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基于粗糙集的农机化发展水平评价方法 被引量:1

Application Research of Agricultural Mechanization Based on the Rough Set Theory
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摘要 在学习和研究现有农业机械化发展水平评估方法的基础上,利用粗糙集在处理信息方面的优势,对全国各省的农机化发展水平进行统计,建立知识表达系统。利用区分矩阵进行属性约简,求出属性核,得出最简指标体系,同时计算出约简后决策属性对各条件属性的依赖度。实验表明,约简后的属性集和约简前的属性集具有相同评价结果,同时计算出条件属性的权重,从而能有效地评估出农机化发展水平,提高评估效率及其准确度。 By learning of the existing method of evaluating the level of agricultural mechanism,we presented a method of evaluating the level of agricultural mechanization based on Rough set theory.We make reduction on decision table by discernible matrix,find out attribute cores and get reduced unitized table.Meanwhile,working out attribute decisiong pendence of condition attribution.Experiments indicate that the attribute set of reduced unitized table has the same evaluating results as the prevenient table.In addition,this method can compute the importance of each attribute.Therefore,this method can evaluate the level agricultural mechanism effective,and also increase of efficiency and rate of accuracy.
出处 《农机化研究》 北大核心 2011年第2期5-8,共4页 Journal of Agricultural Mechanization Research
基金 西北农林科技大学科技创新项目(2009) 西北农林科技大学人才资金资助项目(01140409) 国家高技术研究发展计划项目(2006AA100208-2)
关键词 农业机械化 水平评价 粗糙集 知识约简 区分矩阵 依赖度 agricultural mechanism evaluating of the level rough set reduction of knowledge discernible matrix dependability
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