1、近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)之間的競爭已經(jīng)從傳統(tǒng)領(lǐng)域的貿(mào)易競爭和科技競爭逐步擴(kuò)展到了物流領(lǐng)域等方面的競爭。作為供應(yīng)鏈管理的重要組成部分，貨品存儲(chǔ)管理一直備受企業(yè)的關(guān)注。配送成本是企業(yè)經(jīng)營成本的重要組成部分之一，通過合理的貨品存儲(chǔ)管理來達(dá)到減少配送成本的目的，一直是各個(gè)企業(yè)經(jīng)營實(shí)踐的目標(biāo)之一。因此，研究供應(yīng)鏈管理中的貨品存儲(chǔ)分配策略，實(shí)現(xiàn)企業(yè)物流配送成本的控制，對(duì)于社會(huì)和企業(yè)而言具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 另一方面，數(shù)據(jù)挖掘技

2、術(shù)在許多行業(yè)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用并取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。然而，利用基于模糊聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流研究領(lǐng)域進(jìn)行配送成本的控制，目前相關(guān)的研究工作并不是很多。有基于此，本文以某輪胎生產(chǎn)企業(yè)為例，研究了基于模糊聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在貨品存儲(chǔ)分配策略中的應(yīng)用，并通過系統(tǒng)仿真來驗(yàn)證該應(yīng)用。主要研究內(nèi)容如下：
　　 首先，本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念、特點(diǎn)、常用算法以及基于聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，同時(shí)對(duì)基于聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在本

3、文中的應(yīng)用作了相關(guān)的研究和論證，提出了基于模糊c-均值聚類算法的數(shù)據(jù)挖掘模型；
　　 其次，研究了基于數(shù)據(jù)挖掘的貨品存儲(chǔ)分配策略。以某輪胎生產(chǎn)企業(yè)的訂單等數(shù)據(jù)為前提，在前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、選擇以及數(shù)據(jù)預(yù)處理等工作的基礎(chǔ)上，采用模糊c-均值聚類算法作為數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析算法，通過C++編程語言實(shí)現(xiàn)該算法并運(yùn)用于企業(yè)的貨品分類，最終結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況得到了貨品的存儲(chǔ)分配策略；
　　 最后,本文以Arena仿真軟件作為仿真分析的工具，