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基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法
被引量：
22
1
作者
何勇
冯雷
吴春霞
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期100-103,共4页
在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的...
在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的指标 ,大大减少了信息的需求量 ,为农机化水平评价提供了一种新的途径。
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关键词
粗糙集理论
神经网络
农业机械化
发展水平
评估方法
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职称材料
题名
基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法
被引量：
22
1
作者
何勇
冯雷
吴春霞
机构
浙江
大学
生物系统工程与食品科学学院
美国
田纳西大学
(
university
of
tennessee
)
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期100-103,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目 (项目编号 :3 0 2 70 773 )
浙江省自然科学基金资助项目 (项目编号 :3 0 12 70
+1 种基金
RC0 2 0 67)
高等学校优秀青年教师教学科研奖励基金资助项目 (项目编号 :0 2 411
文摘
在分析现有农业机械化发展水平评价方法的基础上 ,提出了粗糙集理论与人工神经网络技术相结合的农业机械化发展水平评价指标简化体系和评价方法。实例表明 ,约简后的指标体系可以获得原有指标体系的分类结果 ,但比原有模型少了 6 0 %的指标 ,大大减少了信息的需求量 ,为农机化水平评价提供了一种新的途径。
关键词
粗糙集理论
神经网络
农业机械化
发展水平
评估方法
Keywords
Agricultural mechanization, Evaluation, Rough set theory, Neural network
分类号
F323.3 [经济管理—产业经济]
S23 [农业科学—农业机械化工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗糙集与神经网络的农机化发展水平评估方法
何勇
冯雷
吴春霞
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
22
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