基于知识约简的企业员工知识培训决策研究

文章首先阐述企业员工知识培训的重要性,指出企业对员工进行知识培训管理方面的不足,认为要有效地进行知识培训,必须首先了解员工的知识缺失,进行科学的知识需求分析.文章在介绍知识约简的相关概念基础上.提出了基于知识约简的企业员工知识培训决策的方法步骤,并结合算例进行了具体分析.     

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.     

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。     

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。     

基于粗糙集与分类回归树的“病例组合”分类研究

论文根据粗糙集和决策树技术两种理论的互补性,研究一种新的“病例组合”分类模型：将粗糙集与分类回归树相结合的“病例组合”分类模型。该模型既具有粗糙集的一些优点：通过属性约简,可以成功地剔除知识库中的冗余属性,发现知识中隐藏的关联和规则,帮助人们做出正确简洁的决策;又具有决策树的分类精度高,有良好的学习能力和简单的树形结构。     

基于属性约简的石油企业可持续发展能力指标体系构建

指标体系的构建是评价石油企业可持续发展能力的前提,粗糙集理论的属性约简与主成分分析方法的结合运用为科学合理的构建评价指标体系提供了有效的工具。本文结合石油企业的特点,首先全面地给出石油企业可持续发展能力评价指标体系,然后利用改进的粗糙集理论的属性约简方法,结合样本数据精简了该评价指标体系,提高了石油企业可持续发展能力评价的可操作性和科学性。     

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rough属性约简的信任计算方法

文章提出了一种基于rough属性的简的信任计算方法，该方法先利用rough属性约简的基础理论，对自身知识库进行属性约简，再确定信任信息的属性权重，最后根据属性权重及评价值得到信任度。该算法通过属性约简，对部分评价值进行了删减，提高了信任度计算效率。引入信任信息权重概念，提高了计算结果的准确性。