及进行决策过程中，语言文字是一种强有力的思维工具，它是人类智能和其他生物智能的根本区别。人脑进行思维不是纯粹地应用数学知识，而是靠自然语言特别是客观事物在人脑中的反映而形成的概念。以概念为基础的语言、理论、模型是人类描述和理解世界的方法。 自然语言中，常常通过语言值，也就是词来表示概念。而语言值、词或概念与数学和物理的符号的最大区别就是其中包含太多的不确定性。在人工智能领域，不确定性的研究方法有很多，主要有概率理论，模糊理论，证据理论和粗糙集理论；对于确定性系统的不确定性的研究还有混沌和分形的方法。这些方法从不同的视角研究了不确定性，优点是：有切入点明确、边界条件约束清楚、能够对问题进行深入研究等，但是在研究中常常将不确定性分成模糊性和随机性分开进行研究，然而两者之间有很强的关联性，往往不能完全的分开。随机性是指有明确定义但是不一定出现的事件中所包含的不确定性。例如在投掷硬币试验中，硬币落地时要么有国徽的一面向上，要么标有分值的一面向上，结果是明确的可以预知的，但是每次试验结果是随机的。概率论和数理统计是研究和揭示这种随机现象的一门学科，至今已有几百年的研究历史．模糊性是另一种不确定性，是已经出现的但是很难精确定义的事件中所包含的不确定性。在日常工作和生活中存在着许多模糊概念，如“胖子”“年轻人”“收入较高”等。为处理这些模糊概念，引入了模糊集的概念[41]，使用隶属度来刻画模糊事物彼此间的程度。隶属度函数常用的确定方法有模糊统计法、例证法专家经验法等，这些方法确定隶属度函数的过程是确定的,本质上说是客观的,但每个人对于同一个模糊概念的认识理解存在差异,因此有很强的主观性，而且一旦隶属度函数确定之后，得到的概念、定理等包含着严密的数学思维，其不具有任何模糊性。 针对上述问题李德毅院士在传统的概率统计理论和模糊理论的基础上提出了定性定量不确定性转换模型——云模型，实现定性概念和定量值之间的不确定性转换。在此工作上，一些学者对云模型做了深入系统的研究，使其日趋成熟，并将它成功地应用于不确定性推理、关联规则挖掘，空间数据的挖掘，智能控制及时间序列预测等领域。 云模型能模拟人类思维灵活划分属性空间，在较高的概念层上泛化属性值，完成定量数值到定性概念间的转换，同时允许相邻属性值或语言之间有重叠，这种划分使发现的知识具有稳健性。而由于计算机系统的行为存在随机性和不确定性，云模型能够很好地处理具有随机性和不确定性的数据，所以可将云模型引入到入侵检测中来，通过云模型建立的入侵检测系统具有较准确的检测能力和适应能力。
8种不同的品牌定位方式 品牌定位是品牌推广的关键，也是第一步，如果不能找准自己品牌的定位，那么就会使很多推广的努力大打折扣，或者偏离方向。品牌定位就是给品牌找一个位置，主要是指品牌给消费者的一种感觉，是消费者感受到的一种结果，比如品牌的档次、特征、个性、目标人群等。接下来，品牌的诉求、品牌广告创意、产品色彩和包装、市场生动化展示、推广策略都要与品牌的定位相一致，这样才能凸现品牌的张力。品牌的定位有很多种方式，在这里我们列举8种不同的品牌定位方式。 1．产品特点为导向。 品牌的定位根据产品和服务的特点来设计，广告创意、诉求和表现方式都要围绕品牌的定位。品牌的定位要注意差异性，尤其对于成熟期的市场。 比如现在市场上的洗发水品牌，洗发水本身是感性加理性的产品，但更趋感性，目前市场上产品的种类繁多，比如飘柔、海飞丝、潘婷、力士、名人、奥妮，每种产品都有自己的品牌定位，基本都是以产品特点为导向的。以产品特点为导向进行品牌定位时，要注意产品特点与品牌的关系，既要使品牌定位与产品特点相关联，又要使品牌定位具有差异性。比如现在市场上洗发水有很多不同的产品，产品上市时都要选择一个特点或者是突破点，但是别人用过的概念你不能再重复，否则是替别的品牌做宣传，因为消费者已经被那个品牌教育过，已经认同那个品牌概念，比如宝洁公司的“海飞丝”,大家都知道它的品牌定位是“去头屑，使你更洒脱，更酷”，而最近西安杨森出了一个洗发水产品“采乐”，它的产品特点也是“去头屑”，但是它在进行品牌塑造时，突出了自己企业的特点——制药企业，突出自己的专业性和优秀品质，品牌诉求为“采乐去屑，针对根本”，把自己定位为一个专家，给消费者一种专业的气质与形象，这就与“海飞丝”的品牌定位有了差异性，从而避免了与“海飞丝”的正面竞争。 我们再看一个用产品特点为导向进行品牌定位的成功案例。大宝公司的营销能力不是很突出，公司实力也不是很强，但它在化妆品市场上却一直长盛不衰，为什么呢？