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对消防车辆调派KNN算法的研究
文献摘要：
KNN(K最邻近算法)是机器学习中常用的一种成熟分类算法,其简单易实现的特性,使其在诸多领域得到广泛应用.消防应急救援中的力量调派方案的科学性、准确性一直是困扰行业的问题,文章分析现有KNN均值法在该领域中存在的问题和局限性,创新引入多维度特征属性的加权评价方法,并自然地采用扣分方式对被评价案例样本的合理性进行逐一计算,从K个邻近案例样本中筛选出最接近的目标案例,最终将目标案例推荐给消防指挥员,辅助决策.
文献关键词：
KNN;调派;均权;加权
中图分类号：
作者姓名：
邱祥平;彭明喜
作者机构：
迪爱斯信息技术股份有限公司,上海市 200032
文献出处：
引用格式：
[1]邱祥平;彭明喜-.对消防车辆调派KNN算法的研究)[J].电信快报,2022(08):7-9
A类：
B类：
消防车辆,调派,KNN,成熟分类,分类算法,单易,消防应急救援,均值法,多维度特征,特征属性,加权评价,扣分,被评,终将,案例推荐,消防指挥,指挥员,辅助决策,均权
AB值：
0.484039
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