基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.     

对数学质量的指标体系的分析

用属性识别的理论研究数学质量的指标体系 .提出了一种直观简捷的属性测度函数的确定方法及三个数学质量的评价准则 .     

模糊评判在住宅价格评估中的应用

模糊特征在住宅价格评估中占有重要地位,在科学定义若干基本概念的基础上,提出了运用模糊综合评判进行住宅价格评估的方法,该方法把模糊评判和享乐价格方法相结合,解决了住宅价格评估中模糊特征的合理量化问题,具有科学、合理、易于操作等特点。     

基于案例库维护的案例推理分类技术

分类是数据处理和数据挖掘的重要任务之一,文章在建立案例推理分类器之前,先利用相似粗糙集进行案例属性的约简,再利用基于案例分类的删除技术进行案例库的维护操作;不仅减少案例的存储空间,也大大提高分类的精确度;实验结果表明,相比传统的案例推理分类器和神经网络分类器,该分类器在分类精度和速度上都有一定的优势。     

基于属性识别理论的塔里木河水质评价与分析

属性识别理论是根据实测资料构造样本空间矩阵,利用评价指标进行样本属性分类和构造样本属性矩阵,用熵理论确定指标权重,然后进行水质评价.根据塔里木河各测站的资料,建立了属性识别模型,评价了塔里木河的水质;结果表明塔里木河枯水期水质较差,丰水期水质良好,平水期水质一般,评价结果符合塔里木河水质的现状.属性识别理论概念清晰,计算简单,评价结果比较客观.     

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。     

基于Web Service的多Agent虚拟企业伙伴选择方法研究

虚拟企业是未来企业生产经营和市场竞争的发展模式,在虚拟企业组建过程中,如何选择合作伙伴关系到虚拟企业的成败;该文论述了代表企业Agent的属性及代理间的交互协议,以及选择企业成员过程中使用的效用函数,给出了基于WebService的多Agent的虚拟企业组建模型,并通过应用实例予以验证.     

分布式环境下基于属性证书的RBAC模型

基于角色的访问控制(RBAC)将角色概念引入到访问控制中,极大地方便了用户对资源的访问,同时也减轻了系统保存大量用户信息的压力.在分析RBAC模型的基础上,结合RBAC系统的特点以及SPKI/SDSI证书的优越性,提出了一种分布式环境下的基于属性证书的RBAC模型,定义了属性证书的结构以及描述了用户访问资源的工作流程,对模型的特点进行了总结.分析表明,该模型具有简洁的证书格式、支持匿名访问、单点登录等优点.     

一种基于属性的对象访问方法

基于对象存储,吸取NAS和SAN的优点。成为下一代网络存储模式．Ext2作为对象存储的文件系统,数据访问至少需两次以上的磁盘操作,由此提出了一种基于属性的对象访问方法．将数据的块地址和长度链接在一起,作为对象的扩展属性,连同数据对象一起存储到磁盘中,无论数据对象大小。磁盘访问次数仅为两次。有效地提高了数据访问效率．