因为没有人跟他竞争，大宝最早推出的产品是sod蜜，瞄准的是工薪层市场，工薪层的需求特点是经济实惠，因此大宝的产品上以独特的产品特点“吸收特别快，适合普通人的大宝”牢牢占住了工薪阶层这个市场。化妆品市场的特点是成本很低，进入壁垒也比较低，没有产品和品牌概念很难生存下来。 2．因果关系为导向的定位。 现在市场上有很多减肥产品，包括药品、保健品和减肥器材，广告非常多，他给消费者带来的是一种结果感受，告诉消费者吃了这个产品这个会变成什么，产品有什么特点，而且有些广告还采用证言式，找一些服用者做对比，服用前和服用后有什么不一样，厂家想做的就是告诉消费者这种品牌能够给你带来什么样的结果，这种品牌给你带来的直接好处是什么，谈的很具体。 3．目标市场为导向的定位。 目标市场为导向的定位瞄准的是消费者，首先必须了解消费者希望得到什么样的利益和结果，然后是公司能够创造和提供什么产品和利益。比如，海尔刚推出自己的手机时，她们希望能体现出海尔国际化品牌的定位，然后找了很多公司帮他做创意，最后是这样一个诉求，“听世界、打天下!”因为手机本身在品质上的差距很小，关键是给消费者的感觉，海尔手机瞄准的是都市里一大批正在奋斗的年轻人，而这些人都满腹豪情，希望自己能打出一片属于自己的天空。因此，综合消费者和品牌特点，笔者认为品牌诉求应表述为“听世界、打天下”，既要传达企业大气的感觉，又考虑到目标市场的需求。 4．以竞争为导向的定位。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/e216093897.html, 基于RSSI测距定位算法的研究和改进 作者：何沃林 来源：《数字技术与应用》2017年第09期 摘要：RSSI的定位算法在实际应用中的定位精度较低。通过研究分析通信距离、环境参数和信号干扰等各种因素对RSSI值测量的影响，为提出高效的定位算法提供研究思路。结合缩短通信距离、改进节点坐标计算方法等几种方法的综合应用，实现对RSSI定位算法的改进和参数优化，提高其定位精度和抗干扰能力。通过对RSSI定位算法的改进和参数优化，提高其定位精度和抗干扰能力。 关键词：无线传感器网络；测距；RSSI；定位算法 中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）09-0134-02 接收信号强度测距法RSSI（Received Signal Strength Indication）为基础的定位算法，被普遍运用于无线传感器网络节点定位之中。其理想情况是定位结果坐标为一个正确的位置点，但由于传输距离、信号干扰等诸多因素的影响，往往无法确保RSSI测量结果的精确度，使定位点位于一个存在一定误差的区域内，改正思路是在实际的应用中，对传统的RSSI定位算法进行改进和参数的优化，尽可能缩小这个误差区域。 1 影响RSSI定位精度的因素 1.1 通信距离与障碍物 通信距离将影响到无线电信号衰减量，在长距离传输过程中，信号受环境干扰较大。另外信道内存在障碍物，通过对信号的折射、反射等，会使得信号衰减不断加剧，最终也会对RSSI数值测量结果产生影响。在以下实验过程中，对四组典型环境参数进行选取，A均取值 为41，n则分别取值为2.6、2.8、3.0以及3.2。具体结果参见图1。可以看到，在测距距离不断加大的同时，各组环境参数之下的误差曲线均体现出误差持续增加的特性。若保持在5米之内，则误差增长相对缓慢，而一旦超过这一数值，则误差的增加将极为显著[1]。 此外，因为障碍物存在于信道之中，往往会产生反射、折射等影响，在加大通信距离之后，上述影响将因此而增大。RSSI数值的测量将因为障碍物而受到影响，导致传播进程中的信号损耗。 1.2 环境参数 在对RSSI数值进行计算时，所应用的环境参数是否和实际环境相符，是决定定位误差大小的关键。在上述不同通信距离定位误差测试的实验中，当参数A以及n分别为41以及2.8
