基于粗糙集和CBR的救灾口粮需求预测

• 作者: 吴雪莲 孙丙宇 张洁 李文波
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 158-161
• 分类号: TP18
• 字数: 4428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.09.048

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张洁	中国科学院合肥智能机械研究所	66	492	12.0	20.0
2	孙丙宇	中国科学技术大学自动化系	31	121	7.0	9.0
6	李文波	中国科学院合肥智能机械研究所	22	476	8.0	21.0
7	吴雪莲	中国科学技术大学自动化系	2	18	2.0	2.0