aas杂志社田华发表论文

一、投稿方式 投稿方式有两种，一种为传统邮寄投稿方式；另一种为网上投稿方式。一般来说，每个刊物对于手写稿、打印稿、磁盘稿或网上投稿都没有具体要求，只要内容好他们都会考虑刊登，当然了，在同等情况下，网上投稿采用的可能性更大。因为这样可以加快编辑的处理速度，还可减少咱文章出差错的机会。如果程序是关于数据库的，请别忘了同时将有关数据库发去，至少是库结构文件，以利于众编们调试您的程序。另外，手写稿您可一定誊写清楚，不容易辨别字母、数字等，您可以在边上用另色笔注明嘛!如“0”与“o”、“1”与“l”等。 二、投往何处 信息时代的到来，为各种媒体提供了广大发展空间，也为各为撰稿人投稿提供了更多的选择机会。如何选择刊物来投稿呢？首先确定你投稿的目的，如果只是为了上报发表，那么把稿件投到那些所谓小报小刊的效果要好的多；如果你是为了稿费，那么把稿件投到大报大刊，但相对的，采用率却非常低，因为投稿的较多，但只要用了，稿费是不会少的，并且知名度会随着你的文章发表多少相应增加，说不定哪一天编辑会找上门来，约你写稿。

食品冷链企业发展分析论文

【 摘要 】文章研究了新零售趋势下冷链的发展模式；以食品安全、食品营养构建起聚焦产前管理、发展流通加工技术等，并通过提供一体化的解决方案以及采取高效的轻资产运营技术等关键经营要素，探讨了冷链企业的发展模型。

【 关键词 】冷链；新零售；冷网；食品安全；流通

加工从国家发布《“十二五”农产品冷链物流发展规划》至今，中国农产品冷链物流开始进入快速发展阶段。然而，中国农产品冷链物流仍然存在自动化水平低、物流成本较高、冷链流通率低、尚未形成完善的冷链物流体系等问题，导致农产品冷链物流水平与居民消费升级、现代农业发展和农产品出口需求扩大相比,仍有较大差距；同时，随着人们对食品安全重视程度的不断提高，对高品质低温食品的需求量日益增大，同时互联网的快速发展带动了电子商务爆发式的增长，网购平台打通了销售者与消费者之间的通道，冷链物流链被拉长，市场对冷链的需求迅速增加。明显，发展冷链物流正当其时，选择合适的发展模式作为冷运企业的运营策略成为冷链企业经营成败的至关重要的因素。

