基于粗糙集和BP神经网络的飞航导弹备件消耗规律预测
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(1.海军航空工程学院兵器科学与技术系,山东 烟台 264001;2.海军装备部,北京 100048)

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中图分类号:

TJ760.7

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Consumption Law Forecast of Missile Spare PartsBased on Rough Set Theory and BPNN
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(1.Department of Ordnance Science and Technology,NAAU,Yantai Shandong 264001,China;2.Naval Equipment Department,Beijing 100048,China)

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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。

    Abstract:

    In this paper, a method based on rough set theory and BPNN was put forward. The method gave full play to rough set theory’s advantage in decreasing the amount of data. When forecasting the consumption law of missile spare parts with the method based on rough set theory and BPNN, the speed and effect was higher than the method of BPNN.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐廷学,杜爱国,陈红.基于粗糙集和BP神经网络的飞航导弹备件消耗规律预测[J].海军航空大学学报,2012,27(5):570-574
XU Ting-xue, DU Ai-guo, CHEN Hong. Consumption Law Forecast of Missile Spare PartsBased on Rough Set Theory and BPNN[J]. JOURNAL OF NAVAL AVIATION UNIVERSITY,2012,27(5):570-574

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