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题名考虑强化粗糙集属性的快递运输风险快速挖掘
被引量：1
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作者
马青云
刘海鸥
刘鑫
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机构
广州软件学院电子系
广州软件学院计算机系
中南大学计算机学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第1期156-160,共5页
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基金
广东省创强科研项目(2020KQNCX138)
广州软件学院校内项目(ky202106)。
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文摘
快递运输过程中受自然天气变化以及交通情况等突发事件的影响,导致快递配送出现延迟。由于随机干扰因素较多,风险主次序列难以划分,提出基于强化粗糙集属性的快递运输风险挖掘方法。获取快递运输突发事件历史数据,剔除数据的噪声与冗余。构建风险相似度矩阵,提取突发事件历史数据的类别和特征。结合评价指标和其它行业运输风险评价特征,划分风险的主次序列。通过强化粗糙集方法,挖掘快递运输中不同决策属性间依赖关系,多层次挖掘快递运输风险。通过实验证明提出方法能够快速挖掘出快递运输中风险,明确发生事故的可能性与危险程度。
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关键词
强化粗糙集属性
快递运输风险挖掘
冗余数据
风险挖掘模型
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Keywords
Strengthen rough set attribute
Express transportation risk mining
Redundant data
Risk mining model
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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