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针对以置信规则推理作为系统控制器的应用,传统的置信K均值聚类算法往往不能充分利用数据中时间上的动态关联信息.因此,在模糊聚类算法的基础上引入自回归(AR)模型,将集约生产计划中的需求数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析.该算法不仅可以充分利用集约生产计划中的需求数据的内部自相关性,而且可以进一步利用隶属度函数对 AR模型的预测过程进行模糊化调整,从而得到更为理想的置信规则库结构,提高推理与决策的精度.
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计算机科学
ISSN： 1002-137X
CN： 50-1075/TP
Year： 2018
Issue： z1
Volume： 45
Page： 79-84
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