一、聚焦客户需求，提供一体化解决方案

新型冷链企业往往在盈利模式不清的时候，为了构建进入壁垒采取了规模化，但无法通过短期的业务增长提高资源的利用率，从而使得回报周期过长，甚至会为此影响了战略判断。因此，冷链企业的发展需要有恰当的发展模式和管理模型。1.分两阶段实现发展目标与传统的冷链运输企业相比，新型冷链企业会更加关注与物产区农户的合作，而不仅仅是为了满足客户的.运输需求。新型冷链企业会从农户到消费者提供一体化的解决方案。“产”、销、配一体，从源头引入物美价优的产品，全环节把控产品质量，提高与物产区农户及消费者的黏性。从与物产区联盟到定制会耕种，从品质配送到建立全链条商业伙伴关系等，新型冷链企业将通过产区战略合作以及线上线下平台的伙伴合作定位发展目标，并通过分阶段实施以达成战略目标。2.仓网、店网一体化，构建伙伴型冷链平台新型冷链企业的仓网和店网是一体化的，建立仓网首先从功能上区分出产地仓和销售仓。对于产地仓应该与产地特产店等具有地方特色的门店建立起伙伴关系[1]，以此成为宣传的基础窗口；销售仓则与各类社区门店建立合作联盟，以此作为销售延伸。同时，社区门店也将成为承载最后一公里保鲜的主要资源。对于新型冷链店网，将会是一个开放的伙伴平台，能充分利用社会资源。个体工商户中只要添置专门的三温冷藏陈列装置即有可能成为店网伙伴。平台化的操作不仅能迅速成为销售的延伸、解决最后一公里配送问题，更重要的是能低成本利用重要的目的地段资源。3.发展流通生产加工技术，拓展发展空间中央冷库将成为未来冷链发展的神经中枢，农产品初深加工后再流通将可以逐步解决应季农产品销售期短、储存运输紧张、配送难等流通难题。此外，发展流通生产加工技术，可以高度融合线上平台以及仓网，提高与农户、终端销售商的黏度，有利于冷链企业削峰平谷、均衡化生产。随着生物技术、食品化学等相关学科的快速发展，农产品加工技术发展越来越快速，高新加工技术如微波技术、无菌贮存与包装技术、瞬间高温杀菌技术、真空冷冻干燥技术等在农产品生产与流通中得到了广泛应用。依托杀灭菌新技术的发展，产品流通对于低温抑菌保鲜的包装技术的依赖程度也将会降低，流通难度将会降低。从技术发展趋势来看，在果蔬加工中，为了保证果蔬的营养、新鲜、可口，除了传统的速冻、脱水、罐头产品之外，切割产品得到了广泛应用[2]；农产品加工开始向节能、环保、高效方面发展。在农产品深加工前沿，正在向分子水平发展，通过对原料功能成分、分子水平提取的利用，研制一些符合人体所需营养的保健食品，提高农产品精深加工技术，实现资源的综合利用。此外，随着高新技术的不断应用，加工设备越来越高新化，如无菌包装设备、多功能饮料罐装设备、速冻设备、膜分离设备等。当然，我国农产品加工技术和发达国家相较而言，还存在着一定的差距，这也恰好是新型冷链企业发展的机会。4.聚焦产前管理，打造基于国内物产的食品安全领军冷链企业食品安全已成为食品消费的首要关注要素，聚焦产前管理将会成为未来冷链发展的突破方向。以供港蔬菜为例，深圳检验检疫局数据显示，2016年深圳地区全年运送供港蔬菜5.1万批，共47.5万吨，同比上升10%。相信在未来的三到五年，以供港食品模式打造的食品产前管理将逐渐普遍，能在产前管理获得先机资源将会为冷链企业的发展提供更广阔的发展空间。图1尝试从业务发展的驱动因素，针对不同的发展阶段提供了发展策略。关键点体现在：与前端的种养殖农户建立生产合作伙伴关系，基于流通加工技术，以特产店、社区商店以及线上平台结盟等建立起全渠道的销售网络，从而建立起绿色健康的全新冷链生态。

二、立足具体、简单的实践理念

实施运营策略具体、简单的运营策略是取得成功的至关重要的因素，这里主要给出了以“产”定“销”，即通过将产地仓包干以及销售仓包销相互促进的方式，建立基本的运营的模型。然后通过项目型组织以产地（区别于客户和行业）的模式提供一体化的解决方案，最终建立起围绕仓经营的营运体系。当然，所有运营策略的成功都离不开高效、灵活的平台技术。图2描述了基于仓营销体系的运营体系，在此基础上通过“五力”（借用外力、发展新力、整合能力、激发能力以及优化内力）模型等管理技术实现经营目标。

三、结束语

冷链物流企业依靠提供运输服务的发展空间有限，具备依托新技术的发展提供一体化的解决方案，服务于提高居民生活质量，带动产区经济发展的新型冷链企业将会成为冷链企业获得未来发展空间的关键。因此，选择合适经营模式，提高冷链配送的质量，实施完善的冷链配送的技术，让冷链配送变得更简单、更实惠或许是一个正确有效的发展模式；无疑，本文为冷链企业发展策略、营运策略以及有效经营、健康发展提供了实践参考方向。

参考文献：

[1]田华，周瑞琪，朱柏青.发达国家冷链物流发展的成功经验及启示[J].价格月刊，2016，（04）：68-71.

[2]陈广，罗岚.生鲜农产品冷链物流中的食品安全问题研究[J].物流技术，2013，32(12)：81-83.

资料分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量资料进行分析，提取有用资讯和形成结论而对资料加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支援过程。在实用中，资料分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。以下是我为大家精心准备的：资料分析在混凝土配合比设计中的应用探究相关论文。内容仅供参考，欢迎阅读!

