【摘 要】
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现有区域物流系统的评价方法通常是通过构建固定指标体系，并根据专家意见确定指标权重的方式进行，难以反映指标间内在的复杂作用关系。为了实现物流的空间效益，进一步提高区域物
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,西安交通大学行政管理学院
【基金项目】
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陕西省教育厅科研专项基金(09JK124)
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现有区域物流系统的评价方法通常是通过构建固定指标体系，并根据专家意见确定指标权重的方式进行，难以反映指标间内在的复杂作用关系。为了实现物流的空间效益，进一步提高区域物流系统的评价效果，引入人工智能方法，并运用决策树技术对现有P～SVM方法进行改进，使其在保持可变指标体系与特征选取可同时进行的优势的前提下具备多类分类能力。首先在区域物流系统研究的基础上提出了区域物流系统发展水平评价指标体系，进而提出了改进的P—SVM方法的区域物流系统发展水平评价模型。数据仿真显示模型同标准支持向量机的多类分类模型相比不仅具
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