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基于粗糙集全局离散和粒子群算法的启发式航材订货模型
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V37;E939

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The Air Materials Heuristic Ordering Model Based on Rough Set Global Discretization and PSO
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    摘要:

    为了解决目前航材订货模型单纯依托人为经验,对航材消耗规律变化反应滞后且可信度不高工作量过大的问题,提出在原始订货模型的框架下,使用PAM聚类、粗糙集全局离散和粒子群算法,计算模型中的航材分类、属性离散和区间权重,从而建立启发式航材订货模型,并在测试集上对比新老模型的均方离差。结果表明,启发式航材订货模型可以使人摆脱依靠经验确定模型的繁琐工作,并且能有效提高模型的准确性和及时性,从而提高航材订货工作效率。

    Abstract:

    Aimed at the problems that at the present time the model of air materials ordering is relying solely on human experience, the stagnancy responsed to variation of consume rules exists in and the credibility is low, and the amount of work is too heavy, a heuristic ordering model is established to calculate the classification, the properties’ discretation and the interval weight by using PAM cluster, Rough Set global discretation and PSO under the framework of ordinary ording model. Then, the MSE between the two models is compared. The result indicates that the heuristic model could help people get rid of the tedious work of calculate model by experience, and improve the veracity and response timeliness of model.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周家萱,徐常凯.基于粗糙集全局离散和粒子群算法的启发式航材订货模型[J].空军工程大学学报,2019,20(4):33-38

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  • 在线发布日期: 2019-10-23
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