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直接模拟Monte Carlo方法并行化研究
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:《计算机应用与软件》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240, [2]西北工业大学机电学院,西安710072
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(the Grand National Natural Science Foundation of China under Grant No.90612017);国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2002AA411120).
中文摘要:

针对传统人工预测流行色方法效率低、费用高的问题,采用决策表知识表达技术和模糊集合方法构建了流行色知识仓库,结合可辨识矩阵理论和粗集理论提出流行色预测知识挖掘算法,该算法可根据流行色知识库建立条件属性和决策属性依赖关系,从而完成流行色的预测推理。开发了基于粗集理论的智能化流行色预测系统,并以服装产品为例预测流行色测,结果表明该系统可准确预测未来短期内的流行色。

英文摘要:

Conventional artificial forecast methods of fashion-color are inefficient and wasteful.To tackle this issue,a forecasting system for product fashion color based on rough set theory is constructed in this paper.Firstly,a product fashion-color knowledge database is built based on decision table and fuzzy set methods.Then a knowledge discovering algorithm of forecasting fashion color is presented with rough set theory and differentiability matrix theory.With the algorithm,the dependent relations between condition attributes and decision attribute based on fashion-color knowledge database can be built.Finally,an intelligent fashion color forecasting system is developed,and a forecast case of clothes fashion color is implemented.The results show that this system can forecast fashion color in short term.

同期刊论文项目
期刊论文 74 会议论文 4 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463