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。     

粗糙集理论在招标资格预审中的应用

本文主要应用粗糙集理论对招投标资格预审进行分析，对所建立的资格预审指标进行客观分析．主要为招标提供新的资格预审评分方法，对实际工程招标具有一定的应用价值。     

基于粗糙集的教师能力评价方法研究

有效地评价教师的能力,能够激发老师的工作热情,提高教师的工作效能。文章在关键行为事件访谈、满意度、信息熵、粗糙集等理论的指导下,将粗糙集的方法引入教师能力评价研究中;通过获取教师能力特征、确立教师能力指标、计算教师能力水平,建立了基于满意度的教师能力评价模型。教师能力评价模型的构建不仅可以帮助学校管理人员对教师进行评价;而且有利于教师以此为基准提高自身综合能力,不断学习和探索,成为高效能、高素质、教学能力强、科研能力强的新时代教师。     

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.     

改进的粗糙集方法与稀土产业可持续发展评价

针对稀土产业可持续发展,提出了一种新的评价模型。该模型的不同在于首先采用模糊C均值聚类算法对数据进行预处理,然后再基于粗糙集的属性约简以及属性重要度思想,做出改进,对现有指标进行精简并确定约简后各指标的权重,从而形成综合测评。最后还通过包头市高新区的稀土产业进行了实证研究,说明了该评估模型优于现有评价方法避免了主观性,同时相比原始粗糙集方法,进一步简化了评估过程,提高了工作效率,具有一定的理论意义与实践意义。     

粗糙集-神经网络在IT风险分析中的应用

IT项目具有高投入、高风险的特性，为了能在IT项目开发中获得高收益，有必要对IT项目风险进行分析。传统分析方法比较主观，难以对IT项目风险进行客观的分析。文章在分析了粗糙集理论和神经网络理论各自优势和存在问题的基础上，设计了将两者综合集成的新方法。研究结果表明，粗糙集-神经网络模型用于IT项目风险分析更客观更合理。     

浅谈粒度计算的理论、模型与方法

粒度计算是软计算科学的一个分支,也是信息处理的一种新的概念和计算范式。本文简单介绍了粒度计算的理论、模型与方法,以及基于模糊集、粗糙集、基于商空间理论的粒度计算之间的关系。     

基于粗糙集和模糊聚类的评价方法研究

利用模糊聚类的方法实现连续性指标值的离散化,对分析对象进行分类以获取指标的粗糙数,应用粗糙集约简方法生成约简的指标集并确定指标属性的权重以对其进行综合评价。这种新的评价方法将RS和模糊聚类有机地融合起来,可以充分发挥两种方法的各自优势。最后通过上市公司业绩评价实例验证了此方法的实用性。     

基于粗糙集的供应链合作伙伴选择

分析了供应链合作伙伴选择的目标和程序,建立了一套新的供应链合作伙伴选择指标评价标准体系,并提出了基于粗糙集理论的供应链合作伙伴选择模型。最后应用该模型计算了一个具体实例。计算结果表明该模型可以合理调整权重和克服传统评价方法中存在的主观因素影响,能够对供应链合作伙伴做出全面、具体和客观的评价。