【摘要】本发明涉及一种2，4-二氯-3-氰基-5-氟苯甲酸的制备方法。该方法以2，6-二氯-3-氟苯腈为原料，在溴代试剂作用下于浓硫酸溶剂中反应生成2，6-二氯-3-氰基-5-氟溴苯；通过制备烷烃格氏试剂，与2，6-二氯-3-氰基-5-氟溴
【摘要】 本发明公开了一种电子商务智能分储系统的储位优化筛选方法，根据电子商务公司的动态销售情况，采用相同尺寸的立体仓储同时储存整件和散件货物，并进行优化筛选、动态调整储位的方法。该方法基于购物车数据流进行储位优化筛选，采用滑动窗口动态记录货物相似度，根据相似度对货物进行聚类，根据聚类结果指导货物分储，并通过增量聚类的方法实现混合存储的动态更新。本发明在现有全自动立体仓储的设备上，增加优化筛选、智能分储设备就能实现异源、异种货物混合存储的功能，分储优化根据购物车数据得出，符合实际商务行为的要求，且分储优化都是由计算机根据电子商务动态数据实时控制，操作人员无须人工安排。 数据由整理 【专利类型】发明授权 【申请人】浙江工商大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】310018 浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号 【申请人地区】中国 【申请人城市】杭州市 【申请人区县】上城区 【申请号】CN201210064517.8 【申请日】2012-03-13 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102663571B 【公开公告日】2014-12-10 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102663571B 【授权公告日】2014-12-10 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06Q10/08; G06Q30/00 【发明人】傅培华; 殷红波; 朱安定 【主权项内容】1.一种电子商务智能分储系统的储位优化筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：货物根据先验知识进行分类，使得每一类进行混合仓储优化筛选的货物的总数量限制在一个合理的区间内； 步骤2：购物车数据流划分，某类货物有m种不同货物，在第th时间区间内共有n位顾客发生购买事务，对于第i位顾客，向量ui＝(xi1，xi2，...，xim)描述该顾客对这m种货物的购买事务，如果该顾客购买了第j种货物，则xij＝1，否则xij＝0； 另一方面，对于第j种货物，用向量vj＝(x1j，x2j，...，xnj)描述该货物被顾客购买的购买事务，如果该货物被第i位顾客购买，则xij＝1，否则xij＝0； 如果vj由大量1构成，说明该货物被顾客购买的频率很高，相反，如果vj由大量0构成，说明该货物被顾客购买的频率很低； 步骤3：购买事务矩阵构建，对于n位顾客购物车中m种不同货物，用ui作行向量、vi作列向量，得到购买事务矩阵： 步骤4：相似度矩阵构建，m行m列的相似度矩阵用来存储m种货物相互之间的相似度： 其中 sjk度量了在购买了第j种货物和第k种货物中至少一种的顾客中，有多少顾客同时购买了两种商品，如果sjk很大，说明顾客一旦决定购买第j种货物和第k种货物中任何一种，那么另外一种也有很大可能被同时购买，也即这两种商品的相关性很大，否则相关性很小； 步骤5：示性函数和矩阵构建，构建一个m行m列的矩阵，用来存储对应的相似度矩阵中每个元素的示性函数和： 其中 在实际计算中定义示性函数I{xij＝xik}，如果存在xij＝xik，则I{xij＝xik}＝1，否则I{xij＝xik}＝0，即第i位顾客同时购买了第j种货物和第k种货物，则示性函数为1； 步骤6：计算下一时间区间，按照步骤3、步骤4、步骤5计算第th+1时间区间的三个矩阵Xn×m、Sm×m和Bm×m； 步骤7：更新矩阵，更新相似度矩阵和示性函数和矩阵采用以下公式： Fn1： Fn1： 得到更新之后的三个矩阵 和 更新矩阵赋值： 及 回到步骤2获取下一个时间区间内某类货物购买事务的数据块； 三组矩阵构成一个滑动窗口的FIFO堆栈，在计算新的矩阵时，滑动窗口中旧矩阵被丢弃，新生成矩阵代替了旧矩阵的位置； 步骤8：换算相异度矩阵，构建矩阵： 其中，d(j，k)＝1-sjk，表示两种货物之间的距离； 步骤9：初始聚类，生成th时间区间内的聚类结果Rh； 步骤9中所述的初始聚类包括以下步骤： 步骤9.1：初始化，将所有对象置于一个簇中； 步骤9.2：计算每个簇重心；每个簇内随机选取对象，计算到重心的距离； 步骤9.3：取其他一个对象，判断距离重心更近？Y(是)，则属于右子树；N，则属于左子树； 步骤9.4：判断是否遍历所有对象？N(否)，则返回步骤9.3； 步骤9.5：Y(是)，则判断聚类数目大于等于预定值？N(否)，则返回步骤9.2；Y(是)，则计算各簇间相异度； 步骤9.6：合并最相似的两个簇，计算合并后各簇的相异度，判断大于合并前？N(否)，则输出初始聚类结果；Y(是)，则取消合并，直到相异度不再增加； 步骤9.7：输出初始聚类结果； 步骤10：增量聚类，根据新生成的相异度矩阵阵列，更新之后的聚类结果Rh+l，Rh+2，...，根据聚类结果指导货物分储； 所述步骤10中对生成的Rh聚类结果可以采用新增的密集单元的聚类更新过程或者采用取消的密集单元的聚类更新过程； 采用新增的密集单元的聚类更新过程，步骤如下： 步骤10.1.1：新增密集单元，用{ui1，ui2，...，uik}表示； 步骤10.1.2：前聚类结果，用Rh＝{t1，...，ts}表示，其中s为聚类数目； 步骤10.1.3：聚类的代表字，用cj＝an...a1表示，若uim∈tj，则aim＝1，否则aim＝0； 步骤10.1.4：对于每一个单元uij，执行标记位flag＝false； 步骤10.1.5：对于每一个聚类cj，判断聚类cj中存在一个或多个密集单元与uij有公共面？uj 步骤10.1.6：是(Y)，则判断标记位flag＝false？ 步骤10.1.7：是(Y)，则将ui吸收到cj中，更新状态，标记位flag＝true，暂存temp_c＝cj； 步骤10.1.8：否(N)，则形成新聚类，由聚类cj和temp_c合并而得c/； 步骤10.1.9：判断flag＝false？是(Y)，则新建一个聚类包含uij； 步骤10.1.10：更新聚类结果， 其中s/为更新聚类数目； 或者采用取消的密集单元的聚类更新过程，步骤如下： 步骤10.2.1：新增密集单元，用{ui1，ui2，...，uik}表示； 步骤10.2.2：前聚类结果，用Rh＝{t1，...，ts}表示，其中s为聚类数目； 步骤10.2.3：聚类的代表字，用cj＝an...a1表示，若uim∈tj，则aim＝1，否则aim＝0； 步骤10.2.4：对于每一个单元uij，对于每一个聚类cj，判断cj的聚类代表字为0？是(Y)，撤销聚类cj； 步骤10.2.5：否(N)，判断n＞1？，是(Y)，将cj分裂成n个聚类； 步骤10.2.6：否(N)，删除uij； 步骤10.2.7：更新聚类结果， 其中s/为更新聚类数目。 【当前权利人】浙江工商大学 【当前专利权人地址】浙江省杭州市下沙高教园区学正街18号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】123300004700090180 【引证次数】9.0 【他引次数】9.0 【家族引证次数】9.0 【家族被引证次数】25
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