空军工程大学学报

作者：周家萱,徐常凯

单位：空军勤务学院航材四站系,江苏徐州,221000\

关键词：订货;聚类;粗糙集;离散;粒子群

为了解决目前航材订货模型单纯依托人为经验，对航材消耗规律变化反应滞后且可信度不高工作量过大的问题，提出在原始订货模型的框架下，使用PAM聚类、粗糙集全局离散和粒子群算法，计算模型中的航材分类、属性离散和区间权重，从而建立启发式航材订货模型，并在测试集上对比新老模型的均方离差。结果表明，启发式航材订货模型可以使人摆脱依靠经验确定模型的繁琐工作，并且能有效提高模型的准确性和及时性，从而提高航材订货工作效率。

来源：2019年第4期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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