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基于粗糙集和BP神经网络的飞航导弹备件消耗规律预测 被引量:4

Consumption Law Forecast of Missile Spare Parts Based on Rough Set Theory and BPNN
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摘要 结合BP神经网络对飞航导弹备件进行消耗预测,提出了基于粗糙集和BP神经网络的预测法。该方法充分发挥了粗糙集在处理冗余数据上的优势,提高了预测速度和有效性。 In this paper, a method full play to rough set theory's advan law of missile spare parts with the higher than the method of BPNN based on rough set theory and tage in decreasing the amount method based on rough set th BPNN was put forward. The method gave of data. When forecasting the consumption eory and BPNN, the speed and effect was
出处 《海军航空工程学院学报》 2012年第5期570-574,共5页 Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University
基金 国家部委重点资助项目(2010214019)
关键词 飞航导弹备件 粗糙集 BP神经网络 消耗规律预测 spare parts rough set theory BPNN consumption law forecast
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