基于灰格运算的变精度粗集模型及规则获取

在包含区间值的灰色信息系统中获取知识以成为当前粗糙集理论研究的热点。本文针对基于灰格运算的灰色粗集模型中存在上近似集过于宽松而下近似集过于严格等不足,提出了一种新的变精度拓展灰色粗集模型。该模型可以看成是灰色粗集模型的一种泛化表现形式。同时,在灰色决策系统中使用新的灰色粗集模型讨论了确定和可能性规则的直接生成方法,并对其的有效性进行了实例分析。     

一种基于粗糙集属性约简的入侵检测算法

文章论述了一种基于粗糙集理论的入侵检测的算法,通过将粗糙集中的属性约简算法用于入侵检测数据的挖掘,建立了基于粗糙集的入侵检测系统模型,并对基于属性频度的约简算法进行了改进,提高了数据挖掘效率,有助于得到简洁高效的数据。     

基于区分矩阵的属性约简改进算法

根据定义计算区分矩阵时,会产生许多重复的元素,而这些重复元素对区分函数的计算没有作用.文章通过利用布尔代数的吸收律,提出了一种改进的算法,使得属性的约简得以简化.     

基于划分类归并的粗糙集属性约简新算法

文章以论域的不同划分与条件属性的不同子集确定的等价关系间的一一对应关系为出发点,研究了粗糙集属性约简与论域划分类归并之间的内在联系,利用粗糙集模型某些属性约简的正区域不变性,提出一种基于论域划分类归并的粗糙集属性约简新的算法.理论分析和实践结果表明了所提出算法的有效性与实用性.     

基于粗糙集理论的投资行业的CRM模型研究

本文运用粗糙集理论研究了投资行业的客户关系管理决策模型,并结合风险较高、竞争较为激烈的保险投资业建立了实例分析。在模型中用粗集理论实现数据的分类、简化、规则提取,通过CRM的数据挖掘,不仅为投资行业提供客户的管理决策,同时也为投资者提供投资决策。投资者可以从数据的挖掘结果归类自己的所属群体,从而进行决策。     

基于粗集理论的客户流失建模研究

以商业银行客户数据为依据,采用粗集理论进行知识约简、C4.5决策树建模,得出了客户流失的模型规则,通过评估,模型是健壮和稳定的.     

基于属性约简的决策树构建

决策树是典型的分类方法.利用粗糙集的可辨识矩阵进行属性约简,去掉冗余属性,阈得到决策表的核属性.在构建决策树时,使用简化的决策表,从核属性集中选择当前节点,从而减少计算量,得到相对简洁的分类规则.     

基于粗集-熵值法的高新技术企业自主创新能力评价

结合粗糙集属性约简算法及熵值法对高新技术企业自主创新能力进行综合评价。对××市高新技术企业进行的实例分析结果表明:粗糙集属性约简能有效剔除冗余指标,从而减少了后续计算量;熵值法能客观确定出指标权重,使综合评价结果更贴近现实。     

基于粗糙集属性约简的循环经济指标体系构建

文章提出一种基于粗糙集属性约简算法的循环经济指标体系构建方法。利用粗糙集理论的属性约简算法进行指标初始筛选,运用主成分分析方法选择出最优指标体系集,并通过Bayes统计判别法验证其合理性,最终得到循环经济指标体系构建方法模型。选取甘肃省10个市州2012年的统计数据进行了实证研究。     

关于错误系统规则的研究

错误系统规则的约简程度,直接影响到决策的正确程度.文章在现有的错误理论基础上,定义了判别错误规则的知识系统、规则舍有的信息量等;运用粗糙集理论简化了错误系统判别规则.     

粗糙集方法在医学影像诊断分析中的应用

医学诊断常面对越来越多的医学影像数据信息,比较不同分析方法对于疾病诊断十分必要.对183例脑胶质瘤的MR资料分别使用粗糙集理论和logistic回归分析方法导出影像诊断规则.与病理结果对比后发现,使用粗糙集理论的诊断规则准确性高于其他统计方法.粗糙集理论对提高医学影像学诊断水平有更好的临床应用价值.     

基于核和灰度的灰色异构数据代数运算法则及其应用

为解决灰色异构数据的建模问题,应用"核和灰度"对灰色异构数据代数运算法则及其性质展开研究。将灰信息表征为"核和灰度",通过"核"将灰色异构数据代数运算转换为实数之间代数运算,根据灰度不减公理确定运算结果之灰度,在此基础上构建灰色异构数据的代数运算法则,并将该法则应用于灰色异构数据预测模型的构建及空气质量指数(AQI)的预测。研究成果对丰富与完善灰色系统基础理论具有积极意义。     

基于知识产权战略视角的知识能力对创新绩效的影响机理研究

在知识产权战略背景下,提升知识能力是增强企业产品服务创新绩效的重要途径。通过运用SAS和Amos数据研究方法,对知识能力宽度、深度和领先度进行分析,研究企业的知识能力在知识产权战略的中介效应下对创新绩效的影响。研究结果表明,知识能力对创新绩效有正向作用;知识能力在知识产权中介效应下对创新绩效的正向影响大于知识能力单纯对于创新绩效的影响。企业可以通过加大对知识产权战略的投入来提高创新绩效。     

辅以排序集样本的分层抽样方法研究

分层抽样中,样本在各层中的不同获取方式会对估计量的精度和试验费用产生一定的影响,而已有的理论方法大多不能在提高精度的同时降低调查费用。为此,将排序抽样与分层抽样方法相结合,提出了辅以排序集样本的分层抽样方案,并得到了总体均值的估计量以及这一估计量的良好性质。这些结果表明,与单一的分层随机抽样相比,这种抽样设计的估计量具有更高的精度,同时也节约了各层抽样调查的费用。     

调节匹配对社会资本与电子病历共享关系的影响研究

电子病历共享对于提高整个区域内的医疗水平有着重要意义,是学术界和管理界共同关注的问题。应用调节匹配理论,研究具有不同调节定向的医生对于社会资本因素和电子病历共享之间关系的差异。研究结果表明,无论是促进定向还是防御定向的医生,信任都很重要,但二者无显著差别。对于促进定向而言,形象、互惠和电子病历共享的关系较强;对于防御定向,失去知识的权威、主观规范和电子病历共享的关系较强。最后,根据研究结果,提出了管理建议和未来研究方向。