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[期刊] 情报学报
[作者]
李仁璞 王正欧
本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明 ,该方法快速有效 ,生成规则简单准确 ,具有良好的鲁棒性。
关键词：
数据挖掘 粗集理论 神经网络 分类
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
安德洪 沈菲 王洪萍
为从大量用电数据中发现不同用户的用电规律,并从中获取简明的规则,本文构建一种模糊神经网络,应用遗传算法优化网络结构,对隐层结点聚类以压缩数据信息。并将该方法应用到实际数据之中,取得了有价值的知识。
关键词：
数据挖掘 模糊神经网络 遗传算法 规则
[期刊] 财经研究
[作者]
刘兰娟 谢美萍
小波神经网络是近年来在小波分析研究获得突破性进展基础上提出的一种前馈型网络,文章将小波与神经网络相结合,提出了一种基于自适应小波神经网络(SAWNN,self-adaptation wavelet neural network)的数据挖掘方法,并构造了数据挖掘过程的机器学习机制,以提高对问题的处理能力。文章将所构造的自适应小波神经网络用于石油产量的建模预测研究,实证结果表明此预测模型不仅是有效的,而且是可行的。
关键词：
石油产量 预测研究 自适应小波神经网络
[期刊] 中国审计
[作者]
胡荣 陈月昆
[期刊] 情报学报
[作者]
黄梯云 卢涛 程岩
不确定性知识是数据挖掘的一个重要内容 ,而属性值的离散映射是在数据库中发现不确定性知识的一个重要环节。本文首先提出一个不确定性信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上进一步提出了划分属性值离散区间的算法。该算法同时适用于字符型属性的数据和数值型属性的数据 ,从而可以广泛地应用于不确定性知识的挖掘。
关键词：
数据挖掘 粗糙集
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙晓梅
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题,在最近几年里被广泛研究。本文将目前广受关注的粗糙集理论及方法引入网络课程评价中,构建了基于粗集的关联规则挖掘模型,并实例探讨了网络课程评价中的关联规则挖掘方法。希望为我们开展网络课程评价的实践提供新的思路与方法。
关键词：
关联规划 粗糙集 网络课程 评价
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
[期刊] 生态经济
[作者]
仇国芳 蔡卓珉
论文从碳排放的测算、碳排放的主要影响因素、未来碳排放量的预测和针对碳减排提出的对策等方面,对国内外的相关文献进行了梳理与分析。根据相关统计年鉴数据,利用自上而下的计算方法,以经过处理后的直接碳排放系数为准,对2005—2015年的陕西省碳排放量进行测算,并且分析近年来碳排放总量的变化趋势。利用粗糙集的属性约简思想,对于影响碳排放的因素进行约简并提取出主要影响因素构建预测指标体系,最后利用该指标体系结合BP神经网络模型对碳排放数值进行预测。针对预测的数值与碳排放的变化趋势,进行合理地分析并提出碳减排相应问题的解决对策。
关键词：
碳排放 BP神经网络 预测 粗糙集
[期刊] 软科学
[作者]
马超群 吴丽华
利用邻域粗糙集对属性进行约简,得到由财务指标和非财务指标构成的预警指标体系。将其作为神经网络的输入变量对我国上市公司财务状况进行预测。实证研究表明,模型能有效剔除冗余信息,避免传统粗糙集模型因数值离散化带来的信息丢失。在大大缩短训练时间的同时,模型的预测精度达91.7%,高于同等条件下神经网络模型、Logistic模型。
[期刊] 物流技术
[作者]
贾安超 周刚
构建了绿色供应链下的供应商选择评价指标体系,并根据粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络的供应商评价选择模型。结合一个供应商选择实例,结果表明,运用这一混合评价模型来选择供应商,既提高了训练数据表达的清晰度,同时还能避免其他方法人为计取权值和相关系数的主观影响和不确定性,选择的结果比较客观、科学。
[期刊] 情报学报
[作者]
程岩 黄梯云
数据挖掘技术是信息系统的一个重要研究内容 ,它可以从大量数据中自动发现对决策有帮助的知识。许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集 ,不适用于粗糙集 ,而现实中粗糙集是普遍存在的现象 ,因此开发出一种面向粗糙集的数据挖掘技术在信息系统的研究领域具有重要意义。本文结合粗糙集理论提出了一个信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上设计出一个属性约简方法及从粗糙集中发现规则的算法 :Apriori_2。
关键词：
数据挖掘 信息系统 粗糙集
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王宁 刘海园 周雪珂
应急案例作为描述突发事件发生、发展及应对过程的文本,蕴含了潜在的规律与宝贵的经验。为了挖掘应急案例中各要素间潜在的关联关系,构建出基于粗糙集的应急案例中概率规则挖掘方法。首先,构建出应急案例知识五元组,描述应急案例共性特征,并将诸多应急案例信息组织成一张应急案例决策表;然后,应用遗传算法对应急案例决策表进行属性约简,进而获取概率规则;最后,以大兴安岭林区50起重特大火灾案例为例,阐述方法的具体执行过程,并通过两组测试实验证明了方法的可行性和有效性。该方法描述了应急案例的共性本体特征,具有较高的可重用性,有利于为决策者采取应急管理措施提供决策支持。
关键词：
应急案例 粗糙集 规则挖掘 概率规则
[期刊] 运筹与管理
[作者]
谭华 谢赤 罗长青 江洲
为了能更好地对证券市场价格进行合理预测,利用模糊粗糙集以及数据挖掘技术对证券市场中的股票价格在给定时间内进行预测。首先利用模糊集和粗糙集方法将股票价格进行预分类,并按时间属性进行分组,而后通过给出的模糊相似关系下的模糊粗糙集计算每组的真值,通过数据挖掘方法获得候选属性,最终得到相应时间段内的有用规则,根据所得规则预测某一时间段内股票价格的变化趋势。测试结果表明,该方法能获得较高的准确率,证明其有效性较好。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马红梅 甘利人 岑咏华
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