可解释性预测分析方法的研究 |
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引用本文: | 李庆国,康蕴,余斌.可解释性预测分析方法的研究[J].西北大学学报,2022(4):519-527. |
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作者姓名: | 李庆国 康蕴 余斌 |
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作者单位: | 1. 湖南大学数学学院;2. 湖南师范大学信息科学与工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(11771134);;湖南省自然科学基金(2020JJ5346); |
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摘 要: | 为突破现有预测分析方法中可解释性不足的瓶颈,基于粗糙集理论,提出了一种全新的可解释预测分析的框架。该框架可进行拓展和优化,灵活性和适用性强,为研究面向复杂系统的预测分析提供了新的研究思路和方法。为了验证所提出的预测分析方法的有效性和可行性,文中将该方法应用于聚类预测分析中,并将其与现有常用的聚类算法进行对比研究,然后利用聚类有效性指标进行对比评估。实验结果表明,文中提出的预测分析模型在聚类预测分析中具有一定的优势和特色。
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关 键 词: | 粗糙模糊集 可解释性 预测分析 聚类预测 |
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