一种新的决策表属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集中属性重要性思想,对同时含有连续、离散、序数型条件属性的决策表,提出一种属性约简算法,并对算法的时间复杂度进行了分析.该方法首先利用聚类技术将决策表的对象按条件属性进行分类,然后对去掉某属性后的决策表采用同样的方法进行聚类,再结合粗糙集理论进行属性约简.实例说明了该方法的合理性和有效性.     

基于模拟退火算法的决策表最优属性选择

连续属性的决策表知识获取有两个问题需要解决其一是连续属性的离散化问题。这个问题已引起了人们的注意，在简单评述的基础上，结合粗集理论，提出了一种新的数据离散化方法。大致思想是先用K-W检验方法粗略评价各连续属性的重要性，然后用c均值聚类给出各属性的量化结果。若决策表不相容，则按属性重要性依次增加分类的区间数，如此反复直到决策表相容为止。其次是最优属性的选择问题。在此借助于简约格和模拟退火算法，给出一种启发式算法和最优算法。实例表明，上述方法是有效的。     

决策表的属性重要性与离散化

运用 Rough集理论处理决策表时 ,要求决策表中的值用离散数据表达。文中形式化描述了离散化问题 ,研究了决策表的属性重要性 ,提出计算条件属性重要性的新方法 ,然后给出基于属性重要性的决策表离散化算法。该算法按照属性重要性从小到大的顺序对每个属性进行离散化 :从可辨别矩阵中得到冲突样本 ,将冲突样本的属性值作为断点的上下界 ,用所有这样的断点化简后得到的断点集对该属性进行离散化处理。     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。     

基于粗糙集-神经网络的城市产业生命周期识别

以城市经济为背景,提出了基于粗糙集-RBF神经网络的城市产业生命周期识别方法.首先运用基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法进行连续属性离散化处理,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后将训练样本输入RBF神经网络进行学习和训练,并对检验样本的产业生命周期阶段进行判断.对大连市669组样本产业的分析结果表明:基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果,且与通常采用的模糊评价法相比,该方法对检验样本预测精度更高,是一种有效和实用的城市产业生命周期识别工具.     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性管理决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时决策属性呈现模糊性,以至于无法获取概率决策规则。鉴于此,本文构建了灰色定权聚类与粗糙集变精度的杂合模型,首先运用基于中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法对包含不同量纲指标的知识表示系统进行处理,生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,获取概率决策规则。最后以区域关键技术选择为例,表明该模型的可行性与实用性。     

改进的聚类算法及在复杂大群体决策中的应用

针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决策(complex huge group-decision,CHGDS),定义了群体偏好矢量和群体一致性指标,提供了一种新的解决CHGDS中群体决策的理论和方法,并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。还提供了基于属性加权进化的群体一致性决策机制新思路。     

空战决策知识构建方法研究

针对战训数据丰富, 数据背后空战决策知识贫乏的问题, 提出了一种空战决策知识构建方法。首先, 根据空战决策影响因素来分析决策知识的生成过程, 选择用产生式规则来表示空战决策知识。其次, 针对战训数据存在噪声数据干扰以及连续属性数据难以满足数据挖掘算法离散度量要求的问题, 应用了k-means聚类算法来检测离群点并使用最小描述长度准则算法将连续属性离散化。最后, 基于预处理后数据, 采用粗糙集提取空战最小决策规则知识, 通过构建模糊逻辑推理系统实现空战决策知识的推理与应用。仿真表明, 该方法能够有效地提取空战决策规则知识以及知识的推理与应用。     

与特征选取和离散化集成的决策规则挖掘方法

利用粗糙集理论可以从已知数据中挖掘决策规则 .对于连续取值的特征属性必须先对其离散化 .从给定的特征属性集合中去除冗余的特征属性 ,选取有用的属性子集有助于简化决策规则 .我们利用基于信息熵的规则不确定性量度函数构造了一个决策规则挖掘的遗传算法 ,将规则挖掘与特征选取和连续属性的离散化集成在一起 .实验结果说明了这种方法的有效性.     

一种基于条件熵的增量核求解方法

分析了增加新对象后,决策表的决策属性关于条件属性的条件熵变化原理. 并在此基础上提出了一种新的增量核求解算法. 该算法只需找到与新对象属性值相等的条件类和决策类就可以得到新的条件熵,进而求得决策表在信息观下的增量属性核. 实例证明了该算法的有效性.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正~~     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.