【摘 要】
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运用多项数据分析及推理技术提高物资需求预测速度及可靠性.首先利用历史案例信息求救援案例指标权重;之后建立模糊聚类（FCM）及案例检索相结合的算法,案例检索采用CBR-GRA双重
【机 构】
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北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室,福州大学环境与资源学院,中国人民武装警察部队学院消防指挥系,中国安全生产科学研究院
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运用多项数据分析及推理技术提高物资需求预测速度及可靠性.首先利用历史案例信息求救援案例指标权重;之后建立模糊聚类（FCM）及案例检索相结合的算法,案例检索采用CBR-GRA双重检索技术,在得到相似度向量与灰色关联度向量之后,再次应用灰色关联分析求取案例相似-关联度向量,从而保证可靠案例检索;最后建立救援物质需求模型.经实例验证可知：案例聚类实现数据初步筛选,提升了检索速度,2种检索方法融合,提升了检索可靠性.
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