云模型 云模型（Cloud model）是我国学者李德毅教授提出的定性和定量转换模型。 随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今短短的十多年，其已成功的应用到数据挖掘、决策分析、智能控制、图像处理等众多领域。 定义在随机数学和模糊数学的基础上,提出用"云模型"来统一刻画语言值中大量存在的随机性、模糊性以及两者之间的关联性,把云模型作为用语言值描述的某个定性概念与其数值表示之间的不确定性转换模型.以云模型表示自然语言中的基元——语言值,用云的数字特征——期望Ex,熵En和超熵He表示语言值的数学性质.“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量,以后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等,用以度量不确定的程度.在云模型中,熵代表一个定性概念的可度量粒度,熵越大粒度越大,可以用于粒度计算;同时,熵还表示在论域空间可以被定性概念接受的取值范围,即模糊度,是定性概念亦此亦彼性的度量.云模型中的超熵是不确定性状态变化的度量,即熵的熵.云模型既反映代表定性概念值的样本出现的随机性,又反映了隶属程度的不确定性,揭示了模糊性和随机性之间的关联. 相关系数期望Ex是云在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,或者说是这个概念量化的最典型样本;熵En代表定性概念的可度量粒度,熵越大,通常概念越宏观,也是定性概念不确定性的度量,由概念的随机性和模糊性共同决定.一方面, En是定性概念随机性的度量,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度;另一方面,又是定性概念亦此亦彼性的度量,反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围;超熵He是熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。 作者简介: 于少伟( 1981 ) , 男, 讲师, 硕士, 研究方向为智能控制技术、金融工程. Emai:lyushaowei0505@ https://www.doczj.com/doc/e216093897.html, 基于区间分析和云模型的实物期权定价研究 摘要: 针对实物期权定价中预期现金流收益的现值和投资成本采用精确值给出不太合理的实际情况, 深入分析了现有的基于模糊集理论和基于云模型的实物期权定价方法, 提出了基于区间分析和云模型的实物期权定价方法。首先, 在基于云X 信息的逆向云算法的启发下, 结合区间分析理论, 提出一种新的逆向正态云构建算法; 然后, 用生成的云模型表示预期现金流收益的现值和投资成本, 结合期权定价理论和基于区间数的逆向云算法, 运用云运算, 给出了一种将专家评估区间数据转化成正态云模型的形式, 并提出了利用逆向正态云估计预期现金流收益波动率的实物期权定价方法; 最后, 通过实例模拟证明了该方法的有效性。 关键词: 区间分析; 正态云模型; 实物期权; 预期现金流收益; B-S公式 0 引言近年来, 实物期权广泛应用于项目投资决策分析, 弥补了传统财务分析方法(如资本预算的净现值方法)的不足, 其思想主要体现为: 当市场条件不确定时, 投资者可以选
1、基于竞争角度的定位方法 （1）首席”或“第一”定位。日常生活中，人们对“第一”印象最深刻，往往记不起“第二”、“第三”是谁，比如体育比赛的冠军大家都知道，但亚军、季军却很少有人去关注。市场营销中也是如此。因此，对于实力强大的公司或者开创性的公司，采用这种定位方法最有效。首席定位强调自己在市场上的领先地位，常见的广告宣传口号有“第一家”、“全球最大的”、“最早的”、“市场占有率第一”等，比如，美国百威啤酒就号称“全世界最大、最有名的美国啤酒”。 （2）比附定位。就是攀附名牌来给自己的品牌进行定位，希望借助名牌的光环来提升本品牌的市场地位。比如“第二主义”定位，不否认市场的第一品牌，认为自己只能算“第二”，给消费者一种谦虚诚恳的印象，这样，可以蹭“第一”品牌的光，进入消费者心智。比如美国阿维斯出租汽车公司就以“我们是第二，但我们更努力”进行定位。再如，攀龙附凤定位法，也是承认自己的品牌不如那些市场中的卓越品牌，但自己在某地区或在某一方面类似这些卓越品牌，比如内蒙古的宁城老窖就以“宁城老窑———塞外茅台”来定位自己。（3）比较定位。设法找出竞争对手的缺点或弱点，通过与竞争对手的对比来明确自己的定位。比如，泰诺的广告词：“为了千千万万不宜使用阿司匹林的人们，请大家选用泰诺”，通过对比，占据了“不宜使用阿司匹林”的消费者市场。 （4）空档定位。企业通过细分市场寻找被许多消费者所重视但又尚未被竞争对手开发占领的市场空间，推出能有效满足这个空档市场需求的产品或服务。比如，可口可乐公司推出果汁品牌“酷儿”，就是针对儿童饮料市场缺乏领导品牌这一市场空档。 2、基于产品角度的定位方法 （1）产品功能定位。消费者要购买某一品牌的产品，主要是因为它具有某种功能，能够满足消费者的某种需求。如果本品牌的产品具有某种特别的功能，是其他品牌的产品所做
