【摘 要】
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针对低空救援过程中物资需求的模糊性，提出基于K-means范例推理法的物资需求预测。首先，对范例属性用粗糙集进行简约，并计算各属性的权重值；其次，将简约后的范例运用基于DB Index
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针对低空救援过程中物资需求的模糊性，提出基于K-means范例推理法的物资需求预测。首先，对范例属性用粗糙集进行简约，并计算各属性的权重值；其次，将简约后的范例运用基于DB Index准则的K-means算法进行聚类分析；然后，计算当前范例与距离最小类中所有范例的相关系数，检索出相似度最大的目标范例，并根据目标范例的消耗量线性求解当前范例的需求量；最后，比较该方法与遗传优化BP算法的准确性．结果表明基于K-means范例推理的预测算法具有更高精度。
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