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基于粗糙集和CBR的救灾口粮需求预测
被引量:
7
1
作者
吴雪莲
孙丙宇
+1 位作者
李文波
张洁
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第9期158-161,共4页
救灾口粮预测所采用的方法多以专家经验判断为主,具有较大的随机性。为此,从灾害案例的特点出发,针对案例推理时存在效率低下和权重确定差异性较大的问题,结合粗糙集处理不确定知识的优点和案例推理的特点,提出一种方法,实现灾害应急救...
救灾口粮预测所采用的方法多以专家经验判断为主,具有较大的随机性。为此,从灾害案例的特点出发,针对案例推理时存在效率低下和权重确定差异性较大的问题,结合粗糙集处理不确定知识的优点和案例推理的特点,提出一种方法,实现灾害应急救灾口粮需求预测,并通过洪涝灾害实例进行分析。结果表明该方法有利于减少主观影响,提高需求预测的准确率和效率。
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关键词
粗糙集
案例推理
救灾口粮
属性约简
属性重要度
需求预测
下载PDF
职称材料
题名
基于粗糙集和CBR的救灾口粮需求预测
被引量:
7
1
作者
吴雪莲
孙丙宇
李文波
张洁
机构
中国科学技术大学自动化系
中国科学院合肥智能机械研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第9期158-161,共4页
基金
国家科技支撑计划基金资助项目(2008BAK49B05)
国家自然科学基金资助项目(41101516
91024008)
文摘
救灾口粮预测所采用的方法多以专家经验判断为主,具有较大的随机性。为此,从灾害案例的特点出发,针对案例推理时存在效率低下和权重确定差异性较大的问题,结合粗糙集处理不确定知识的优点和案例推理的特点,提出一种方法,实现灾害应急救灾口粮需求预测,并通过洪涝灾害实例进行分析。结果表明该方法有利于减少主观影响,提高需求预测的准确率和效率。
关键词
粗糙集
案例推理
救灾口粮
属性约简
属性重要度
需求预测
Keywords
rough set
Case-based Reasoning(CBR)
relief food
attribute reduction
attribute significance
demand forecast
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗糙集和CBR的救灾口粮需求预测
吴雪莲
孙丙宇
李文波
张洁
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
7
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职称材料
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统计分析
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