品牌定位的十种方法 品牌定位的目的在于占领消费者心智，定位要么是开创一个新品类，要么以压倒性优势占领一个点，要么是找到一个区别于竞品的特性。同时，品牌定位的方法也是多种多样的，具体有以下方法： 1.1）品类占位：七喜的非可乐、果冻布丁喜之郎、五谷道场非油炸等
1.2）核心销售价值主张（USP）: 宝马宣扬“驾驶的乐趣”，富豪强调“耐久安全”，马自 达是“可靠”，丰田的“跑车外型”，沃尔沃定位于“安全”， 菲亚特则“精力充沛”，奔驰是“高贵、王者、显赫、至尊” 的象征。 1.3）精神气质定位：万宝路“男人的世界”、柒牌男装“男人就该对自己狠一点”、海尔的 “听世界，打天下！”、华为荣耀的“勇敢做自己”、Nike的“Just Do It” 等 1.4）自我表征定位：百事可乐“年轻一代的选择“、Suyappy的”买贵的，就对了“、Levis 的“不同的酷，相同的裤”、依云的“Live Young” 1.5）比附定位：蒙牛的“争创内蒙乳业第二品牌”、Avis的“我们是第二，所以我们更努 力”、克莱斯勒的“美国三大汽车公司”、东阿阿胶的“中药有三宝，人参、 鹿茸与阿胶”、商务通的““手机，呼机，商务通一个都不能少”等 1.6）情感定位：太太口服液的“做女人真好”、等、孔府家酒“让人想家”、雕牌的“妈妈， 我能帮您干活啦”、龟鳖丸的“养育之恩，何以为报“等 1.7）认知习惯定位：一般人会认为法国适合打造葡萄酒品牌，山西适合打造醋饮品牌等， 这些就是国家或区域的心智资源。就国家心智资源优势来说，中国在瓷器、 中药、白酒、黄酒、茶和中式餐饮等行业最有可能创造出一群群世界级的 品牌。 1.8）市场空白点定位：采乐“去头屑特效药”、滋源“洗了一辈子头发,你洗过头皮吗? 1.9）潜意识需求性定位：旺旺的“你旺我旺,大家旺”、鸿头的“鸿头鸿头，鸿运当头”、金 六福的“中国人的福酒”、山叶钢琴的“学琴的孩子不会变坏”等；
品牌定位方法及案例【品牌定位方法】 “假定位”是项目运营失败的罪魁祸首北京方圆品牌营销机构董事长李明利市场未动，定位先行。长期以来，李明利本人每到一个农业龙头企业，企业老总经常开口闭口谈定位，有些夸夸其谈，有些束手无策，无论哪种现象都可以表明：企业已经开始非常重视定位了。 企业应该重视定位。在一个供过于求的时代，不重视定位也就意味着企业营销行为的盲动，盲动的企业是不能取得胜利的。但仍然有个现象值得注意，那些夸夸其谈定位建设的企业，并没有因为定位在市场上红火起来。有些在当地市场有点销量；有些是不断开发新品，不断有产品退出名单。 从这个角度说，老总们满意自己的定位也就显得不切实际。定位不是一种时髦，而是开拓市场的利器，很多老总却没有意识到这一点，只是凭着自己的兴趣，或是团队兄弟的建议，就为自己的产品确定下了“定位”。这种定位可能让老板兴奋不已，但拿到市场上却不能被老百姓接受，方圆谓之“假定位”。 “假定位”五大表现 市场上的假定位，在方圆品牌营销机构看来，常常是单向为基础的定位。最为常见的有以下五种:
1 、企业定位虚大空。在农业龙头的运营中最为常见。这种定位普遍的句式是“要做某某第一品牌”、“成为全球冠军”、“实现世界级品牌”等等。从企业运营来说，这样的句式富有鼓动性，能在企业 管理中起到一定的激励作用。但从消费心理定位角度而论，目标式定位不管目标多大，多么激动人心，对于企业的实际市场运营并不能起到根本的支撑作用。 第二、消费者定位不清晰。在一个竞争白热化的时代，消费者是市场链条的中心环节，毋庸置疑具有核心地位。正因如此，许多企业在为产品，为品牌作定位时，常常用如“提供营养”“服务健康” “定位高端”或“定位老人”这样的笼统字眼，忽视了市场环境的开放性，和消费者需求的具体化，让产品丧失了新锐性。所以要尽量做到细分和具象化，仿佛能够看清消费者的长相和生活环境等，才能更好的为产品定位。 第三、跟随性定位无个性。这类型定位往往出现在一些成熟行业的二三线品牌身上，主要表现是递进性。如一个杏仁露企业，其定位往往眼睛总是盯着露露，对自己产品的定位往往是品质比露露更好。 这种定位的最大弊端是一切都在看别人，而没有充分发挥自己的优势也正因此，尽管企业很努力，但从消费者角度而论，总觉得这种产品没有自己的特点，甚至认为是假货。 第四、自我表现定位缺价值。这种定位是不断强化自己多么好，但实质
