粗糙集决策规则置信度的改进定义

粗糙集(Rough Set)理论是一种研究不精确、不确定性知识的工具,由波兰科学家Z.Pawlak于1982年首先提出。粗糙集理论是离散数据推理的一种新方法,它不需任何辅助信息,仅依据数据本身提供的信息就能够在保留关键信息的前提下,对数据进行化简并求得知识的最小表达,从而建立起决策规则,发现给定数据集中隐含的知识。目前,粗糙集方法已经成为数据挖掘应用的主要技术。     

一种基于粗糙集理论的组合预测方法

一、前言组合预测方法的基本原理是博采众多预测方法的优势 ,将多个不同预测模型的预测信息组合以期有效地改善预测模型的拟合能力 ,提高预测精度。而组合信息的一般方式是对各个预测模型进行线性加权平均[1～ 3 ] 。因此 ,组合预测方法的研究工作大部分集中在权系数的确定方法上 ,由此产生了许多组合预测方法。常见的方法有 :基于专家意见、相关分析、误差和最小、模糊数学、灰色理论、人工神经网络、遗传算法、小波分析等的组合预测方法。专家意见法的致命弱点是过分依赖专家的主观判断和经验 ,其结果有时难以令人信服。基于相关分析、误…     

基于粗糙集理论的企业产品销售状况评价方法

企业产品销售状况是指一个企业所有产品在目标市场上销售状态值的综合反映的情况.人们往往采用如"差"、"一般"、"好"等评语来描述产品销售状况,有学者利用产品的销售量作为研究指标来对企业产品的销售状况进行评判,也有学者利用多指标对企业的产品销售状况进行研究,本文拟采用粗糙集理论,根据企业的产品销售量、市场占有率和利润率等三个指标,对企业产品销售状况的好坏进行评价.     

基于粗糙集理论的决策分析

本文介绍了粗糙集理论在决策分析中的应用,利用粗糙集间的相似度量,讨论了决策条件与结论的匹配决策问题.     

粗糙集理论的最新应用

粗糙集理论是一种较新的软计算方法,是分析和处理不完备信息的一种有效工具.结合最新文献分析了粗糙集理论的最新应用情况,并对粗糙集理论今后的研究方向进行了展望.     

一种基于粗糙集理论的多指标综合评价方法

文章对于不含决策属性的综合评价问题,提出了一种基于粗糙集的评价方法。该方法采用基于信息量的属性约简启发式算法,实现了评价指标的约简,从而优化了指标体系;并基于约简指标的重要度信息确定权重,消除了传统方法权值设置的主观性,提高了综合评价结果的可靠性。通过例子分析,验证了该算法的可行性和实用性。     

基于粗糙集理论与支持向量回归的预测模型

文章将粗糙集与支持向量回归有机结合起来,建立了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量回归模型,有效地克服了支持向量回归对样本属性重要性不加区分以及处理大量数据时运算速度慢等缺陷,并将该模型成功地应用到我国粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。     

基于决策树方法的信息价值求解方法

传统的信息价值求解方法在行动选择或实验结果情况很多的情况下,步骤繁琐,计算量大,引起众多麻烦.而决策树方法是辅助行动选择的重要参考,并且在excel的宏工具容易求解.文章用决策树的思路和方法求解决策问题中的信息价值,给出了方法合理性的证明,并结合实例演示了求解方法.     

基于粗糙集理论的上市公司评价模型

粗糙集(R ough set)理论是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种处理模糊和不确定信息的新型数据分析工具,1990年以后逐渐引起世界各国学者的广泛关注,现已成为信息科学最活跃的研究领域之一。它能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知     

粗糙集理论的统计扩展及应用

文章在对多维交叉分类数据进行粗糙集描述的基础上,提出了用关联信息系数矩阵测度多维定性变量关联性的方法。研究表明,应用关联信息系数矩阵可以更有效地发现多维变量间的关联结构。     

基于粗糙集的客户分类方法

1相关理论1.1数据挖掘(Data M ining)技术数据挖掘是从数据当中发现趋势或模式的过程。这一过程的目标就是通过对大量数据的分类而发现新的信息。人们通过数据挖掘得到的回报就是将这些新发现的知识转变为经营上的成果,如增加销售收入或者减少销售成本。数据挖掘是最近几年才发     

