【摘 要】
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针对连续流程供应链中存在的大量时序数据的知识发现问题,提出了基于信息集成基础上的应用时延神经网络处理时序数据的知识发现方案,解决时序数据膨胀而知识匮乏的问题.在网
【机 构】
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南京师范大学控制科学与工程系,中国矿业大学信息与电气工程学院
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针对连续流程供应链中存在的大量时序数据的知识发现问题,提出了基于信息集成基础上的应用时延神经网络处理时序数据的知识发现方案,解决时序数据膨胀而知识匮乏的问题.在网络数据集成的前提下,采用VB提取数据集市中的综合数据,作为时延神经网络模型的输入序列.利用MATLAB神经网络工具编写知识发现模型来发现时序数据中蕴含的知识,构成知识链并作为供应链优化运行的支撑链.以某选煤厂时序数列分析为例,上述方法在应用中取得较好的效果.
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