蚁群算法 主讲人：郝娟指导老师：张著洪
目录 1蚁群算法概述 (21) 1.1蚁群算法的提出与发展 (21) 1.2蚁群算法原理 (22) 1.3数学模型的建立 (25) 2蚁群算法的仿真分析 (29) 2.1蚁群算法流程 (30) 2.2蚁群算法的计算机仿真 (30) 2.3分析与总结 (34) 3蚁群算法的优化 (38) 3.1基本蚁群算法的缺点 (38) 3.2改进与优化方法 (40) 3.3优化蚁群算法方案的仿真分析 (43) 4小结 (44)
第一章蚁群算法概述 生物学家通过对蚂蚁的长期研究发现，虽然每只蚂蚁智能不高，也没有集中的指挥，但它们却可以协同工作，依靠群体能力发挥出超出个体的智能。蚁群算法(ant colony algorithm, ACA)是最新发展的一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法，具有较强的鲁棒性、分布式计算机制、易于与其它算法结合等优点。尽管目前蚁群算法的严格理论基础尚未奠定，国内外的相关研究还处在实验探索和初步应用阶段，但蚁群算法己经由当初的单一TSP旅行商问题领域渗透到多个应用领域，有着广泛的应用前景。 1蚁群算法的提出与发展 根据蚂蚁“寻找食物”的群体智能行为，意大利学者M.Dorigo于1991年在法国召开的第一届欧}}l}l人工生命会议(European Conference on Artificial Life, ECAL中第一次提出了蚁群算法的基本模型。到1992年，M.Dorigo又在其博士学位论文中进一步阐述了蚁群算法的核心思想。由于在模拟仿真中使用了人工蚂蚁的概念，因此也称蚂蚁系统(ant system, AS )。 近年来，蚁群算法逐渐被国内学者了解和研究，相继出现了一些介绍性的文献，其后在蚁群算法的应用研究方面(如组合优化问题、网络路由调度问题等)开展了许多研究工作。 2蚁群算法原理 2.1生物学原型 蚂蚁系统是最早建立的蚁群算法模型，其模型的建立来源于对蚂蚁寻找食物行为的研究。蚂蚁视力很有限，但是蚂蚁寻找食物的过程中却有能力在没有任何可见提示下找出从蚁穴到食物源的最短路径，并且能随环境的变化而变化，适应性地搜索新的路径，产生新的选择。 经过研究发现，在从食物源到蚁穴并返回的过程中，蚂蚁能在其走过的路径上分泌一种化学物质一信息素，通过这种方式形成信息素轨迹。信息素轨迹可以使蚂蚁找到其返回食物源(或蚁穴)的路径，其他蚂蚁也可以利用该轨迹找到由同伴发现的食物源的位置。由蚂蚁个体的特征可以看出，蚂蚁除了对信息素有感知外几乎无法获知环境的信息，因而当环境中不存在信息素时，蚂蚁的行为是完全随机的。也就是说，蚂蚁在一个新的环境中的初始行走是完全随机的。另外，蚂蚁的搜索不是孤立的。事实上，假如只有一只蚂蚁进行搜索，由于蚂蚁的短视，很难找到最佳路径。当蚂蚁走过一条路径时，在上面留下的信息素会吸引更多的蚂蚁走这条路。当这条路径上通过的蚂蚁越来越多，以至信息素强度增大，后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度。 图2.1 蚁群的初始路径
第30卷 第4期系统工程与电子技术 Vol.30 No.42008年4月 Systems Engineering and Electronics Apr.2008 文章编号:10012506X (2008)0420772205 收稿日期:2007201219;修回日期:2007208230。 作者简介:杜湘瑜(19762),女,讲师,博士,主要研究方向为系统仿真技术,雷达系统仿真技术。E 2mail :xiangyu_du @https://www.doczj.com/doc/e216093897.html, 基于云模型的定性定量转换方法及其应用 杜湘瑜,尹全军,黄柯棣,梁甸农 (国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073) 摘 要:针对复杂系统综合评估过程中广泛存在的不确定性,以及定性与定量变量之间的转换和映射的需求,提出了基于云模型的定性与定量变量转换方法。