考虑产品绿色度的制造商销售模式选择研究

针对电商平台销售渠道背景下制造商的销售模式选择问题,在一个绿色产品制造商和一个平台商组成的供应链中,考虑产品绿色度,运用Stackelberg博弈理论建立不同决策模型,研究制造商引入电商平台渠道的条件、最优销售模式和产品绿色度。研究发现:制造商不引入电商平台渠道,只通过自建网络直销渠道销售绿色产品时,产品绿色度最低;引入电商平台渠道可以激励制造商提升产品绿色度。代销模式下,产品绿色度最高,制造商的利润也最多;消费者对产品绿色度敏感程度的增强会促使制造商提升产品绿色度,但绿色投资成本的增加会降低制造商生产绿色产品的积极性。

基于多元素分析的冬枣产地鉴别方法

为了探讨利用产地间差异性元素进行产地判别的可行性,测定了不同产地冬枣样本中10种元素的含量,并对数据进行了差异性分析、聚类分析、Fisher判别分析和偏最小二乘判别分析(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)。结果表明,不同产地冬枣中Mg、B、Mn、Fe、Zn元素存在显著差异,是具有产地特征的指纹元素。R型系统聚类分析也证实B、Mn、Fe和Zn元素具有共同特征。基于产地特征元素和Q型聚类、Fisher判别和PLS-DA建立的冬枣产地鉴别模型正确率均高于基于全部元素的分析结果,其中利用特征元素建立的PLS-DA模型鉴别正确率最高,回代检验和交叉检验正确率均为94.0%,Q型聚类模型的判别能力最差,最高的判别正确率为84.06%。本研究证实了产地间差异性元素是有效的产地判别因子,具有监督模式的Fisher判别和PLS-DA算法准确率远高于无监督模式的系统聚类法,更适于产地鉴别分析。

矿物元素结合簇类独立软模式法对冬枣产地判别模型的优化

为了提高冬枣产地鉴别方法的准确性,测定了69个冬枣样本中10种元素的含量,并对数据进行了差异性分析、主成分分析和簇类独立软模式分析(SIMCA).结果表明,冬枣中Mg、B、Mn、Fe、Zn等元素在不同产地间存在显著差异,利用主成分分析可以看出不同产地样本有较好的聚类趋势.在前4个主成分中,Fe、B、Mn、Zn和K元素的载荷值较高,是重要的产地识别元素.利用SIMCA建立的产地判别模型,置信水平为5%时对验证集样本判别结果最好,识别率为100%,拒绝率为78.95%.研究结果证实了农产品中多元素分析结合SICMA法可以有效用于原产地的鉴别.