基于主分量变换的决策树模型构建方法

基于数据分析的决策支持是企业管理的重要手段。然而,在事务数据及所蕴含的信息日益多元与复杂的环境下,属性间的多重共线问题使基于属性信息熵的信息增益计算结果不够客观、准确,导致建立在属性信息增益基础上的决策树不能客观体现属性的分类作用。为此,针对可量化的属性状态及分类问题,文章针对单目标多属性决策问题,提出了一种基于主分量变换的方法。首先,对训练集的数据按照时间序列计算差分并进行标准化处理,实现无量纲化,使各属性变量的相对变化大小能够进行比较;其次,建立各属性(影响变量)与类别标志(响应变量)的相关矩阵,对所获得的矩阵进行主分量变换,得到与响应变量具有最大相关性的主分量矩阵;最后,通过主分量矩阵与各相关矩阵的相关程度来评价属性的分类效用并依此来构建决策树模型。     

基于信息熵的不完备模糊信息系统属性约简

现实世界中广泛存在的信息不完备和模糊现象,限制了粗糙集理论在实际问题中的典型应用,目前在不完备模糊领域中基于分辨矩阵的算法时间复杂度较高,无法满足大规模数据的快速属性约简。针对这个原因,将完备信息系统中基于信息熵的快速属性约简算法推广到不完备模糊信息系统,通过相容关系及基于相容关系的近似集,给出计算条件信息熵的方法;在此基础上,设计出基于信息熵的不完备模糊信息系统的属性约筒算法。理论分析和实例结果表明了该算法的可行性和较好的时间优越性。     

基于属性约简的核电企业供应商选择方法研究

作为我国核电行业的改革目标之一,核电供应链体系的构建具有重要意义,其中供应商作为供应链体系的基础,其评价与选择尤为关键。由于核电行业的一些特殊性质,核电企业的供应商评价十分复杂,需要综合考虑供应商交货能力等许多因素。因此使用了粗糙集与神经网络相结合的方法对核电企业的供应商评价指标进行分析,利用粗糙集理论的属性约简过程将冗余属性以及冲突对象删除,然后基于神经网络进行供应商分类,有效降低数据维数以及分类过程的计算复杂度,提高供应商选择的准确性。     

检验检疫背景符合性条件风险严重度评价研究——基于证据理论

针对检验检疫背景符合性条件风险严重度综合评价的特点,即多指标、多层次、评价标准模糊、属性复杂等,建立了综合风险严重度评价体系,提出了基于证据理论的动态综合模糊评价方法,并给出了具体的评价步骤：按指标属性将评价指标分为定性和定量两类;对各指标进行量化、一致性和无量纲化处理;从评价体系指标层开始进行动态立体综合评价;逐层合成综合绩效值。     

城市低碳经济综合评价及发展路径分析

为了应对气候变化和全球变暖,在我国快速城市化和工业化的背景下,发展低碳城市是开拓新型城市发展理论和规划理论的有利契机,需要建立评价机制来辅佐相关政策的制定。模糊粗糙集方法作为一种新兴的处理不确定性、不精确性的数学理论,可以仅利用数据本身的信息对评价指标体系进行有效约简,在处理决策信息系统的离散属性上占有绝对的优势。为此,本文构建了城市低碳经济综合评价指标体系,运用模糊粗糙集理论,建立了城市低碳经济综合评价模型,并用实例佐证了模型的有效性,进而对城市低碳经济发展路径进行分析。     

模糊系统聚类方法在经济评价中的应用

在实际应用中经常需要将一些事物按一定的标准进行分类，如在经济评价中，要根据经济指标进行分类，在投资环境的选择中要根据各种软、硬件指标对投资环境进行分类，诸如此类问题在经济应用及日常生活中经常遇到。对所研究的对象按一定的标准进行分类的方法称为聚类方法。模糊系统聚类有两种方法：一种是利用模糊相似矩阵进行直接聚类，即相似系数法，另～种是利用求出的类与类之间的距离进行聚类即距离法。目前这两种方法都存在着计算量过大，不够直观，聚类阈值选择较困难等缺陷，为此在实际应用中我们提出了一种新的距离法和一种新的相似…     

创新设计中消费者需求与技术特性关联矩阵构建方法研究——基于质量屋

针对消费者需求与技术特性间关系的模糊性和不确定性,提出了一种基于粗糙集确定两者间关联关系的新方法。即:以技术特性作为条件属性集,以消费者需求满意度作为决策属性集,分别构造对应的决策系统,据此建立消费者需求与技术特性之间的关联矩阵。最后,采用实例验证了该方法的有效性和实用性。     

信用卡客户的分类研究

随着时代的发展,各行各业的数据都在成倍的增长,数据挖掘技术可以帮助人们从大量数据中发现有用的信息。文章将决策树分类算法引入到商业银行个人信用卡客户信用度的数据挖掘,在对原始数据进行预处理的基础上,采用ID3算法计算训练样本集中各个属性,建立一颗信用度评价决策树,对信用卡客户实现了较好分类。     