该方法利用云模型在不确定性转换上的优势,最大限度的保留了评估过程中固有的不确定性,提高了评估结果的可信度。通过应用实例的设计和实现给出了应用该方法的具体步骤,验证了该方法和过程的可行性。 关键词:云模型;定性与定量变量转换;云发生器;综合评估中图分类号:TP 183 文献标志码:A T ransformation bet w een qualitative variables and quantity based on cloud models and its application DU Xiang 2yu ,YIN Quan 2jun ,HUAN G Ke 2di ,L IAN G Dian 2nong (Coll.of Elect ronic Science and Engineering ,N ational Univ.of Def ense Technology ,Changsha 410073,China ) Abstract :To achieve t he mapping between qualitative and quantitative variables ,a met hod for transforma 2tion between quality variables and quantity based on cloud models is proposed.This met hod utilizes and keep s t he uncertainty in complex system evaluation.Consequently t he reliability of evaluation is improved.An appli 2cation instance is implemented to validate t he feasibility of t he met hod. K eyw ords :cloud model ;transformation between qualitative variables and quantity ;cloud generator ;syn 2 thesis evaluation 0 引 言 复杂系统的评估往往需要从多个层次、多个渠道进行,通过综合集成形成合理可信的最终评估结果。由于采用不同的评估方式,评估的中间结果既可能是能够采用精确数值描述的定量变量,也可能是只能采用诸如“好、良、差”此类模糊语言值进行评价的定性变量。特别是,在复杂系统评估过程中普遍存在着不确定性,其来源非常广泛,主要包括对象本身具有的行为不确定性,测试数据具有的不确定性等。特别是专家意见往往采用自然语言描述,具有明显的模糊性和随机性。 不确定性的广泛存在一方面增加了测试与评估过程中定性与定量综合集成的难度,另一方面这种不确定性也正是专家智慧的体现。因此,处理并充分利用这种不确定性,建立定性变量与定量变量之间的映射和转换关系,形成专家定性意见的定量可比性,是提高系统评估结果可信度的重要手段之一。 目前常用的定性定量转换方法中,如层次分析、量化加权、专家群体打分、控制论和定性分析等,夹杂着一些数学模型和定量计算等,都不能同时兼顾空间实体的随机性和 模糊性[2]。为了解决这一问题,李德毅院士提出了以云模型为核心的云理论[3]。其中,云是用语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,它把模糊性和随机性完全集成到一起,构成定性和定量相互间的映射,为定性与定量相结合的信息处理提供了有力手段。目前,云模型已经被广泛的应用于复杂系统的综合评估中,文献[426]分别对云模型在C4ISR 系统、电子产品、军事电子信息系统等的综合性能和效能评估中的应用进行了阐述。 1 对云概念的再理解 定义(云) 设U 是一个用精确数值表示的定量论域,X ΑU ,T 是U 空间上的定性概念,若对于元素x (x ∈X ),都存在一个有稳定倾向的随机数C T (x )∈[0,1],称为x 对T 的隶属度,即 C T (x ):U →[0,1],Πx ∈X (X ΑU ),x →C T (x )(1)则概念T 从论域U 到区间[0,1]的映射在数域空间的分布,称为云(Cloud )。 云定义的独特之处在于仅仅用三个数值就可以勾画出由成千上万的云滴构成的云,把定性表示的语言值中的模糊性和随机性完全集成到一起。云的数字特征反映了定性