基于Rough约简的多准则Vague集股票决策方法

在股票投资决策中,股票评价指标的选择与投资方案排序优化是投资者形成决策进而做出最终选择的两个关键环节.文章给出了一种新的基于Rough约简的多准则Vague集股票决策方法,先利用粗糙集理论对股票评价指标进行约简,提取对股票价值有较强影响的主要因子;在此基础上,运用Vague集合多准则决策方法,实现对同板块的优势股票选择排序.最后,通过实例对该方法进行了验证,实验结果表明该方法是有效的.     

基于RS与GCA的基础设施项目融资模式选择研究

针对基础设施项目融资模式选择问题,提出了粗糙集(RS)与灰色关联分析(GCA)集成的基础设施项目融资模式选择方法。该方法首先利用自组织影射(SOM)神经网络对样本数据做离散化处理,然后通过粗糙集约简评价指标,去除冗余评价指标,最后对约简后的指标数据进行灰色关联分析。实证研究表明该方法应用到基础设施项目融资模式选择中是科学合理的。     

高新技术项目投资风险的评价模型

粗糙集具有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确地逼近收敛能力,所以将粗糙集和BP神经网络串行结合,建立一种基于粗糙集-BP神经网络的高新技术项目投资风险评价模型。把粗糙集作为模型的前置系统进行属性约简,消除样本冗余,减少BP神经网络输入维数和隐含层神经元权值连接的个数,从而达到提高BP神经网络训练速度、运行速度和评价精度的目的。最后,仿真研究表明运用该混合模型能取得较满意的结果。     

基于粗糙集-CPN网络的客户价值预测

利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,将粗糙集用于优化客户价值的指标结构,CPN神经网络用于预测,提出并建立一种粗糙集与CPN神经网络相结合的客户价值预测模型,并依此模型进行了实例验证。     

确定中小企业能力提升重点的粗糙集方法

本文创新性地将粗糙集理论应用于该领域,将对于中小企业竞争力的评价指标看作粗糙集决策表的条件属性,计算属性重要性并进行排序,从而得出要成为合格的虚拟企业合作伙伴,中小企业要提升竞争力的重点。     

虚拟企业伙伴选择指标综合权重确定方法

为了更科学合理地进行虚拟企业合作伙伴选择,在对评价指标体系进行了分析和预处理的基础上,基于专家分析法和粗糙集方法,建立了一种支持混合指标的综合评价指标权重确定方法.该方法能够充分集成决策者主观知识和数据本身客观知识,从而提高指标权重确定的科学性和合理性.最后,以一个仿真算例验证了方法的有效性.     

基于粗糙集及模糊控制的供应商选择系统

针对现有供应商选择评价方法中存在的预先设定的评价指标问题,指标及权重不能有效地适应不同类型、不同时间、不同业务需要的供应链形态问题,文章构建了供应商选择系统。该系统将评价指标的选取及各指标权重计算的基础数据交由企业设置,系统只提供供应商评价的详细步骤,以及指标约简、权重及综合得分的计算方法。具体而言,提供粗糙集算法约简供应商评价指标并计算指标权重,提供由乘积推理机、单值模糊器和中心平均解模糊器构造的供应商评价模型,计算供应商综合得分。     

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。     

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。     

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.     

基于粗糙集的TOPSIS供应链合作伙伴选择

供应链合作伙伴的选择是一个多指标,多层次综合评价问题,本文结合煤炭港口物流供应链的实际,构建了合作伙伴选择综合评价指标体系,接着运用基于粗糙集的逼近理想解的排序方法（technique for order preference by similarity to ideasolution,TOPSIS）,根据属性间差异程度计算各个属性的权值,避免了低层次多因素权重确定的主观性。通过对该模型在煤炭港口供应链合作伙伴选择中的应用,为港口企业选择理想的供应链合作伙伴。     

基于粗糙集的设备综合评价方法及应用

文章在分析了利用设备综合效率(OEE)对设备进行评价的基础上,提出利用设备速度系数、设备综合效率等多种指标对设备进行综合评价,既吸收了OEE评价方法的优点,又弥补了其对设备评价不完备的缺点.运用粗糙集理论对指标进行约简求出权重,并将不同量纲的数据标准化,加权求和得出综合评价值,为企业对设备的综合评价提供一种量化方法.最后通过实证分析,验证了此方法的有效性.     

渠道合作伙伴的选择评价模型构建及实证

面对激烈的市场竞争,如何准确评价与选择企业的渠道合作伙伴,成为顺利开展渠道合作的关键。文章基于灰关联分析理论构造了评价及选择潜在渠道合作伙伴的指标体系和评价模型,应用了层次分析法确定渠道的各指标权重,并通过实证分析了渠道合作伙伴多层次灰色关联评价与选择,结果证明灰关联法是渠道合作伙伴选择评价的一种有效方法。     

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.     

基于改进信息熵的创新合作伙伴多级可拓优选决策分析

文章针对企业创新合作伙伴的选择过程阶段化、选择对象多样化、指标多层级、专家偏好性等特点,提出了基于改进信息熵与复合物元的创新合作伙伴优选决策模型.通过引入专家决策偏好属性改进信息熵权重,保证创新合作伙伴评价指标权重的客观性与等级明晰性;根据合作伙伴多样化、指标多属性等特征,通过可拓分析方法扩展原始物元,利用逐级关联函数改进可拓优度评价模型,建立了创新合作伙伴的多层级优选决策模型.最后通过应用分析证明了该方法的有效性与可行性.     

基于BIC的粗糙集择优和属性约简

粗糙集优良性评估标准对粗糙集应用至关重要,目前常用的标准是误判率,在测试集中误判率小的粗糙集并不总是具有最高预测准确度。在引入BIC准则评价粗糙集优良性的基础上,给出基于BIC准则的粗糙集择优方法和基于BIC的粗糙集属性约简方法;利用粗糙集分类规则构建Logistic模型,将拟合Logistic模型的BIC值作为该粗糙集的BIC值,并用于粗糙集优良性评估;实际应用显示:基于BIC的粗糙集择优方法能够筛选出预测高准确度的粗糙集,当多个粗糙集的误判率差异小时,新方法更可能选出预测准确度高的粗糙集,信息熵和BIC组合的属性约简结果更好。     

基于群决策模型的虚拟企业合作伙伴选择问题研究

文章提出了虚拟企业合作伙伴的选择原则，建立了合作伙伴评价指标集；构建了虚拟企业合作伙伴选择群决策模型，利用HLWA算子对模型进行了求解。实例说明了该方法在合作伙伴的选择中的实用性和可行性。     

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。