煤炭生产辅助物料库存管理策的优化研究

本文提出一种结合ABC分类法和模糊分类分析法的优化库存管理方法。该方法通过逐层构建库存项目自变属性与因变属性的隶属函数,获取综合隶属函数,再由模糊分类法则对库存项目进行归类。此法可处理数据型和非数据型指标,即在原有的以资金占用率为唯一评价指标的基础上,加入其他评价指标,综合确定物料管理类别。本文以某煤炭生产企业生产辅助物料为研究对象,呈现了分类结果,并提出适当的库存管理建议。     

决策树算法分析及其在实际应用中的改进

决策树算法是数据挖掘常用算法之一,属于归纳学习方法的一种.它以样本为基础,主要用于分类和预测,其结果比较容易转换为分类规则.ID3算法是一种以贪心算法为核心的典型的归纳学习算法,它采用自顶向下的递归方式生成一棵决策树.ID3算法中使用的数据是理想情况下的数据,在实际应用中,数据在大多数情况下是不能满足算法在理想情况下要求条件,因而也就不能直接使用决策树算法进行分类.所以,在实际应用决策树算法之前,还需要先对数据进行一些处理或改进.     

煤炭生产辅助物料库存管理策略的优化研究

本文提出一种结合ABC分类法和模糊分类分析法优化库存管理方法.该方法通过逐层构建库存项目自变属性与因变属性的隶属函数,获取综合隶属函数,再由模糊分类法则对库存项目进行归类.此法可处理数据型和非数据型指标,即在原有的以资金占用率为唯一评价指标的基础上,加入其他评价指标,综合确定物料管理类别.本文以某煤炭生产企业生产辅助物料为研究对象,呈现了分类结果,并提出适当的库存管理建议.     

数据库技术中的决策树ID3的改进算法分析

决策树是建立在信息论基础之上,对数据进行分类挖掘的一种方法。决策树方法精确度比较高,结果容易理解,效率也比较高,因而比较常用。至今已经提出了决策树的很多算法,通过分析己知的分类信息得到一个预测模型。本文介绍了经典ID3算法,并在指出传统ID3算法的弊端的基础上,提出了结合ID3算法的优化算法。     

基于粗糙集的交叉覆盖算法

本文在其他文献建立的前向神经网络交叉覆盖算法的基础上，提出一种数据预处理方法——应用粗糙集的方法提取保持信息完整的最小属性集；对样本数据进行纵向约筒后，再用交叉覆盖算法进行分类识别。实验的结果表明，在类似情况下这种结合方法可以提高运行速度，减少数据的存储空间，识别率却没有明显下降。     

多分类器系统构造的逐次约简方法

多分类器系统是近年来兴起的一种新的分类技术,本文提出一种基于粗糙集逐次约简构造多分类器系统的方法。通过从原始数据集中递归产生出完全不同的最小约简,该方法保证了每个成员分类器都是由完全不同的特征子空间训练得到的。通过对四个UCI数据集进行验证,发现通过该方法构造出的多分类器系统均取得了较好的分类效果。     

我国区域两化融合水平评价模型及实证研究

针对我国区域“两化融合”水平量化问题,提出了基于粗糙集和神经网络的区域两化融合水平评价模型。首先构建了区域两化融合指标体系,然后,运用粗糙集进行属性约简,进而运用神经网络模型评价各地区区域两化融合水平。我国区域两化融合水平实证结果表明：基于粗糙集和神经网络模型的区域两化融合评价模型较为合理,具有很好的泛化能力。     

联系数在投资决策中的应用

针对属性值为实数与模糊语言相混合的多属性投资决策问题,提出了一种基于联系数的多属性决策模型。该模型通过对排序结果的稳定性分析,体现了不确定性对排序结果的影响,该的方法所需计算量较少,便于实际应用。经实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

基于粗糙集理论的商业银行无清偿能力风险综合评价研究

本文将粗糙集理论与多属性决策方法相结合,提出了在金融危机环境下商业银行进行无清偿能力风险评估的一种新的可行性方法。通过建立商业银行无清偿能力风险评估的层次模型,利用粗糙集理论,完全由数据驱动,从多个层面对商业银行的无清偿能力风险进行评估,并通过案例分析,阐明了本方法的可行性与科学性。     

一种基于粗糙集理论的工程项目招标风险分析方法研究

从业主的角度对工程项目招标风险因素进行了分析，并基于粗糙集理论给出了招标风险分析的决策表，进而运用粗糙集理论和方法对招标风险决策表的属性和属性值进行分析，得出了招标风险决策的最小决策表，使业主对工程项目的招标风险能进行有效的分析和评价，为管理和规避风险提供了科学依据。     

基于遥感数字图像的初步树种分类研究

本文以2008年凉水实验林场1：8000的数字正射影像图及角规点数据,通过图像增强方法对数据进行预处理,采用基于纹理和决策树的分类方法对影像中的森林树种进行了初分类,为后续森林类型判读、森林经营决策提供基础数据。     

效用函数意义下证券组合投资问题的改进决策树方法

基于Markowitz证券组合投资决策模型,运用效用理论中的均值-方差效用函数与决策理论中的决策树方法,提出了一种证券组合投资问题的改进决策树方法;探讨与分析了改进决策树方法的构造与求解过程。改进决策树方法不但可以对证券组合投资问题的决策方案集进行最优投资策略的选择,而且可以对该决策方案集按照一定的标准进行排序。