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關(guān)鍵詞：訂貨 聚類 粗糙集 離散 粒子群 

摘要：為了解決目前航材訂貨模型單純依托人為經(jīng)驗(yàn),對(duì)航材消耗規(guī)律變化反應(yīng)滯后且可信度不高工作量過(guò)大的問(wèn)題,提出在原始訂貨模型的框架下,使用PAM聚類、粗糙集全局離散和粒子群算法,計(jì)算模型中的航材分類、屬性離散和區(qū)間權(quán)重,從而建立啟發(fā)式航材訂貨模型,并在測(cè)試集上對(duì)比新老模型的均方離差。結(jié)果表明,啟發(fā)式航材訂貨模型可以使人擺脫依靠經(jīng)驗(yàn)確定模型的繁瑣工作,并且能有效提高模型的準(zhǔn)確性和及時(shí)性,從而提高航材訂貨工作效率。

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