按单定制供应链(BOSC)情形下供应商的评价指标体系与方法研究

在需求多样化、个性化和全球化的竞争环境下,按单定制供应链已越来越受到企业的重视。供应商的合理化选择对按单定制供应链的有效实施起着重要的作用,特别是供应商的协作、快速响应等方面的能力直接影响按单定制供应链的成败。传统供应链中的供应商评价指标难以对按单定制中的供应商进行有效的评价。本文针对按单定制供应链问题,建立了选择供应商的评价指标体系,提出了基于集成模糊评价法和粗糙集组合预测法的综合评价法,并在按单定制供应链的供应商评价中进行了应用,算例的结果也显示综合评价法的有效性和合理性。     

基于限制优势关系的粗糙决策分析模型

针对信息不完全的偏好多属性决策问题,给出一种基于拓展粗糙集的决策分析模型.首先提出限制优势关系的概念;然后在限制优势关系下得到知识的粗糙近似,给出分类决策规则.对比分析证明,限制优势关系既保留了扩展优势关系的优点,又在一定程度上克服了扩展优势关系的局限性.最后通过一个实例验证了所提出的模型对信息不完备决策系统的处理更符合实际情况。     

结构和内容联合提取的XML网页分类研究

针对XML网页特点,重点研究了XML文档结构和内容特征的提取方法,提出了一种基于频繁结构层次空间模型的联合特征提取策略,并给出了结构特征权重和关键词出现的位置及频度权重的计算公式,并根据计算结果提取XML网页特征矩阵,分别就结构、内容联合提取三种情况进行分类测试,通过ROSSETA系统,利用粗糙集优越的属性约简构造文本分类系统,实现XML文档分类。实验表明,该方法分类准确度较高,计算量较小。     

基于粗糙集理论的试卷质量评估指标

应用粗糙集理论的可辨识矩阵和属性频率,对试卷质量评估指标进行约简;在此基础上获取最优的指标,以提高试卷质量的评估效果.     

基于Bayes概率边界域的粗集分类方法及其在高频数据中的应用

 作为一种近似处理的工具,粗集主要用于不确定情况下的决策分析,并且不需要任何事先的数据假定。但当前的主流粗集分类方法仍然需要先经过离散化的步骤,这就损失了数值型变量提供的高质量信息。本文对隶属函数重新加以概率定义,并提出了一种基于Bayes概率边界域的粗集分类技术,比较好的解决了当前粗集方法所面临的数值型属性分类的不适应、分类规则不完备等一系列问题。     

基于Rough-Fuzzy的企业科技人才创新绩效评价模型

对企业科技人才创新绩效进行客观评价,有利于提高企业科技人才的创新能力,激发其创新行为,形成更多的创新成果.文章构建了由能力、行为和结果三方面10个具体指标构成的企业科技人才创新绩效评价指标体系;应用粗糙集方法确定指标权重,实现了赋权的客观性;以360度单因素绩效评价为基础,构建了企业科技人才创新绩效模糊综合评价模型;实例证明,该模型为企业科技人才创新绩效评价提供了科学有效、切实可行的思路.     

基于粗糙DEA模型研究

粗糙DEA模型是不确定DEA模型的一种推广.文章在广义实域粗糙集的基础上,通过将实域粗糙变量引入决策单元输入(输出)指标,建立了粗糙DEA模型,并通过数值算例对模型进行了验证.     

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。     

粗糙集理论及其内在意义初探

粗糙集理论是一种较新的数学方法。它可以有效地分析和处理不完备信息,填补了经典数学难以处理不确定知识、不完备信息的不足,因此近年日益受到国际学术界的重视,现已在模式识别、机器学习、管理决策、预测建模、人才甄选、评价方法等许多自然科学和社会科学领域得到成功的应用。其实,粗糙集理论还蕴涵着深刻的哲学意义与启示,它深化了人们对确定与不确定、精确与不精确、表象与本质等辩证法范畴的认识。     

基于灰粗集属性知识简约算法的海运规则发现

海运市场运营规则能够帮助海运企业找到盈利增长点,针对海运市场营运规则难于被发现的问题,将灰色系统理论和粗糙集理论进行融合,针对知识约简中分辨函数范式转化过程中的逻辑推演难题,提出了一种基于灰色粗集融合属性的改进约简算法,选取2007年、2010年、2013年、2015年典型年份作为样本年份,应用灰色系统、粗糙集和基于灰粗集知识约简算法分别进行海运市场盈运规则发现实证分析,通过比较证明了该算法的时效性,同时发掘出了当前海运市场的船型、货品、航线、运价、运力间的营运管理规则。