运用粗糙集理论对我国粮食产量的预测

文章将粗糙集理论引入我国粮食产量预测;通过属性约简从诸多影响因素中提取关键因素,并对各因素重要程度进行排序,得到一致、完备的预测规则;通过实际应用验证了其可行性,证明粗糙集的利用能有效地避免人为因素的影响,可以得到更合理的预测结果。     

基于粗糙集理论的能源结构合理度分析

中国的能源瓶颈突出表现为结构性矛盾。以能源经济学为理论支撑,从低碳经济发展对能源结构的要求角度,提出了社会经济发展、能源发展规划、环境等三个维度,分析了各个维度的构成要素,运用粗糙集理论进行指标约简,最终确定了11个测评指标以及各自权重。并对1998-2008年中国能源结构合理度进行了实证分析,发现此阶段中国能源结构合理度一直在不断波动;能源结构在满足社会经济发展需求上的得分呈上升趋势,而在能源发展规划执行力度、环境改善等方面的得分呈下降趋势。     

基于粗糙集神经网络的财务危机预警方法

针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。     

基于粗糙集的随机优势决策方法

随机优势决策是根据状态的先验分布和后果的损失函数进行决策分析的。本文从基于随机优势下的粗糙集角度,对这一问题给予补充阐释。决策者(DM)所需的偏好信息以决策规则表示,决策规则以确定因子和覆盖因子度量。最后,本文提供一个实例解释这种方法。     

基于模糊C均值聚类法和粗糙集理论的评价方法研究

粗糙集理论为处理模糊、不完整、不确定性知识分析提供了一种新的分析理论,更具客观性,其不足之处在于决策表中的值必须是离散值.文章首先介绍了粗糙集理论及其基本概念;然后引入了基于模糊C均值聚类法的连续属性离散化方法,并结合二者提出了一种综合评价方法;最后以20家上市公司作为经验样本,对其财务状况做出了综合评价.     

肿瘤病理类型绿色诊断方法研究——基于变精度粗糙集理论与贝叶斯网络

为了准确对肿瘤病理类型进行诊断,减轻患者因诊断造成的不便与痛楚,提出了基于变精度粗糙集理论与贝叶斯网络的肿瘤诊断方法。对930例甲状腺肿瘤病例使用变精度粗糙集与贝叶斯网络方法导出诊断规则,并与粗糙集对比后发现,基于变精度粗糙集与贝叶斯网络的诊断规则准确性高于粗糙集理论的诊断准确性。基于变精度粗糙集与贝叶斯网络的肿瘤诊断模型对提高肿瘤诊断水平具有更好的临床使用价值,为肿瘤的诊断与分类提供了一种新思路。     

基于粗糙集的企业应用TRIZ理论创新效果评价

文章分析并提出了企业应用TRIZ理论创新效果评价指标.运用粗糙集设计了企业应用TRIZ理论创新效果评价方法,并通过对黑龙江省TRIZ理论推广试点企业创新效果的评价,验证了方法的有效性.     

基于粗糙集理论的两型社会发展评价

文章提出了基于粗糙集模糊聚类法的两型社会发展评价模型.该模型结合原始数据,通过粗糙集的可辨识矩阵挖掘出各项指标的权重,并在属性重要度的基础上进行属性约简,约去冗余指标,提高了评价方法的科学性.同时,文章以长株潭城市群的生态环境指标为例进行了实证分析,结果表明,该模型能准确有效地对该区域生态环境做出评价,具有一定的实用性和有效性.     

基于粗糙集和灰色理论的供应商信用评价

信用评价是企业对供应商管理的重要因素。针对供应商信用评价问题,文章提出了一种基于粗糙集和灰色理论相合的评价方法。利用粗糙集对评价对象的属性进行简约,根据属性重要性原理确定指标的权重,再通过灰色理论对供应商信用进行综合评价。在评价过程中对评价指标体系进行了简约。避免了评价过程中权重确定的主观性。