基于粗糙集和CBR的救灾口粮需求预测

被引：7

作者：

吴雪莲 ^{[1
,2
]}

孙丙宇 ^{[1
,2
]}

李文波 ^{[2
]}

张洁 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国科学技术大学自动化系

[2] 中国科学院合肥智能机械研究所

来源：

计算机工程 | 2012年 / 38卷 / 09期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

F323.7 [农产品价格与市场]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

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。

引用

页码：158 / 161

页数：4

共 8 条

[1] 基于自适应蚁群算法的粗糙集属性约简 [J].