基于遗传算法投影寻踪模型的智能制造能力评价—以中国31个省市区数据为例
作者：陈钢 薛莉 张彬 2021-09-15 14:37 新传播 【字号：大 中 小】
采用实码的加速遗传算法投影寻踪（RAGA-PP）模型，实现线性投影降维，构建了智能制造能力评价指标体系。本文选取2018年我国31个省级行政区的多指标截面数据，根据线性投影值进行层次聚类，在此基础上分区域对我国省域智能制造能力进行分析，提出了推动我设各指标值的样本集为
（三）加强智能制造的顶层设计
要加强总体部署，进一步规划各部门的职能分工，为智能制造发展理顺行政归属，如调整优化相应机构和职能，建立健全重大工作的领导机制等。政府在其中扮演着多重角色：一是发展规划者，需根据智能制造的发展计划和需求，选择确定关键技术领域，鼓励大学、科研机构和制造企业承担基础性研究。二是政策制定者，通过制定法律法规、税收政策和人才激励机制等，进一步激发智能制造相关市场主体的积极性。三是资源整合者，联合智能制造装备制造企业、IT企业、用户企业、科研院所、高校等相关单位，成立“智能制造产业创新联盟”，通过资源整合，为智能制造产业发展提供良好营商环境。
（四）推进四大板块协同发展
智能制造的发展应该重视培育“一带一路”沿线省域的产业梯次，促进协同发展。一是推进各板块形成产业梯次，中部、东北各省域集群发展能源、化工等传统优势制造业，东部各省域集群发展电子信息、数字制造等先进制造业，找准实施智能制造的关键环节，培育掌握核心技术的龙头企业，西部边境各省域重点布局与欧、美、非等国家和地区之间的互联互通。二是鼓励特色发展，根据“一带一路”现实实践，鼓励支持中小制造企业在产业分工上进一步细化，让产品的种类满足“一带一路”建设的各类需求，全面提升制造企业的智能制造能力和产品国际竞争力。
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