基于粗糙集理论的格序选择方法

在粗糙集理论中,为了识别由偏好属性导致的不相容性,已提出基于优势关系的粗糙集理论,然而这一理论在实际应用中往往导致多个决策规则的出现,如何辨别由偏好多属性决策表中获取的多个决策规则从而选取最优方案,尚未见到有关的研究文献。本文针对这一问题,利用格序理论,给出属性约简的贴近度,比较不同约简所得决策规则贴近于原知识库的程度,从而得到一种选择最优决策方案的方法。     

面向专家的知识库优化

知识库的质量是影响智能系统性能的主要因素 ,而知识获取一直是设计智能系统的瓶颈问题 ,这是由于目前人类认识的局限性 ,导致知识工程师和专家之间的不协调关系造成的 .为克服上述不利局面 ,本文利用粗糙集等理论 ,得到含有噪声的初始知识库 ,然后采用遗传算法、可视化技术和知识校验等技术对规则库和案例库进行了优化 .从而在知识获取过程中建立了知识工程师和专家之间的新型的关系 ,其中专家处于中心地位 ,知识工程师只是起辅助作用 ,即整个知识获取过程是面向专家的     

基于知识集成的企业技术整合创新研究

技术整合创新是企业技术创新的新范式，企业战略整合、组织变革、知识集成与企业技术整合创新形成互动，其中知识集成是技术整合创新的核心和其成功的基础。基于知识集成的企业技术整合创新体系结构以分布式网络基础环境为支持，以企业知识库、知识集成系统为中心，以不同的项目开发为对象，综合信息技术、企业专业技术、用户和合作对象的知识、知识管理技术，实现企业的技术整合创新。     

查询驱动的一种挖掘特征规则的新方法

智能查询是决策支持系统的一个重要内容 ,在数据库中挖掘特征规则是实现智能查询的一个重要手段 .目前的数据挖掘方法都是面向具体问题的 ,不能适应用户灵活的查询需要 .本文结合粗糙集理论 ,提出了一个面向查询的挖掘特征规则的新方法 ,利用该方法挖掘出的特征规则可以在精度上达到最优 .以该算法为核心 ,本文设计出一个查询特征规则的类 SQL命令 ,使用户与系统的交互问答更加方便、灵活     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法及应用

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时由于决策属性呈现模糊性,以致于难以获取概率决策规则。针对这一类决策问题,基于灰色定权聚类与优势粗糙集变精度方法,本文构建了一种的杂合决策方法。该方法首先利用中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法将包含不同量纲指标的知识表示系统生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,生成概率决策规则,最后以区域关键技术的选择为例,表明该模型的可行性与实用性。     

游戏化助推开放式创新平台用户参与

创新活动从传统的仅由企业主导的模式转向用户共同参与的开放式创新模式,开放式创新平台通过耦合创新需求端和用户创新供给端,扩大了创新源。然而目前开放式创新活动却面临用户参与度严重不足的问题,如何通过管理设计增加用户参与成为管理者和研究者共同关注的重要现实问题。本研究提出,游戏化理论中的奖励和竞合机制的有效组合能够促进用户参与开放式创新。本文以全球最大的数据科学开放式创新竞赛平台Kaggle为研究对象,探究奖励与竞合机制的交互作用对开放式创新用户参与行为的影响。结果表明,奖励金额对用户参与有正向影响;奖项数量减弱奖励金额对用户参与的影响;限制团队人数降低奖励金额对用户参与的影响;是否限制后期团队合并对用户参与行为无显著影响。本研究将游戏化理论引入开放式创新管理领域,完善创新管理领域的理论积累,为开放式创新活动发起者和管理者增加用户参与提供了奖励设计和活动组织管理方面的实践指导。     

一种基于粗糙集的权重确定方法

对粗糙集表征的属性重要度进行了深入研究,针对原有基于粗糙集理论的属性权重确立方法的不足,综合考察属性集中条件属性的整体重要度和系统中条件属性的个体重要度,提出了新的基于粗糙集理论的属性权重确定方法,提高了方法的普适性和可解释性.     

