粗糙集AHP融合模型在IT项目风险分析中的应用

IT项目是高投入、高风险产业,为了在IT项目开发中获得高收益,有必要对IT项目风险进行分析。但是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。文章先引入粗糙集理论,利用可分辨矩阵约简算法对IT项目风险表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后综合利用粗糙集理论和AHP方法来确定IT项目风险的权重,并通过实例验证该方法的可行性和合理性。     

变精度粗糙集模型在陶瓷砖缺陷分析中的应用

在分析陶瓷砖缺陷分析的现状和传统粗糙集模型不足的基础上,提出了一种基于变精度粗糙集理论的缺陷分析模型。利用变精度粗糙集的近似依赖性进行属性约简,据此得到决策规则。该方法允许一定范围内的错误分类率存在,提高了分析模型的容错性,为陶瓷砖缺陷分析提供了一种新的思路。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。     

一种基于粗糙集神经网络的陶瓷原料分类方法

文章在分析粗糙集和神经网络各自优势和存在问题的基础上,设计了一种将两者综合集成的新方法。该方法利用粗糙集对神经网络待处理的数据进行属性约简,借此来简化神经网络结构,然后利用三层BP神经网络建立陶瓷原料分类模型。实验结果表明,粗糙集神经网络方法用于陶瓷原料分类是可行的和有效的,有助于对陶瓷原料的选取,有一定的理论意义和实际应用价值。