【摘 要】
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目的针对大气腐蚀中重要环境数据缺失的复杂问题,提出一种相关因素（Relevance Factors）和自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）结合的方法（RF-ANFIS）对
【机 构】
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北京科技大学自动化学院,北京科技大学新材料技术研究院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(2014CB643300);国家科技基础性工作专项(2012FY113000)~~
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目的针对大气腐蚀中重要环境数据缺失的复杂问题,提出一种相关因素（Relevance Factors）和自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）结合的方法（RF-ANFIS）对缺失数据进行填补。方法首先采用相关因素方法计算缺失数据和多项环境因素间的相关程度,筛选出相关系数较大的因子,然后应用ANFIS构建缺失数据与所选环境因子的关系模型。最后以二氧化硫数据为具体对象,采用北京2015年的气象数据对所建立的模型进行检验。结果经过改进的RF-ANFIS
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