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The Attribute Reduction of Regional Logistics Demand Based on Rough Set Theory

机译：基于粗糙集理论的区域物流需求属性约简

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This paper proposes a novel approach for logistics data analysis. A large number of four regions historical data was collected by building a complete demand influencing factors of regional logistics system. Through using the minimum entropy discrete the condition attributes and using genetic algorithm to construct decision table, we develop a mechanism to generate Attribute Reduction. The validation of the proposed approach is illustrated on various data sets and experiment showed that it can efficiently avoid the data choice impacted by the subjective factor of qualitative analysis and the resulting decision rules table can make a certain degree prediction of regional logistics.
机译：本文提出了一种新的物流数据分析方法。通过建立完整的区域物流系统需求影响因素，收集了四个地区的大量历史数据。通过使用最小熵离散条件属性并使用遗传算法构造决策表，我们开发了一种生成属性约简的机制。在各种数据集上对所提方法进行了验证，实验表明，该方法可以有效避免定性分析的主观因素对数据选择的影响，生成的决策规则表可以对区域物流进行一定程度的预测。

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