基于 Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

以商务决策作为研究背景,基于Rough Set理论解决商务决策支持系统中信息不确定,数据量大的困难.从Rough Set理论的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法,最后通过运用Rough Set理论和方法对商务决策支持系统的实例进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则.     

运用属性论方法加强供应链牛鞭效应防范

提高预测的准确性是缓解供应链牛鞭效应的关键。目前预测的方法往往很难适应订购量历史数据的变动,导致预测结果的偏差。运用属性论方法,就制造商—零售商—客户三级供应链,提出了一个需求信息预测的方法,由此来提高对这种波动性的适应能力,增强预测的准确性,帮助供应链上各节点企业优化决策过程,最终防范了牛鞭效应,并且还提供了此预测方法的算法流程。     

Expected Value Method for Fuzzy Multiple Attribute Decision Making

Introduction Multiple attribute decision making (MADM), which entails decision making problems with multi- alternatives and multi-attributes, is widely applied in engineering, economics, management, military affairs society, and so on. In many real-world …     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

凝聚亮点独运匠心——陈昌来《现代汉语语义平面问题研究》读后

《现代汉语语义平面问题研究》立足于句子的语义平面,贯彻形式和意义相结合、静态和动态相结合、结构和功能相结合的原则,全面系统地探讨句子的语义结构和语义成分的构成情况,并将其与句法、语用联系起来,给人以诸多有益的启迪。     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

基于语义距离的模糊信息分类方法

介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

广告语言的特点

广告语言主要是指在广告活动中使用的语言文字，是广告活动与语言相结合的产物。在广告文案的写作中它与写作技巧、广告的策略创意以及消费者心理密不可分，因此从不同的角度可以看到其不同的特点。但是它根本的特点应该源于广告推销的本质，即为推销目的所决定的“夸饰性”、“劝说性”和“承诺性”特点。正是这三点使广告语言与其他语言明显地区分开来。     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简