资料分析在混凝土配合比设计中的应用探究全文如下：

混凝土是全世界范围应用最为广泛的建筑材料。在混凝土诞生的一百多年中，无数科研工作者、工程实践者付诸大量的心血探索混凝土的奥秘。但是由于混凝土是一种从细观到巨集观都是高度非均质的多项复杂体系，在科学实践中存在众多问题。

混凝土配合比设计的研究对于混凝土生产企业优化工艺、降低成本有着重要意义，为此全世界范围内的学者都给出过不同的研究方法。但是现行的配合比设计方法仍存在较多问题亟待解决。究其原因主要是有关混凝土材料的基础理论性研究不足，导致现行的众多的配合比设计方法均不能以材料科学: 组成、结构与效能的科学方法来阐述混凝土的内在问题。

我们可以对国内外几种配合比设计方法进行简单的评价: 美国ACI 方法: 其优点在于简单易行，通过查表即可得出配合比，但是各个引数的选择理论依据不强，对于材料性状变化的敏感性差，是经验性配合比设计方法最为典型的案例。而英国BRE 方法，相比美国ACI 方法引数选择相似，但是其选择依据考虑的因素更多，缺点也比较明显，仍是图表选择的形式，可能导致普适性较差。法国Dreux 方法的优点在于各个引数考虑细致。但是，Dreux 级配曲线可能有一定局限性。法国 de. larrad 则在理论上更胜一筹，以物理模型和数学模型建立的设计方法。而我国现行的配合比设计方法更注重的是经验性设计。应该注意到，这样的配合比设计方法理论基础相对薄弱，经验性选择居多，并且计算结果偏差很大。具体表现在，强度公式引起的误差波动，其次用水量与砂率的选择依据也并不充分。

近年来，随着“人工神经网路”等资料分析方法研究的兴起，越来越多的人开始尝试用资料探勘与分析的方法来进行混凝土配合比的设计与优化。比如人工神经网路方法就具有非线性处理能力强、不需要明确的函式关系式等特点。一个三层BP 神经网路可以以任意精度近似任何连续函式。甚至有研究指出采用人工神经网路技术进行混凝土配合比设计，具有适应性强、准确有效的优点，是进行多组分混凝土配合比设计的一种切实可行的方法。

本文针对混凝土配合比设计的研究工作已经取得的进展，阐明混凝土配合比设计所存在的问题，分析并讨论资料分析在混凝土配合比设计中的地位与意义，为混凝土配合比设计的进一步研究与工程实践提供一定的参考价值。

1 资料分析与混凝土配合比设计

1. 1 人工神经网路

1. 1. 1 人工神经网路技术简介通常意义上的BP人工神经网路是以输入单元为自变数、输出单元为因变数、网路单元间的连线权值为调整参量，按最小误差原则逐步反馈修正而使网路达到最佳模拟状态的一种数学演算法，即误差反传误差反向传播演算法的学习过程，由资讯的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入资讯，并传递给中间层各神经元; 中间层是内部资讯处理层，负责资讯变换，根据资讯变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构; 最后一个隐层传递到输出层各神经元的资讯，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出资讯处理结果。

当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的资讯正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网路学习训练的过程，此过程一直进行到网路输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。

1. 1. 2 在混凝土配合比设计中的应用人工神经网路的特点是非线性处理能力强、不需要明确的函式关系式等，正是因为这些优点，人工神经网路技术慢慢渗透到了各行各业当中且有着非常广泛的应用。理论上讲，一般的三层BP 神经网路可以以任意精度近似任何连续函式。有科学研究指出，采用人工神经网路技术进行混凝土配合比设计，具有适应性强、准确有效的优点，是进行多组分混凝土配合比设计的一种切实可行的方法。刘国华等人曾以BP 网路表达的混凝土效能——配合比关系作为约束条件，以成本函式作为目标条件，采用Monte - Carlo 随机试验法建立直接优化设计模型，并对网路输入输出单元的选择和预测结果稳定性进行较深入的探讨，最终开发出了实用软体。

1. 1. 3 应用例项

用BP 人工神经网路技术建立一个混凝土配合比设计的预测模型，首先必须能够让输入单元反映出影响混凝土最终效能的各个因素，且输出单元要包括所设计混凝土的各项效能指标。因此输入单元主要包括各种原材料的用量和混凝土制作工艺，主要有以下几种: 胶凝材料水泥的品种、强度、初终凝时间; 砂的用量与细度模数; 石子的用量、颗粒级配和最大、最小粒径;矿物掺合料如膨润土、粘土、粉煤灰、矿渣、矿粉等的用量; 用水量; 外加剂 主要指减水剂用量及其减水率 。对于混凝土的制作工艺，主要是指其拌合方式，因为不同的拌合方式成本不同，得到的混凝土效能也有差异。而输出单元主要包括混凝土强度、流动度与和易性，其他各项效能因一般情况暂不要求顾不做考虑。

