基于概率模糊聚類算法的綠色會展智能管理系統研究

豆曉寧 朱磊 李巖

(1.西安歐亞學院工商管理學院 陜西西安 710065；2.西安建筑科技大學公共管理學院 陜西西安 710054)

1 引言

循環經濟是一種以減少污染、實現資源再利用、減少廢物排放為目的的經濟發展模式，可以有效解決經濟發展、資源消耗、環境污染等問題，促進經濟可持續發展。會展業是旅游業的重要組成部分，對環境資源的保護有著非常嚴格的要求，會展業對環境資源造成的破壞不容忽視。同時，通過回收處理后的廢物并最大限度減少廢物排放，使生態環境得到最好的保護，有效地改變了傳統的資源消耗和環境污染的惡性增長模式。這是會展業發展的一大趨勢，也將促進中國會展業的綠色發展和社會經濟的可持續發展。建立了完整、全面的綠色會展智能管理體系，對我國會展業的綠色發展和建設將會產生巨大影響。在概率模糊聚類算法的指導下，建立科學的綠色會展智能管理系統對未來會展業的發展具有重要意義。

隨著社會的不斷發展，對智能管理系統的研究越來越多。Ahmed Alim Al Ayub提出了一種生成自動內容的方法；李達等利用重力傳感器、加速度傳感器等設備建立了智能輸液管理系統；周晨毅等建立了以物料清單為核心的智能制造項目管理系統，以滿足生產企業對物料管理的需求，從而達到現代企業的管理水平；為了更好地理解讀者的需求，周英偉提出了一種基于Aprior數據挖掘的新型信息推薦圖書管理系統；Lee Carman KM提出了一種基于物聯網的倉庫管理系統，旨在通過應用先進的數據分析技術提高倉儲的準確性和效率，并對訂單的可變性具有強大的魯棒性。然而，無論是哪方面的研究，都需要從不同方面綜合考慮影響因素。

本文的創新之處在于將模糊C-回歸聚類算法與綠色會展智能管理系統相結合，并詳細介紹了算法的實現過程，從而對系統進行設計。此外，還對系統性能進行了測試，證明了本文設計的綠色會展智能管理系統具有一定的實際可行性。

2 智能管理系統的概率模糊聚類方法

2.1 模糊聚類算法

隨著移動網絡、電子商務、云計算等新技術的快速發展，當前數據量飛速增長，數據結構越來越復雜。數據處理的潛力不可估量，因此必須提供有效的數據分析方法。使用計算機和其他技術分析數據避免了大量數據的積累，但沒有足夠的信息，從而將復雜的數據轉化為有指導意義的知識。使用數據統計方法挖掘有用和有意義的數據對當今社會來說非常有意義。

聚類分析是各國研究最多的數據挖掘技術之一。聚類分析特別適用于發現數據混亂中的內部結構和隱藏信息，并已得到很好的應用，例如數據挖掘、病原體、網絡信息安全、管理系統等。在許多數據挖掘技術中，聚類分析是最重要的支持。

聚類分析可以分為硬聚類和模糊聚類，傳統的硬聚類算法在聚類過程中具有太多的絕對性，使得每個樣本點在不同的聚類中心只有一個。這與實際情況不符，也使得聚類效果不理想。模糊聚類技術可以很好地實現聚類效果，廣泛應用于管理系統。

根據聚類分類的不同屬性，聚類的分類方法包括:基于分區的聚類、分層聚類、基于網格的聚類等。目前，基于目標函數的模糊聚類算法已成為模糊聚類的主要研究對象，這方面的研究比較廣泛。該算法可以描述為有限目標函數的優化問題，由機器完成。它可以在目標函數的優化中獲得分類和聚類的結果。該方法具有可操作性強、可擴展性好、易于與其他理論相結合的特點。該算法的優化和求解過程易于計算機使用，具有良好的聚類效果。

2.2 綠色展覽

隨著國際政治、經濟和文化交流的不斷深入，以展覽為主要內容的國際會展業發展迅速。然而，由于會展業的快速發展，它在短短幾天內就產生了大量廢物，不僅對環境造成了極大破壞，還造成了巨大的資源和能源消耗。有學者提出，綠色展覽需滿足三個條件:“綠色展覽”是為參展商提供符合資源利用、生態環保要求、不危害人體健康的展覽。“綠色展覽”是利用一系列有效的軟硬件手段，以減少對環境的影響，節約能源，從而降低展覽的運營成本，實現環保與會展經濟的協調。

對于會展企業來說，可以從自身的角度建立綠色會展管理體系，找出與可持續發展理念相矛盾的問題，從而對其進行有效引導，并針對污染、浪費等問題提出相應的治理對策。

對政府來說，它可以讓政府清楚地了解在發展綠色展覽過程中應當關注的問題，以及如何衡量綠色展覽的效果，從而為政府制定相關政策提供依據。

因此，要實現綠色會展的良性發展，就需要建立科學、嚴謹、完整的綠色會展智能化管理體系，為綠色會展的發展規劃提供決策依據。只有構建智慧的綠色展覽管理系統，才能科學評估綠色展覽的發展，發現問題并加以改進。因此，綠色展覽智慧管理系統的建設是綠色展覽過程中不可或缺的一部分。

2.3 管理系統中的模糊C-回歸聚類算法

在新一代信息技術中，各種綠色展覽管理系統已成為智能化的趨勢。綠色展會的管理者對更加集成、智能和高效的展會管理系統的需求大大增加。

假設

假設建立了基于多元線性函數的綠色會展智能管理系統的轉換回歸模型，然后利用C均值原理在輸入和輸出空間中劃分C條回歸模型，其可由公式(1)總結:

