【摘 要】
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中国是世界上粮食消耗最大的国家,随着社会经济的发展,中国的粮食安全备受全球瞩目。粮食安全的评估涉及众多因素,既有定量数据,又有定性信息。因此,为了全面地对中国的粮食
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,中国农业信息科学研究院农业部智能化农业预警技术重点实验室,西南大学计算机与信息科学学院,湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60874105);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-08-0345);重庆市自然科学基金(CSCT,2010BA2003);航空科学基金资助项目(20090557004);上海交通大学“晨星学者计划”资助项目(T241460612);上海市教育委员会重点学科建设项目(J50704);“农业部智能化农业预警技术重点开放实验室”开放课题(2010-DAEW
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中国是世界上粮食消耗最大的国家,随着社会经济的发展,中国的粮食安全备受全球瞩目。粮食安全的评估涉及众多因素,既有定量数据,又有定性信息。因此,为了全面地对中国的粮食安全进行预警,该文提出了一种基于信息融合的多因素粮食安全评估方法。新方法将各个信息源的定量定性信息转换为基本概率指派函数,利用层次分析方法（Analytic Hierarchy Process）确定各个属性的权重,基于Dempster组合规则实现了多因素的融合。依据1995-2007年的统计年鉴数据,对该文方法的有效性进行了验证。结果表明：该文
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