基于优势关系粗糙集理论的教学效果改进分析

针对影响教学效果的因素繁多复杂,难分主次的情况,为了找出主要影响因素,借以提升教学效果,利用优势关系粗糙集理论建立了教学效果分析评价体系,以最终教学效果作为决策属性,以各影响因素作为条件属性,构建了教学效果的评价系统,通过属性约简找出了影响教学效果的主要因素,并通过偏好决策规则集的生成找出了达到最优教学效果的最低条件,对教学效果的提升提供了参考与借鉴。     

基于粗糙集的物流外包风险评估模型研究

一、物流外包的风险性概说 在企业界,作者通过对国内多家公司的调查发现,很多企业对物流外包风险的评估,主要依靠企业相关人员的经验以及物流服务提供商的信誉来评估风险,缺乏完整的风险管理体系和方法。为克服其不足,本文首先对物流外包风险进行识别,建立了物流外包风险评估的指标体系,     

粗糙集理论在客户分类中的应用

客户分类是客户关系管理(CRM)的重要内容,粗糙集理论应用于分类,可以将多个属性综合考虑提取规则,较之传统的决策树分类算法,通过粗集理论的属性约简,可以提取更全面的规则。     

基于粗糙集的RFM分析对银行贷款客户分类的研究

长期以来,信用风险是金融行业,特别是银行业的最主要的风险形式。贷款是商业银行的主要资产业务,因此其经营风险与生俱来,商业银行要保持稳健经营,必须加强贷款的风险控制管理,建立健全包括银行贷款风险管理在内的金融系统。本文旨在运用基于粗糙集的数据挖掘技术,将市场营销中的RFM客户细分的方法运用于贷款客户信用度的分类中去,为银行贷款的风险控制管理提供决策支持。     

基于粗糙集的化工行业损害警兆指标的选取

当前国内学者已先后提出了许多行业损害预警体系，但体系中指标的选取基本建立在统计分析方法上，没考虑指标间的非线性相关性；且指标选取主观性较强，数量较多，使预警体系的实用性和准确性不高。本文旨在通过我国对外发起的化工行业反倾销调查案例的收集和整理，用收集到的31个相关样本建立决策表，利用粗糙集理论对指标进行约简，从而找出关键预警指标。     

旅游服务质量信息的挖掘分析

运用粗糙集方法对旅游服务质量信息进行分析。采用ROSETTA系统挖掘了旅游服务质量评价的一些关联规则,如旅游交通条件和导游服务水平是影响旅游服务质量的最重要因素;并根据游客对旅游服务质量的信息对游客进行聚类。分析表明,数据挖掘方法可以作为辅助旅游服务部门改进服务质量和进行决策的有力工具。     

行业与个股新闻对股票价格影响的定量分析

本文提出了挖掘新闻文本预测股票价格系统,引入情感分类评价理论,将新闻文本转化为结构化数据,建立机器学习模型分析互联网新闻对股票价格的影响。研究主要采用了支持向量机、贝叶斯算法以及粗糙集组合模型分别对行业新闻和个股新闻进行预测。研究发现新闻信息样本的数量和质量会影响预测的准确度;证券行业中个股新闻影响度大于行业新闻;粗糙集组合模型更能准确地预测行业股价的走势。     

基于粗糙集的四川省能源可持续发展灰色评估

针对我国能源结构可持续发展评估过程中存在的指标冗余、权重确定主观性较强以及信息不确定等问题,构建基于粗糙集的能源可持续发展灰色评估模型进行合理科学评估。以四川省实际数据为样本,对初步选取的指标进行约简,并利用粗糙集理论中属性重要性对指标进行度量确定权重,最后采用灰色聚类理论中白化权函数构建的可持续发展评估模型进行评估。评估结果显示,四川省能源、环境系统呈现出强可持续发展态势,而经济系统表现为弱可持续性。     

基于属性约简与AHP法的卷烟消费市场综合评价研究

本文运用模型对贵州省卷烟消费市场进行综合评价研究。首先运用粗糙集属性约简算法进行初始指标筛选，继而运用层次分析法构建评价指标体系，获取各指标权重并计算综合评价值，得出贵州省卷烟消费市场的地区差异划分。该应用实例表明两种方法相结合将提高综合评价的准确性。     

应用型大学课程实践环节教学评价方法——基于粗糙集理论

提高实践环节教学质量是应用型本科人才培养的一个关键。由于应用型本科的实践环节教学内容与形式都发生了很大改变,这客观上要求探寻与之相匹配一个新的实践环节教学质量评价方法。文章深刻分析了应用型大学课程实践环节教学的特征,并利用粗糙集理论,对评价指标体系进行归一化指标赋权得到了应用型实践环节教学质量综合评价模型。文章最后结合安徽科技学院实践环节教学进行了实例验证。