为了提高模型在实际运算中的效率，可根据不同要求对输入输出单元做适当取舍。将输入单元中原材料的影响分为用量与质量指标两类。对于原材料的用量，由于在具体工程中某些材料如矿物掺合料等不会被采用，因此可以忽略; 质量指标往往对于同一工程而言，同产地原材料效能变化不大，在计算中可视为常值不予考虑。如果样本中原材料种类过多，包含了预设输入单元以外的原材料，则视作无效样本，不予采用; 但当样本中原材料种类少于网路单元中原材料的种类时，此类样本中未使用的原材料用量可以以0 代替。当然，如果试验得到的混凝土效能种类少于网路输出单元的效能种类，则视为无效样本。

1. 2 模糊聚类分析

1. 2. 1 模糊聚类分析简介模糊聚类分析是用数学方法研究和处理所要研究物件的分类问题，即用数学定量地确定分析物件之间在性质、特征等方面的亲疏关系和相似性，从而实现对事物客观地分型划类的数学方法。它是一种非常有效的分类手段，广泛地应用于天气预报、地震预测、地质勘探、环境保护以及影象语言识别等领域之中; 但是模糊 *** 论不同于普通的 *** 论，它是一种全新的理论，因而理解起来需要作一下思维的变换。而聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地进行型别的划分。在客观世界中，事物之间的界限有确切的亦有模糊的。

当分类要求涉及事物之间的模糊界限时，需运用模糊聚类分析方法。通常把被聚类的事物称为样本，将被聚类的一组事物称为样本集。模糊聚类分析有两种基本方法: 系统聚类法和逐步聚类法。聚类分析是用数学方法研究和处理所要研究物件的分类问题，即用数学定量地确定分析物件之间在性质、特征等方面的亲疏关系和相似性，从而实现对事物客观地分型划类的数学方法。用模糊聚类分析事物更加的灵活，客观和计算简便。

1. 2. 2 在混凝土配合比设计中的应用模糊聚类分析在混凝土配合比设计中的应用主要是采用基于模糊等价关系的动态聚类法，其计算过程主要是样本与聚类指标的选择、资料标准化、计算模糊相似关系、确定模糊等价关系和聚类，模糊聚类分析的结论并不表征物件绝对属于某一类，而是以清晰的阈值表征物件在一定程度上相对属于某一类。模糊聚类分析与BP 人工神经网路结合进行预测比单纯的模糊预测精度要高，所需的训练次数要少，而且预测效果要好。这是因为通过模糊聚类分析可以预先将各个模式分成若干类别，而如果单纯地通过隶属度进行预测计算则无法充分利用各个模式间存在的相容相斥关系，这样将会导致可利用的资讯不完整。

相反。如果能够很好地配合BP 人工神经网路的资讯处理机制，则可以充分增强神经网路的分类能力。除此之外，还可以使各个模式间的相容相斥资讯得以利用，预测精度会相应提高。模糊聚类由于可以从量上把握研究体系中的复杂和模糊不确定的关系，因此在混凝土配合比设计中应用模糊聚类方法可以解决那些往往无法定量讨论的问题。模糊聚类还可以通过对混凝土配合比基础理论的修正，来侧面优化通过人工神经网路建立的混凝土配合比设计系统。周双喜曾以钢渣粉、粉煤灰、矿渣粉、烧黏土等作为试验物件，把掺加不同掺合料胶砂的3d与28d 抗压、抗折强度作为样品的指标，通过模糊聚类分析了掺合料的活性，并由此避免了凭经验选择所带来的主观片面性。

李敏等人采用抗压强度损伤系数、外观损伤系数和耐久度损伤系数为一级评价指标，以爆裂度、裂缝宽度为二级指标，确定了评价因子的权重，建立了评价计算模型，实现了无损伤快速的对高强混凝土受火后的综合评价。田华等人指出通过选取两类指标: 最简单直观的水灰比、矿物掺合料用量、砂率、水泥强度、混凝土外加剂用量和骨料最大粒径或者体现混凝土强度、工作性、耐久性和经济性的抗压强度、坍落度、抗渗性和原材料，将模糊聚类分析法用于混凝土质量控制中可改进传统混凝土质量评定结果的不客观性。赵运德等人以人力、机械、材料、方法和环境为指标采用模糊聚类分析法，建立了一种快捷方便的混凝土质量评估模型，可预测混凝土质量评价中的影响因素，以确保工程质量的合格。