式(1)中:在o=1,2,,c,1≤C≤M。Inθo中，θo表示要估計的模型參數，M表示系統數據對的數量，即樣本的數量。由于這是一個分類回歸模型，模糊C回歸聚類算法中的采樣距離由系統數據(xl,yl)根據模型參數θo估計，然后與實際輸入結果進行比較。該距離 可由公式(2)表示:

模糊C-回歸聚類算法的目標函數如下:

通過計算目標函數的最小值，可以獲得如下結果:

與其他模糊聚類方法相比，基于最小二乘法的模糊C回歸聚類算法計算最小值，從而獲得C型回歸模型的參數:

式(7)中:Xs是行向量輸入運算矩陣；Y是對應的列向量輸出運算矩陣；oW是具有對角元素的對角矩陣。

目前，我國綠色會展管理系統在信息化、智能化程度低、相關性低、數據管理不完善等方面存在諸多問題，迫切需要一個更加智能、高效、一體化的管理平臺。因此，基于概率模糊聚類方法，本文設計了一個綠色展覽智能管理系統，以實現展覽的智能管理。

3 綠色展覽智能管理系統設計實驗與評價

3.1 系統設計

在此基礎上，本文進一步設計了一個綠色會議智能管理系統。智能管理系統有六個主要功能模塊:參展商管理子模塊、系統管理子模塊、展會主辦方管理子模塊、邀請方管理子模塊、查詢統計子模塊和采購商管理子模塊。

非功能需求可以被視為滿足客戶的業務需求，但不包括在功能需求中。與軟件系統結構和開發過程相關的質量如圖1所示。

圖1 非功能需求分析

系統的安全性是確保用戶的重要數據不會被竊取和篡改的重要條件。在設計之初，本文組織了相關領域的安全專家對整個系統的安全做出了合理規劃，并制定了具體的安全措施。同時，本文還組織系統開發人員、實施人員、項目經理、安全專家等共同探討，為系統的安全運行提供了有力保障。此外，該系統安裝在政府部門的內部網絡中。經過多次物理隔離后，它配備了高級防火墻，以防止黑客入侵。這可以識別用戶權限并防止非法用戶登錄。

在系統投入使用之前，它已經進行了大量壓力測試和響應時間測試。在合理的響應時間范圍內，保證了系統的安全性和可靠性。此外，技術人員24小時在為系統配置的機房值班，通常不會出現技術問題。

軟件維護是指軟件交付給用戶后，對其進行修改以滿足對軟件的新要求。良好的界面設計有助于提高系統的可維護性。當前系統基于客戶機/服務器(C/S)架構。因此，在未來的開發過程中，瀏覽器/服務器(B/S)模型將被引入會議信息管理系統，從而形成一個集成了兩種不同設計方法的會議信息管理體系。

3.2 系統數據庫表設計

表1用于保存系統操作員的基本信息，包括號碼、管理權限、注冊時間、登錄號碼、密碼、姓名等相關內容。

表1 操作員信息

3.3 性能要求評估

在客戶機上，100個用戶對服務器的請求通過代碼進行了模擬(下面使用平均值進行描述)。系統登錄、添加參展商功能、添加采購管理、綜合統計、邀請管理和數據備份分別運行了三次。統計每個階段的反應，并記錄每個階段的使用情況。同時，查詢的用戶數量和響應時間也進行了分析(見圖2)。

圖2 響應時間(s)

如圖2(a)所示，系統登錄、添加參展商功能、添加采購商管理、綜合統計、邀請管理和數據備份的平均響應時間分別為0.498秒、1.064秒、1.187秒、1.496秒、1.979秒和2.994秒。從圖2(b)可以看出，當同時查詢用戶數為10時，整個系統的平均響應時間為0.101s；當用戶數為20時，平均響應時間為0.236s；當用戶數為40時，平均響應時間為0.315s；當用戶數為60時，平均響應時間為0.377s；當用戶數為80時，平均響應時間為0.419s；當用戶數為100時，平均響應時間為0.489s。綜上，整個系統的響應時間在0.5s以內。系統響應時間在一定范圍內，系統響應速度快。

CPU利用率和內存利用率如圖3所示。

圖3 CPU利用率和內存使用率

圖3(a)顯示，系統登錄、添加參展商功能、添加采購管理、綜合統計、邀請管理和數據備份的平均CPU利用率分別為28.96%、36.98%、36.02%、61.95%、58.99%和68.09%。從圖3(b)可以看出，系統登錄、添加參展商功能、添加采購管理、綜合統計、邀請管理和數據備份三次的平均內存使用率分別為31.95%、39.08%、40.05%、50.01%、50.00%和51.69%。綜上，每個輸入的最終測試結果都通過了。因此，本文設計的綠色會展智能管理系統具有良好的性能及推廣應用價值。

4 結語

綜上所述，本文對系統的物理結構和軟件結構進行了設計和分析，確定了系統設計的總體結構。設計了系統界面模塊、參展商管理模塊、采購商管理模塊、展會組織模塊、邀請方模塊、查詢統計模塊、系統管理模塊等關鍵模塊。目前，綠色會展的理論研究尚處于起步階段，將概率模糊聚類引入會展發展尚處于探索階段。基于概率模糊聚類的會展發展模型需要進一步探索和改進。因此，綠色會展智能管理系統的建設可能存在一些疏漏，從而導致該系統不完善。此外，由于研究能力等客觀因素的制約，本文沒有對該系統進行實證分析。一方面，可以在實踐中發現指標體系的缺陷，以便進一步完善；另一方面，也可以對綠色會展的發展進行評估，找出需要改進的方面，從而為未來會展業的可持續發展提供一些有益的參考。