基于知识发现的高校科研决策支持系统

科研管理是高校的重要工作.如何从大量的科研数据中挖掘出支持科研决策的知识成了当务之急.讨论基于知识发现的高校科研决策支持系统.该系统通过对数据进行分类分析、聚类分析和关联分析发现知识,为学校科研决策者提供决策支持.     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

不相容决策信息系统属性核的研究

决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键．不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点．本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究，证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系，以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系．     

基于离散Markov决策过程的发电公司多阶段决策

采用离散时间Markov决策过程(DTMDP)对以多阶段总利润最优为目标的发电公司决策问题进行研究．市场环境下，发电公司根据自身条件，其竞争策略可以是价格的接受者，也可以是价格的制定者．考虑了发电公司不同策略情况下市场均衡状态间的转换概率，分别给出了发电公司作为价格接受者和价格制定者时的多阶段决策模型．通过算例验证了所提模型的有效性和可行性．     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

基于多实例的图书采购辅助决策模型

针对图书采购工作中待选图书受欢迎程度的预测问题，设计了一种基于多图书实例预测的方案，并给出了参照图书集模型的表示法，以及待选图书与参照图书集之间相似度的计算公式，在此基础上，提出了结合图书重要性和资金约束因素的图书采购多目标辅助决策模型。     

Induction of hybrid decision tree based on post-discretization strategy

By redefining test selection measure, we propose in this paper a new algorithm, Flexible NBTree, which induces a hybrid of decision tree and Naive Bayes. Flexible NBTree mitigates the negative effect of information loss on test selection by applying postdiscretization strategy: at each internal node in the tree, we first select the test which is the most useful for improving classification accuracy, then apply discretization of continuous tests. The finial decision tree nodes contain univariate splits as regular decision trees, but the leaves contain Naive Bayesian classifiers. To evaluate the performance of Flexible NBTree, we compare it with NBTree and C4.5, both applying pre-discretization of continuous attributes. Experimental results on a variety of natural domains indicate that the classification accuracy of Flexible NBTree is substantially improved.     

一类加权连续属性的多变量决策树构造方法

首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。     

简单系统决策与复杂系统决策:对决策范式中分化和转换的一种理解

讨论了由规范决策(NP)到描述决策(DP)研究范式的分化问题。基于复杂性思维,分析了简单系统决策和复杂系统决策的区别;指出:基于NP/DP发展起来的决策理论实际上只对应简单决策系统范围。探讨了面向复杂决策系统(CDS)的新决策研究范式:复杂性范式(CP)的内涵;并把CP与NP/DP做了比较,指出在信念、学科基础、决策范围、方法论、理论体系上的一系列区别;最后提出了CP的体系架构。     

基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用

提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理.