粗糙集理论及其发展

粗糙集理论以其出色的处理模糊和不确定知识的能力,在数据挖掘领域占据了越来越重要的地位。文章首先描述了粗糙集理论的核心思想,接着介绍了粗糙集理论在不完备信息系统领域的扩充,最后论述了粗糙集理论的应用发展以及未来的研究方向。     

基于粗糙集的研究性学习的评价

本文利用粗糙集理论来构建研究性学习评价系统,在研究了研究性学习评价的粗糙集描述问题的基础上,给出了研究性学习评价的粗糙集属性决策规则和界定方法,建立了粗糙集约简算法。最后通过实例验证了该方法应用于研究性学习评价的有效性。     

一种基于粗糙集和灰聚类理论的IT项目评标决策模型

本文根据IT项目招标的特点，提出基于粗糙集和灰聚类理论的IT项目评标模型，利用粗糙集理论确定指标权重，结合专家对指标的评价，克服了当前评标方法中存在的主观性大等不足，能够较好反映投标商的整体实力，提高了决策效率和公正性。     

变精度优势粗糙集属性约简择优算法

以从多个粗糙集属性约简中选择最优的约简为目的,分析了作为度量工具的现有条件信息熵在应用过程中的缺陷.借鉴变精度粗糙集理论的思想,在对阈值参数进行二次选择的基础上,提出一种新的条件信息熵.基于新的条件信息熵设计了一种变精度优势粗糙集属性约简的择优算法,克服了现有条件信息熵的不足.理论分析和实践结果均表明了所设计算法的有效性.     

谈档案馆知识库的构建

知识库是组织进行知识管理的重要工具。档案馆知识库需要结合档案馆自身特色,以馆藏档案资源为基础,以信息技术为支撑,以调动档案工作人员积极性为动力,构建内部知识库和外部知识库。     

基于粗糙集与未确知模型的供应商风险评估方法研究

供应商是制造商材料的来源,供应商风险的发生可能导致原来井然有序的供应链无法正常运转,因此,供应商风险的预警与评估在供应链风险管理中占据着举足轻重的地位。本文提出一种基于粗糙集和未确知测度理论的供应商风险评估方法,该方法首先运用粗糙集理论对繁杂的供应商风险指标体系进行精简,并确定指标权重,然后运用未确知测度模型对供应商风险进行评估,从而使评估结果更加客观。最后在实证研究中以某汽车制造商企业供应商风险评估体系为例,阐明了该评估方法的科学有效性以及评估结果的合理性。     

用户-企业共享价值诉求与企业创新能力关系研究——以顾客授权为中介

企业吸纳用户参与创新过程,是构建并提升创新能力的重要途径。但作为外部创新源,用户参与创新虽然将价值创造与价值消费形成闭环,却以企业开放创新过程为条件,这加剧了创新过程的复杂性,也使用户参与提升企业创新能力的内在机理难以洞悉。基于价值共创理论、用户创新理论与创新能力理论,本文从企业方面探索如何吸纳用户参与创新过程进而提升创新能力的内在规律。基于202份国内企业样本,首先探索了用—企共享的价值诉求构念内涵与结构。在此基础上,以"动机构建→授权导引→能力发展"为脉络研究价值共创视角下企业创新能力提升机理。发现：（1）用户参与的社会性价值预期能够有效提升企业二元性创新能力;（2）用—企共享的独异价值预期（功能性价值）能够有效提升企业渐进性创新能力;（3）顾客授权在"用—企"共享的社会性价值诉求与渐进性创新能力之间起到局部中介的作用。     

