【摘 要】
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针对后方车辆器材仓库库存车型结构、库存器材品种结构和数量结构不合理问题,以车辆器材实际消耗的历史数据为挖掘对象,应用K-均值聚类算法和BP神经网络,建立了基于数据挖掘
【机 构】
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军事交通学院军用车辆系,军事交通学院研究生管理大队,
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针对后方车辆器材仓库库存车型结构、库存器材品种结构和数量结构不合理问题,以车辆器材实际消耗的历史数据为挖掘对象,应用K-均值聚类算法和BP神经网络,建立了基于数据挖掘的定品种、定数量的库存结构分析模型,并利用R语言对所建模型进行了验证,为确定车辆器材的库存品种结构和数量结构提供了理论支撑。
Aiming at the problem of vehicle structure, inventory structure and quantity structure of vehicle inventory in the rear, the historical data of actual consumption of vehicle equipment is taken as the mining object. By using K-means clustering algorithm and BP neural network, the data mining The paper also validates the model with R language and provides theoretical support for the determination of the structure and quantity structure of the inventory of vehicles and equipment.
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