安徽省区域物流中心选择的实证研究

区域物流中心的选择是一个热点问题,文章运用粗糙集方法对安徽省区域物流中心的选择进行了实证研究,并选取邮政业务量、交通运输仓储和邮政业基建投资、经济情况、交通条件四个因素作为评价标准,通过计算,最后得到的选择结果与安徽省区域物流中心城市的"十一五"规划布局基本一致.实证研究表明,用粗糙集方法选择区域物流中心,不失为一种有效的方法.     

基于依赖度的属性约简算法的注记

文章研究了基于依赖度的属性约简算法,并举例说明此方法不适合于不相容决策表,进而在分析错误产生原因的基础上提出一种改进算法,得到相关性质,最后借助实例验证了它的有效性,并指出此方法仍适用于相容决策表.     

基于粗糙集理论和VIKOR的工作满意度影响因素分析

将多准则决策方法应用于工作满意度研究,构建了工作满意度影响因素分析模型。结合文献分析和员工访谈确定了重要性、满意度和可改善度三个评价维度,并采用五粒度评价语言;使用粗糙集理论将评价语言对应的具体数值转化为区间数;使用多准则妥协解排序法对工作满意度的影响因素进行排序。以集成电路产业中的某企业为案例进行分析,计算结果表明,股权因素为最需要优先改善的影响因素,符合企业现状,证明了方法的可行性。     

基于粗糙集BP神经网络的房产税基批量评估研究——以广州市为例

自2021年发布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》以来,提出推进房产税立法,健全地方税体系,从法律层面保证房产税实施。房产税基批量评估作为一项繁难的系统工程,基础数据复杂多样,又需兼顾公平性与效率性。借助大数据和计算机智能能够很好地解决此问题,且评估结果科学准确。本文基于粗糙集理论与BP神经网络构建房产税基批量评估模型,识别并剔除7个对房产税基影响不大的冗余属性,筛选出20个显著特征变量,并通过广州市9 000套二手普通居民住宅交易样本数据进行验证,结果表明,RS-BPANN模型在房产税基批量评估中可以实现低成本、高效率、评估结果科学准确的要求,为研究我国房产税基批量评估提供了一定的思路。     

基于粗糙集-层次分析法的航材供应商选择模型

航材筹措是航材保障工作的重要一环,是保证飞行任务遂行的基础,而供应商的选择是其关键问题.针对航材供应商的评估决策问题,综合考虑航材保障的经济效益与军事效益,分析航材供应商评价指标,建立评价指标体系;结合粗糙集理论和层次分析法,构建评价模型.充分吸收主、客观赋权评价法的优点,有机集成得到组合权重评价模型,在此基础上对各供应商打分评价.最后,通过实例进行评估验证,结果表明组合方法在航材供应商选择中具有可行性和有效性.     

装配式建筑构件采购风险控制研究

随着资源危机和环境污染的日益严重,整个建筑行业亟待需要进行大规模的结构升级和产业转型来解决目前建筑行业所面临的诸多问题,因此装配式建筑作为绿色建筑的一种模式得到广泛关注,但依然存在诸多风险因素的影响.本文主要结合相关案例,基于承包商的角度构建了装配式建筑的构件采购环节的风险指标体系,然后运用粗糙集理论对装配式建筑的构件采购环节的风险控制方案进行了分析,针对性提出风险控制措施,对我国装配式建筑的构件采购风险管理研究具有借鉴意义.     

基于粗糙集贝叶斯分类的供应商评价研究

文章采用数据挖掘中粗糙集和朴素贝叶斯分类结合的方法,对供应商评价指标信息属性冗余的问题进行分析,约简信息属性,提出一种新的供应商评价方法。并应用于某企业的供应商数据中,进行分析和验证。     

汽车发动机装配可靠性关键影响因素提取研究

针对汽车发动机装配可靠性低、产品故障频发及故障影响因素复杂多样的问题,结合粗糙集和加权可变模糊分析法,引入二元比较模糊决策分析法,提取影响发动机装配可靠性的关键因素。通过实例分析,验证本文方法的正确性和有效性,为指导主机厂在质量改善过程中高效制定预防措施提供理论指导。     

基于优势粗糙集的属性选择与集成分类方法设计

粗糙集理论是一种处理不确定信息的有效工具,利用其可在无任何先验信息下获取属性约简子集。本文采用优势粗糙集理论中的排列互信息和最大相关最小冗余相融合技术进行属性子集选取,在每个属性子集上对五种决策树进行训练并作为基础分类器,并按照投票机制融合个体分类器的输出得到最终决策结果。在实际数据集上的实验表明,基于排列互信息和最大相关最小冗余方法得到属性子集能够反映数据本质信息,使得分类算法有较好的准确率。同时,与单个决策树的分类结果相比,融合决策树具有较好的分类效果。     

粗糙集应用于功能评价系数的确定

价值工程的功能评价系数已有多种传统确定方法,并应用于实践。但这些方法都反映了决策者对功能属性的主观判断。把粗糙集理论引入价值工程中,根据粗糙集理论的属性重要度来确定功能属性的权重,克服了传统方法确定权重的主观性,所得结果与传统方法相比,更为合理和更为客观。