粗糙集在销售决策系统中的应用

在销售决策支持系统中,存在着大量的信息和很多不确定的因素,这使得做出科学合理的决策变得很困难。粗糙集理论是处理不确定性知识与不完整数据的有效工具,因此可以根据粗糙集理论通过分析推理找出销售数据中存在的有用的知识。依据粗糙集理论实现了一种对销售决策表知识简化的方法,采用粗集理论处理大量销售信息,从中提取有用规则,通过分析和推理产生最小决策规则。通过实例分析,验证了粗糙集理论与销售决策支持系统相结合方法的可行性。该方法有效地解决了智能销售决策支持系统中决策规则的获取与理解等问题。     

粗糙集理论及其在智能系统中的应用

粗糙集理论是一种新型的处理含糊和不确定知识的数学工具，在智能系统中得到了广泛的应用，介绍了经典粗糙集理论的基本思想，上下近似集、属性约简和核等基本概念以及粗糙集的研究现状．介绍了粗糙集理论在智能系统中的应用，主要包括基于粗糙集理论的属性约简作为数据预处理的手段，基于粗糙集理论的相关性分析和基于粗糙集理论的系统建模和控制．指出了粗糙集理论在应用中遇到的问题和可能的研究方向。     

粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,近几年来已经在诸多领域得到应用,在机器学习、知识发现、算法研究、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果.本文在阐述粗糙集理论概念的基础上,介绍了粗糙集理论在数据挖掘中的两个应用.     

粗糙集在智能系统知识维护中的应用

在基于知识的智能系统中 ,知识的维护对于提高系统的整体性能具有重要意义 .在一定程度上 ,知识的维护过程可以看成是对系统本身的优化过程 .本文中的漏焊智能检测系统是一个基于知识的智能系统 ,用软计算方法对知识加以处理是当前众多国内处研究人员所关注的热点 .粗糙集理论是近年来出现的处理不精确、模糊、不确定数据的有效数学工具 ,是一种新兴的软计算方法 .使用粗糙集理论处理数据不需要任何先验知识 ,可以最大限度的减少主观因素的影响 ,在这一点上粗糙集理论明显优于模糊集理论、神经网络等其它软计算方法 ,所以在实际中应用粗糙集理论具有极大的潜力 .本文在这方面做了积极的尝试 ,给出了漏焊智能检测系统的知识维护过程中基于粗糙集理论的数据处理方法以及知识维护的具体步骤     

基于粗集的IT项目风险决策中知识推理方法

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。     

粗糙集理论在机械故障诊断中的应用

作为处理模糊和不确定知识的工具,粗糙集理论能够有效地确定知识系统中有用知识和冗余知识,从而对知识系统进行浓缩,有效地减少训练集,它很好地弥补了人工智能的不足之处。因此,传统的机械故障诊断技术已从人工智能领域转向以粗糙集理论为代表的计算智能领域。本文以某型机械故障诊断为例,运用粗糙集理论对故障数据加以分析处理,得到了简明的故障诊断规则,取得了良好的诊断效果。     

智能决策支持系统中的知识表示及基于粗集的推理

探讨了在智能决策支持系统中的知识表达系统以及数据粗集理论分析处理海量信息中信息的有用特征,通过分析、推理产生最小决策规则。最后以EDUDSS中农村小学布局决策为例作实例分析。     

粗糙集理论及进展的研究

粗糙集理论是一种较新的软计算方法，是分析和处理不完备信息的一种有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。文中描述了粗糙集的基本理论，分析了粗糙集理论研究的最新进展，指出了粗糙集理论研究中存在的问题，并对粗糙集理论研究的发展趋势进行了展望。     

基于粗糙集的动态称重系统知识维护

粗糙集是一种新型的处理模糊和不确定知识的软计算方法。粗糙集理论处理数据不需要先验知识,可最大限度地减少主观因素的影响。目前,粗糙集已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。研究粗糙集基本理论以及将其应用于知识发现有着非常重要的意义。动态称重是近年来装载机称重技术的主发展方向。本文将粗糙集运用到知识利用中,给出了装载机动态称重系统的知识维护中基于粗糙集的处理方法和具体步骤。     

基于GIS的CRM智能决策支持系统的模型研究

该文给出了基于GIS的CRM智能决策支持系统模型,并给出了基于粗糙集的GIS空间数据库知识发现算法,最后通过一个实例证明了该模型和算法的可行性。     

Supporting decision making process with “ideal” software agents - What do business executives want?