以用户需求为导向的高校机构知识库服务体系构建研究

随着信息技术的进步,机构知识库逐渐在全世界各高校中得到建立,通过建设完善的高校机构知识库,既能够使得机构知识资产得到完善的保存,还能够在很大程度上促进和其他高校进行更加密切的交流合作活动,在这基础上进行再创造。在这过程中,高校机构知识库的服务对象会有很多不同的需求,这就要求机构知识库需要满足不同用户的需求,以此来构建更加完善的高校机构知识库服务体系。     

军机备件需求量修正的粗糙集方法

本文针对不可量化因素对军机备件需求量的影响,提出了基于粗糙集的备件需求量的修正方法。考虑不可量化因素存在多值性的问题,将不可分辨关系下的经典粗糙集方法拓展成相容关系下的扩展粗糙集方法,通过相容关系下的近似空间获取决策规则,再由决策规则得到修正系数。最后以轮胎类器材为例,说明了修正系数的获取过程。     

基于粗糙集理论的专有技术价值评估模型研究

应用粗糙集理论对专有技术价值评估指标体系进行了约简并给出了相关算法,在此基础上构建了基于粗糙集理论的专有技术价值评估模型.     

基于用户需求链的制造企业服务创新研究

新一代信息技术的发展带来了用户需求特征以及制造企业价值创造逻辑的变化。针对现实问题以及资源基础观的理论发展趋势,本文从制造企业服务创新的驱动因素与绩效结果、基于用户需求链的服务类型以及基于资源编排的服务创新机制等3个方面进行文献梳理。最后提出互联时代制造企业服务创新领域的未来研究方向,以期为该领域的研究提供参考。     

我国工业电力用户价值画像模型构建与应用研究

在新型冠状病毒感染肺炎疫情对我国电力市场造成巨大冲击的宏观背景下,为进一步提升我国供电企业营销服务资源配置效能,最大化撬动供电企业的综合效益,笔者开展了我国工业电力用户价值画像模型研究。本文对电力用户价值进行了分析和定义,从安全稳定价值(S)、经济效益价值(E)、契约信用价值(C)与有序用电价值(O)四个维度,构建了我国工业电力用户价值评级SECO指标模型,并集成智能算法中的RST(粗糙集理论)与数据挖掘技术中的PAM(围绕中心点切割聚类算法),构造了一种半监督自动化用户价值识别、预测与特征展示模型,模型包括基于RST的指标体系设计、基于Gower相异度系数与PAM的用户价值评级,以及基于用户画像的价值特征展示三大模块。其中,为增强聚类分析结果的科学性与可靠性,采用霍普金斯统计量进行聚类趋势判断,利用间隔统计量输出理论最佳聚类数目,运用轮廓系数评估模型效果与识别误判样本。以我国南方电网公司下属某供电企业电力用户数据进行模型测试与应用研究,得到具有较高解释性与区分度的用户细分方案,表明本模型是一套可行有效的用户价值评级与特征可视化工具。     

成长品：数据驱动的企业与用户互动创新案例研究

现有产品创新理论聚焦于成品及其迭代,但大数据和人工智能等数字技术为产品形态的根本性变革提供了条件和可能。本文基于一家智能化广告公司的案例,提出一种新的产品形态--"成长品"的概念,主要回答3个问题:什么是成长品?成长品是如何成长的?成长品的创新逻辑是什么?研究获得以下结论:(1)成长品具有发展方向难以预测、即时反馈和即时调整3个主要特性;(2)成长品由要素解构与重组、成长性验证和多样化匹配3个关键过程形成,数据交互和智能算法构成其成长的重要条件;(3)成长品的创新主要基于生物演化的适应逻辑,即随用户需求的偏好差异和动态变化而实时调整,持续适应用户的需求。据此,本文提出一种数字经济时代新的产品形态二分法--成品与成长品,构建数据驱动的企业与用户互动创新的成长品三阶段成长模型,提出与现有企业与用户互动创新的决策逻辑和创生逻辑不同的第三种创新逻辑,即适应逻辑而形成理论创新。研究结论对数字经济时代的企业产品创新实践具有启示价值。