基于粗糙集的CBR检索在天气预测中的应用

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针对灾害性天气预报和警报的迫切需要,研究了从气象数据中挖掘出知识、积累预报员的经验建立范例库,并利用CBR技术实现相似范例的检索,从而提高天气预报的水平.提出了快速检索的思路,先利用粗糙集理论去除冗余的范例决策表的特征属性,再利用BP神经网络来实现相似范例的检索.该检索方法速度快,效率高.给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性.
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