基于粗糙集理论的决策树方法在贷款客户信用评估中的应用

决策树是数据挖掘中常用的分类技术，其生成的规则便于决策者理解和应用。然而面对较多的属性且含有冗余和噪声属性的记录集生成的决策树时，无法删除冗余属性，造成运算过程复杂。本文旨在通过应用粗糙集理论，将其与决策树方法进行结合，对属性进行约简，降低运算复杂度，并生成相对简化的规则形式，并将其应用到银行个人贷款客户信用评估之中。     

公司内部股票期权的会计确认与资本化研究

一、引言 经过研究和分析，笔者发现目前关于构建上市公司绩效评价指标体系的原理与方法的研究呈现出以下特点：     

软计算协作技术在智能化管理中的应用研究

在管理科学中,运用人工智能和管理科学结合的智能化管理,是管理科学的一个重要研究方向。模糊系统、神经网络、遗传算法和粗糙集等软计算的协作技术发挥了各自的信息处理优点,为智能化管理提供了有力的重要信息处理工具。文章研究并综述了软计算协作技术在智能化管理中的应用,并在此基础上建立了科研项目立项评审智能管理系统;探讨了核方法、支持向量机、DEA方法在管理科学上的应用,分析了认知信息处理今后在智能化管理中的可能应用。     

一种基于粗糙集的属性约简算法改进

本文对粗糙集理论进行了研究,在分析和综合基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上,提出了基于分明矩阵数据约简模型,并对分明矩阵算法做了改进,最后对算法改进进行了效率分析.     

电子商务环境下供应商绩效评价体系的构建研究

本文分析了在电子商务环境下构建新的供应商绩效评价体系的必要性,论述了评价体系中基于平衡记分卡建立体系结构,使用关键绩效指标确定评价标准,以粗糙集为工具进行决策的解决方案.系统性的提出了以供应商关系为导向,信息共享为基础,数据分析为手段,能够充分适应电子商务环境的供应商绩效评估体系的构建模型.     

区域生态水平评价问题中的权重挖掘

应用粗糙集理论研究了评价和预测问题中各因素的合理赋权问题,给出一种无需专家赋权和调查统计,仅仅从原始的统计数据中挖掘出各评价因素的权重的方法,并依据中国科学院可持续发展研究组所提供的评价指标体系和有关数据,对中国区域生态水平评价问题进行了权重挖掘,按照所得权重给出了新的评价结果。     

粗糙集理论在个人信用评估中的应用

针对我国商业银行样本数据分布的非正态性和多维性特点,本文将粗糙集模型引入商业银行对个人信用评估中,该模型具有非参数检验特性和对噪音数据的适应能力,产生决策规则来预测消费者的信用状况,这为商业银行作出是否给该消费者贷款的决策提供较好支持。     

基于粗糙集理论的工程项目风险评估研究

工程项目的风险评估中,风险指标的重要度权重计算是核心部分,其计算结果对风险控制计划和措施的制定具有指导作用。文章基于粗糙集理论的条件信息熵属性重要度分析方法,采用粗糙集理论计算所得的风险指标重要度客观权重,以及专家评定的主观权重结合起来确定风险指标的综合重要度权重,实现主观经验与客观历史数据的统一,得到更为全面、合理的风险指标重要度权重值,从而制定出更为合理的风险控制措施和计划,为后续工程风险评估提供参考。     

粗糙集理论在旅游突发事件应急响应中的应用

运用粗糙集理论,研究旅游突发事件应急响应,构建了应急响应模型。建立了信息处理决策表,对条件属性约简,确定了突发事件发生后,信息与响应级别的潜在关联,得出应急响应所需最小信息条件集合。运用Python语言编程实现响应模型,根据不同条件计算响应级别,从而为触发不同级别应急部门响应提供决策支持。     

不完备信息系统辐射源威胁等级判定

针对不完备信息系统条件下的辐射源威胁等级判定问题，提出了一种基于改进容差关系粗糙集（ITR-RS）的不完备信息系统辐射源威胁等级判定方法。该方法将粗糙集中的不完备信息系统理论引入辐射源威胁等级判定中，并构建一套完备的决策规则提取模型。此外，利用辨识矩阵实现对属性的约简，在降低系统所需处理数据量的同时，提高了算法的实时性；在容差关系粗糙集的基础上，提出一种改进的容差关系，在属性主、客权重相结合的基础上引入阈值来划分加权阈值容差类，得到更为合理、准确的决策规则。仿真试验及分析表明，与经典RS算法相比，所提算法的威胁等级判定正确率提高了23%，可用于信息系统不完备条件下的辐射源威胁等级判定。