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[期刊] 运筹与管理  [作者] 赵冠华  
为了提高财务困境预测的正确率,改善模型预测的效果,将邻域粗糙集和遗传算法应用于对偶约束式最小二乘支持向量机,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式最小二乘支持向量机预测模型。同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实证结果表明,通过邻域粗糙集指标预处理和遗传算法参数优化后,不但提高了模型预测的正确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的。
[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] 当代财经  [作者] 胡援成  程建伟  
基于可变精度粗糙集模型对上市公司财务困境预测进行的研究表明,可变精度粗糙集模型对ST公司的预测准确度达到了85%,对正常公司的预测准确度达到了65%,总的预测准确度达到了75%;而将ST公司误判为正常公司的错误率为15%,将正常公司误判为ST公司的错误率为35%,平均误判率为25%。因此总体而言,可变精度粗糙集模型具有较好的预测能力。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 赵冠华  
为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
[期刊] 经济管理  [作者] 宋鹏  梁吉业  曹付元  
财务危机预警由于其在经济管理实践中的重要性,日益受到广泛关注。就财务危机预警问题而言,首要问题是如何从大量备选指标中科学地选择预警指标。本文在对已有研究进行分析的基础上,应用邻域粗糙集模型对预警备选指标进行属性约简,得到利益相关者重点观测和预警建模所需的预警指标。研究结果显示,邻域粗糙集约简明显优于经典粗糙集约简,能够以较少的特征变量实现较高的分类精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王宗军  李红侠  邓晓岚  
本文基于粗糙集理论,以企业财务指标及公司治理等方面的部分指标作为条件属性,以企业是否被特别处理(ST)作为决策属性,建立了财务指标与非财务指标相结合的预警指标体系。
[期刊] 当代经济科学  [作者] 马若微  
本文以界定因财务状况异常而被列为特别处理公司作为财务困境标志来研究中国上市公司的财务困境预警指标的确立。运用粗糙集和信息熵原理,基于沪深两市所有A股上市公司数据,我们提出了一种客观选择财务困境预警模型指标的方法。并且通过实证分析证明了财务指标作为建立财务困境预警模型基本指标的不可替代作用、分行业分资产规模建立上市公司财务困境预警模型的合理性以及现金流量指标引入预警模型的重要性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 骆公志  杨晓江  
文章以论域的不同划分与条件属性的不同子集确定的等价关系间的一一对应关系为出发点,研究了粗糙集属性约简与论域划分类归并之间的内在联系,利用粗糙集模型某些属性约简的正区域不变性,提出一种基于论域划分类归并的粗糙集属性约简新的算法。理论分析和实践结果表明了所提出算法的有效性与实用性。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 李玉超  徐金华  
针对复杂系统分析中的数据信息冗余问题,提出一种基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法。首先,对Vague粗糙集相关概念进行拓展,提出Vague粗糙集的扩展信息熵和广义信息熵的模型;其次,对基于信息熵的属性重要性度量和属性约简原理进行研究,进而提出了一种基于Vague粗糙集信息熵的监督式属性约简算法;最后,选取UCI数据库对算法性能进行验证,计算结果表明该算法实用有效。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 仲秋雁  王然  曲毅  
针对突发事件不完备信息系统中的原始数据存在大量属性冗余的问题,提出一种基于粗糙集的不完备信息系统属性约简方法,以剔除冗余属性,提高知识清晰度。首先对缺失、冗余、噪声以及连续型数据进行预处理;然后进行属性分类,将属性分为条件属性与决策属性,进而建立决策表;最后根据决策表的特征,结合有序加权平均算子的思想,提出一种基于属性重要度的启发式属性约简算法。文末,通过实例验证了方法的正确性与有效性,并利用该方法实现了火灾数据的属性约简。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 李玉超  徐金华  
针对复杂系统分析中的数据信息冗余问题,提出一种基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法。首先,对Vague粗糙集相关概念进行拓展,提出Vague粗糙集的扩展信息熵和广义信息熵的模型;其次,对基于信息熵的属性重要性度量和属性约简原理进行研究,进而提出了一种基于Vague粗糙集信息熵的监督式属性约简算法;最后,选取UCI数据库对算法性能进行验证,计算结果表明该算法实用有效。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘华平  陈华友  
本文运用粗糙集理论研究了投资行业的客户关系管理决策模型,并结合风险较高、竞争较为激烈的保险投资业建立了实例分析。在模型中用粗集理论实现数据的分类、简化、规则提取,通过CRM的数据挖掘,不仅为投资行业提供客户的管理决策,同时也为投资者提供投资决策。投资者可以从数据的挖掘结果归类自己的所属群体,从而进行决策。
[期刊] 软科学  [作者] 何桢  韩俊德  孙冰  
对当前科技成果转化评价指标体系研究现状进行了梳理,针对存在的问题,将粗糙集理论引入到指标约简方法当中,构建了基于粗糙集的科技成果转化评价指标体系的约简方法和流程,综合前人的研究成果,建立了科技成果转化的初步指标体系,利用构建的指标约简方法,对初步建立的指标体系进行约简,演示了指标约简方法的具体应用,验证了方法的科学性和适用性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 姜德民  王磊  徐义田  袁冬梅  
文章将粗糙集与支持向量回归有机结合起来,建立了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量回归模型,有效地克服了支持向量回归对样本属性重要性不加区分以及处理大量数据时运算速度慢等缺陷,并将该模型成功地应用到我国粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 王效俐  刘潇  苏强  
为提高医疗决策的效率和有效性,建立了邻域粗糙集融合贝叶斯神经网络的组合医疗决策模型。首先,通过邻域粗糙集对医疗决策系统进行知识约简,去除系统中冗余、干扰的指标,提取关键指标,并将约简后的指标作为神经网络模型的输入指标;之后针对BP神经网络容易过拟合的缺点,采用贝叶斯正则化方法对神经网络进行优化,提高输出指标的预测效果和效率。最后,通过一个心脏病医疗诊断实例对模型的应用实现效果加以分析及验证,结果表明,模型测试集分类准确率达到了88.89%;并将实验结果同几种常见的属性选择方法、分类模型以及2008~2014年的8个历史参考文献进行了对比。
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