【24h】

Grain Output Prediction based on Rough Set

机译:基于粗糙集的粮食产量预测

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摘要

Situation for causing the high of times and the tow of accuracy of text categorization because of many food features, raised construction of China's grain output prediction model using feature selection rough set -based Proved: construction of China's grain output prediction model using feature selection rough set -based, the method compared to the previous method can achieve the purpose of dimensionality reduction, and its predictive value is particularly realistic.
机译:由于食物特征多而导致文本分类的时间和准确性高的情况,提出了基于特征选择粗糙集的中国粮食产量预测模型的构建。事实证明:利用特征选择粗糙集构建中国粮食产量预测模型基于该方法,该方法与以前的方法相比可以达到降维的目的,其预测价值特别现实。

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