According to Simon’s (1977) decision making theory, intelligence is the first and most important phase in the decision making process. With the escalation of information resources available to business executives, it is becoming imperative to explore the potential and challenges of using agent-based systems to support the intelligence phase of decision-making. This research examines UK executives’ perceptions of using agent-based support systems and the criteria for design and development of their “ideal” intelligent software agents. The study adopted an inductive approach using focus groups to generate a preliminary set of design criteria of “ideal” agents. It then followed a deductive approach using semi-structured interviews to validate and enhance the criteria. This qualitative research has generated unique insights into executives’ perceptions of the design and use of agent-based support systems. The systematic content analysis of qualitative data led to the proposal and validation of design criteria at three levels. The findings revealed the most desirable criteria for agent based support systems from the end users’ point view. The design criteria can be used not only to guide intelligent agent system design but also system evaluation.     

维修智能决策支持系统及其可视化实现

阐速了一种维修智能决策支持系统的可视化实现，讨论了决策支持可视化的涵义，介绍了可视化维修智能决策支持系统的体系结构及关键技术。该系统支持自动获取维修数据信息，实现了维修故障诊断过程和智能决策的可视化，提高了装备维修保障水平。     

源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统

阐述了以结构化数据和复杂类型数据挖掘为主要内容的信息挖掘技术。采用7库(模型库、综合知识库、数据库、方法库、文本库、日志库、多媒体库)与双网(Internet、Intranet)相结合的体系结构,以信息挖掘技术为核心,提出源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统(IDSSIM)。旨在解决决策支持系统对半结构化数据、非结构化数据的挖掘处理能力,使之适应目前信息源的多样型和动态变化性的特点,提供更加丰富的决策信息。     

模糊Petri网在非结构化决策支持中的应用研究

提出了一种建立非结构化决策支持的模糊Petri网模型（简称XFPN).CXFPN结合了模糊集合理论和Petri网理论的基本特点,是对基本模糊Petri网的进一步扩充。文中以促销决策支持为例,描述了非结构化决策问题到CXFPN模型建立,以及决策支持推导的相关问题。应用这种模型,对一类基于规则的决策系统的设计、分析和维护等变得容易了。     

多Agent智能决策支持系统的研究

分析了智能决策支持系统当前所面临的挑战,智能知识处理、分布式并行化决策、智能界面、系统集成将是其主要研究方向,指出了智能主体用于智能决策支持系统的优势,介绍了一些典型应用,从体系结构上将多主体应用于智能决策支持系统的方式归结为集中控制、网络控制、层次控制三类,分析了各自的优缺点。     

Agent中的一种消息传递模式

面向对象的程序设计思想方法的软件系统的构造提供了自然一致的实现手段。本文在分析现有ＯＯＰ的基础上,根据语言行为理论构造了一种具有一定“智能”能力的对象框架,称之为Ａｇｅｎｔ,并将其应用在一个宏观经济智能决策支持系统中。     

基于粗糙集理论的客户关系管理

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。     

生态城市智能综合评价决策支持系统研究与实现

本文以决策支持系统理论为基础，综合运用系统工程、决策科学、人工智能、模糊 数学和神经网络等理论，对生态城市综合评价问题进行了研究，提出了生态城市智能评价决策支持系统(EICADSS)的基本结构模式介绍了EICADSS各组成部分的功能，讨论了重要组成部分工作原理，为生态城市决策者提供从信息、咨询到评价、决策、政策制定等的全面支持．     

数据仓库挖掘技术在决策支持系统中的应用研究

本文在论述数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念决策支持系统的应用模式,针对2种典型的企业应用提出了解决方案.     

Measures for evaluating the decision performance of a decision table in rough set theory

As two classical measures, approximation accuracy and consistency degree can be employed to evaluate the decision performance of a decision table. However, these two measures cannot give elaborate depictions of the certainty and consistency of a decision table when their values are equal to zero. To overcome this shortcoming, we first classify decision tables in rough set theory into three types according to their consistency and introduce three new measures for evaluating the decision performance of a decision-rule set extracted from a decision table. We then analyze how each of these three measures depends on the condition granulation and decision granulation of each of the three types of decision tables. Experimental analyses on three practical data sets show that the three new measures appear to be well suited for evaluating the decision performance of a decision-rule set and are much better than the two classical measures.