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针对IT项目的风险管理与群决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,在传统决策方法的基础上,将粗糙集方法与AHP理论相结合,提出了粗集IT项目风险群决策的基本步骤,并借助粗糙集的原理与方法,通过实例分析探讨了IT项目风险群决策中关于知识表达、属性约简、规则挖掘、方案排序等方法,尤其是引入属性动态权重、专家主观权重、客观权重的概念与计算方法,进而对整个决策排序算法进行了改进。 相似文献
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粗糙集理论是模式识别和机器学习的重要内容,属性约简是粗糙集理论中核心步骤。然而传统的粗糙集理论对数据集进行属性约简,计算复杂度高,容易陷入局部最优解。提出了一种新型灰狼优化算法的粗糙集属性约简技术,可以很好地解决传统粗糙集理论出现的弊端。同时为了验证算法的可行性,采用国际通用UCI数据库进行验证,与两种传统的属性约简方法进行对比分析。实验结果表明,该方法属性约简个数少,识别精度高,证明该方法切实可行,操作简单。 相似文献
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针对IT项目的风险管理与决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,论文在传统决策方法的基础上,将智能决策支持系统(IDSS)引入到IT项目的风险管理中,提出了IT项目风险智能决策支持系统(ITIDSS)的基本构架。并借助粗糙集的原理与方法,通过实例分析,探讨了ITIDSS中关于知识表达、属性约简、规则挖掘等信息获取与知识推理的算法,尤其是引入了有效规则权重的概念与计算方法,从而对整个决策规则挖掘的算法进行了简化和改进。 相似文献
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介绍了粗糙集的布尔矩阵表示和置换矩阵的概念,导出了属性约简与置换矩阵之间的关系,讨论了逻辑关系方程组解的理论,提出了基于置换矩阵的粗糙集属性约简的新算法,通过实例分析证明了该方法的有效性,表明该算法在粗糙集属性约简中具有参考价值,对粗糙集理论的应用具有一定的实际意义。 相似文献
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变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法 总被引:6,自引:0,他引:6
文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性. 相似文献
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基于粗糙集理论的属性约简算法 总被引:5,自引:1,他引:4
粗糙集理论是一种新的数据挖掘方法,其主要思想是保持分类能力不变的情况下,通过属性约简,达到发掘知识并简化知识的目的.从大量数据发现知识时,属性约简是一个关键问题.在理解和分析基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上,提出了一个基于属性依赖度的属性约简算法.实验结果表明,该算法能更有效地对决策系统进行约简. 相似文献
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粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。设计了一个基于粗糙集的客户分类模型,并利用粗糙集的知识约简和决策规则提取算法对超市客户进行了分析。通过决策表约简,剔除冗余属性、消除过剩规则。最后得出了属性约简的最小化结果以及决策规则。 相似文献
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黄国顺 《计算机工程与应用》2016,52(2):165-169
针对决策粗糙集模型,分析了它的正域随条件属性删除时的变化特点,即当条件属性集变小时,决策粗糙集的正域不但会变大,而且可能保持不变或变小。讨论了现有几种与正域相关的决策粗糙集属性约简定义的优缺点,在此基础上提出一种新的保正域不变的决策粗糙集属性约简。计算实例发现,现有基于差别矩阵的决策粗糙集属性约简方法不能求到它的所有保正域约简。上述研究结果说明,决策粗糙集模型与经典粗糙集模型的属性约简问题完全不同,因此不能简单地将经典粗糙集的方法平行推广到决策粗糙集模型上。该文的结论为将来系统研究决策粗糙集模型中的属性约简问题提供了很好的小结和理论基础。 相似文献
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从属性集互信息的角度分析了粗糙集理论的属性约简问题。粗糙集属性约简通常采用Best-first启发式搜索。本文运用属性集互信息作为属性约简度量,提出了前向Beam搜索粗糙集属性约简算法。实验表明,属性约简算法具有良好的运行效果。 相似文献
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基于粗糙集理论的属性约简算法的VB实现 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论成为近年来数据挖掘领域的研究热点,基于粗糙集理论的属性约简算法具有重要的研究意义,开发一套用于研究粗糙集理论属性约简算法的软件将是有效的辅助工具。论文首先对粗糙集理论基本概念及属性约简问题进行介绍,接着介绍该软件的设计和结构功能,举例说明该软件的应用,并提出该软件有待进一步扩展的功能。 相似文献
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基于粗糙集理论的客户关系管理 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。 相似文献
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知识约简是粗糙集理论精髓之一,目前有多种基于粗糙集理论的知识约简算法,相关研究基本集中在属性约简,对属性值的约简研究相对较少。在定义粒矩阵和矩阵运算的基础上,提出了基于粒矩阵的知识约简方法。它既能进行属性约简也能进行属性值约简,旨在把对属性值的逐行约简转化为对范畴的直接简化。算例表明了基于粒矩阵的知识约简方法的基本思想。 相似文献
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一种基于一致性准则的属性约简算法 总被引:3,自引:0,他引:3
粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简,面向连续值属性的约简报道较少.为此,在引入新的对象一致性定义后,提出一种新的基于一致性准则的属性约简模型,该模型可针对离散或连续值属性进行有效的约简,是经典粗糙集属性约简模型的有效推广.依据新模型,提出了一种基于一致性准则的属性约简算法,该算法可有效进行连续值属性的约简,且通过错分对象数的控制可有效增强属性约简的有效性.理论分析和实验表明提出的算法是有效可行的. 相似文献