制衣生產管理信息系統(tǒng)的改進及產能預測研究.pdf

1、數據庫優(yōu)化是系統(tǒng)維護工作中最重要的任務之一，它是保證系統(tǒng)快速運行、滿足日益增長的數據處理需求的主要手段。本文根據寧波申洲制衣生產管理系統(tǒng)的實際應用需求，提出了從索引、存儲過程、視圖、結構化查詢語言（Structured Query Language，簡稱為SQL）語句優(yōu)化等優(yōu)化技術。為了幫助公司更有效的管理和由粗放管理向精細化管理轉變，進一步開發(fā)IE管理模塊和生產條形碼管理模塊。
　　 然后依據寧波申洲公司的縫制車間生產情況，分

2、析了影響服裝生產的各種主要因素。應用灰色系統(tǒng)理論的灰色關聯分析，對影響服裝生產的因素進行灰色關聯分析，得出了各影響因素對服裝生產的影響程度排序，以此確定人工神經網絡的輸入參數。
　　 最后應用神經網絡的BP算法，選擇灰色關聯分析的六個優(yōu)勢因子作為輸入參數，采用MATLAB中的神經網絡函數庫編寫程序，建立了服裝產能預測模型。考慮到BP神經網絡有一些缺陷，就引用了遺傳算法對BP神經網絡的權值和閾值進行優(yōu)化，提出了改進的基于遺傳算法結