基于准则分类的伙伴供应商认证选择综合方法

尽管供应商评价应用日益增多,用单一评价方法处理所有定性和定量准则却存在一些局限. 为避免供应商选择中单一评价方法处理所有准则的不足,实现主观信息与客观信息相结合的合理评价,提出了一种基于供应商选择准则分类的伙伴供应商认证选择的综合方法. 该方法综合运用群组AHP方法、模糊综合评价、信息熵和TOPSIS方法的长处,使供应商的评价更为合理. 以某钢铁企业焦炭供应商选择为例进行了实证分析.     

基于关系积的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现.     

存在不确定性干扰的生产计划──库存控制过程最优化

给出了在存在不确定性干扰的情况下，生产计划—库存控制过程最优化的动态提法．在此基础上提出了一个在线克服不确定性干扰寻求最优控制的实用算法．     

基于简化差别矩阵的属性约简算法

为降低基于修正差别矩阵的属性约简算法的时间复杂度和空间复杂度,首先给出了简化差别矩阵的定义,并证明了该矩阵所包含的信息量与修正差别矩阵的信息量等价.其次设计了一个高效的求U/C的算法,其时间复杂度被降为O∑|C|i=1|ki||U|.然后分析了基于修正差别矩阵的属性约简算法的不足,并使用上述高效求U/C的算法,设计了一个基于简化差别矩阵的属性约简算法,证明了该新算法的时间复杂度和空间复杂度分别被降为maxO(|C|2(|Up′os||U/C|)),O∑|C|i=1|ki||U|和max{O|C|(|Up′os||U/C|)),O(|U|)}.最后用一实例说明了新算法的高效性.     

基于动态时间弯曲的区间值时间序列匹配算法

结合vague集的优点,将区间值的思想应用于时间序列研究,定义了基于区间值的时间序列.同时,在综合分析了不同的vague值(区间值)的相似度量的缺点后,提出了一种新的基于vague值的相似度量,并结合动态时间弯曲的思想,给出了一个基于动态时间弯曲的区间值时间序列的相似性匹配算法.     

零售户聚类分析中基于最短主干道距离的差异度计算方法

在研究零售户聚类分析中,地理位置相近且交通方便可达的零售户应被聚为一类.传统的差异度度量方式均未考虑地理与交通的相关信息,不能直接应用到零售户的聚类分析中.提出基于最短主干道距离的零售户差异度度量,有效解决传统差异度度量无法处理地理及交通信息的问题.并给出了利用寻径算法异地计算两点之间的最短主干道距离的一种方法.     

异质对象协同实体解析的联合聚类算法

实体解析问题是数据挖掘数据清理过程中的基本问题.异质网络数据的大量涌现,要求能够针对包含多种类型对象的数据同时进行实体解析.针对包含两种对象的实体解析问题,提出了一种基于联合聚类思想的协同实体解析算法.将两种对象分为决定对象和辅助对象,提出了一个基于联合聚类思想的两阶段协同实体解析框架,能够同时获得决定对象和辅助对象的各自聚类结果,其中每一个类包含的若干实体参考表示是对现实世界中同一实体的共同引用.最后对提出的算法进行了数值实验.     

面向科技管理的流数据聚类算法研究

介绍了科学管理流数据的流数据管理系统及根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态流数据聚类算法。这种新算法改善了基于滑动窗口流数据聚类的有效性以及空间和时间复杂度问题。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理滑动窗口流数据集,使聚类算法具有良好的可扩展性。     

评审专家库状态分析与监控方法

基于评审专家库专业结构模型,针对评审专家抽取应用问题,提出了分析与监控专家库状态的三级递进评价指标,给出了利用三级递进评价指标进行专业规模监控和改进的步骤.还特别说明了评审专家抽取需求的估计方法,通过单日所需抽取人数的估计和随机性保证度参数的设定来计算抽取需求.最后通过实验验证了本研究的有效性与实用性.     

多维时序模糊关联规则在高炉炉温预报中的应用

根据目前高炉炉温预报推理规则都是由高炉专家根据经验制定的情况,提出了一种新的规则生成方法——数据挖掘获取高炉炉温预报关联规则.针对现有挖掘算法的不足,提出了一种改进的多维时间序列模糊关联规则挖掘算法,该算法基于时间子序列和子序列间隔的双重模糊化,避免了挖掘结果"时间边界锐化"的问题.该算法应用于武钢的1#高炉,挖掘效果良好.