1. 3 灰色关联分析

1. 3. 1 灰色关联分析简介灰色关联分析方法是根据各个因素之间发展趋势的相似相异程度 灰色关联度 作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色关联分析的基本原理是考察各行因素之间微观或巨集观的几何接近，以分析和确定各因素之间的影响程度或若干个子因素对主因素的贡献程度。灰色系统理论实际上提出了对各子系统进行灰色关联分析的概念，该理论企图通过一定的方法来寻求系统中各子系统 或因素 之间的数值关系。也正因为此，灰色关联度分析对于任意一个系统的发展变化态势都提供了数量化的度量。关联度是针对于两个系统之间的因素中随时间或不同物件而变化的关联性大小的量度。在系统发展过程当中，若两个因素变化的趋势具有一致性 同步变化程度高 ，则可以说二者关联程度大，因此可以得出在某个包含多种因素的系统中具体的某个因素是属于主要的、次要的还是影响比较小的。

1. 3. 2 在混凝土配合比设计中的应用

混凝土是一种可用于多种环境下的非均质材料，其效能受多种因素的影响，而应用灰色关联理论可以将混凝土多个影响因素的“影响力”进行量化、排序，不仅使人们在理论上更好的认识混凝土，而且有助于混凝土配合比设计方法在理论层面上的完善。冯庆革等人曾借助灰色关联理论计算出养护龄期为7、28d 的混凝土抗压和抗拉强度与10nm ～ 20nm 范围的孔关联度最大， 91d 时与大于400nm 的孔关联度最大。梁本亮的结论与按照单因素敏感性分析方法得出的结果一致，即应用灰色关联建立了氯离子浓度、水灰比、环境溼度和构件表面氯离子浓度与氯离子侵蚀寿命之间的关联度，得出混凝土结构氯离子侵蚀寿命影响因子敏感度中，以构件表面氯离子浓度为最高，其次是氯离子浓度和环境溼度，水灰比敏感度最低。

张永娟等人通过灰色关联理论分别分析了钢渣粉和矿粉颗粒与混凝土强度之间的关系，指出要想提高钢渣粉颗粒群的反应活性，应增加粒径为5μm ～ 30μm，尤其是粒径为5μm ～ 10μm 的颗粒含量，而矿渣粉则是0 ～20 μm范围内的颗粒对混凝土强度有积极作用。席峰等人通过分析聚苯乙烯泡沫混凝土的原材料用量与混凝土强度和密度的关联度，指出在密度不变的情况下，水灰比的改变和减水剂的使用对混凝土强度影响最大; 而在强度不变的情况下，砂石和EPS 的含量是影响密度的主要因素。

C. Y. Chang和他的团队曾将灰色关联和赋权技术结合起来确定了应用再生骨料生产混凝土的最佳引数。冯庆革等人通过灰色关联分析法计算出养护龄期为7、28d 的混凝土抗拉、抗压强度与10nm ～ 20nm 范围的孔关联度最大，91d时与大于400nm 的孔关联度最大。罗洵利用灰色关联法，分析了胶凝材料用量、水胶比、磨细矿渣掺量、矽灰掺量与混凝土坍落度和28d 强度的关联度，得出胶凝材料的用量对混凝土强度和流动性的影响最大的结论。袁晓露的团队还通过灰色关联法分析了水泥矿物组成与韧性间的主次相关性。陈志江等人利用灰色关联分析法得到了各个因素对混凝土碳化深度的影响，按照大小依次排序为: 水灰比、相对溼度、水泥用量、碳化时间。

2 总结

1 采用人工神经网路技术进行混凝土配合比设计，具有适应性强、准确有效的优点，是进行多组分混凝土配合比设计的一种切实可行的方法。

2 模糊聚类分析与BP 人工神经网路结合进行预测比单纯的模糊预测精度要高，所需的训练次数要少，而且预测效果要好。

3 灰色关联理论可以将混凝土多个影响因素的“影响力”进行量化、排序，不仅使人们在理论上更好的认识混凝土，而且有助于混凝土配合比设计方法在理论层面上的完善。