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[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。
[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] 软科学  [作者] 史成东  陈菊红  郭福利  
从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立了基于粗糙集和BP神经网络相结合的供应链绩效评价模型。并结合一个供应链绩效评价实例,首先对其基于平衡记分卡的指标体系进行了约简,然后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把评价的样本输入到训练好的BP网络中,得出供应链绩效的评价值、评价结果与实际结果基本一致。
[期刊] 大学图书馆学报  [作者] 慎金花  刘玥  张更平  
为提高专利价值预测的准确性,促进专利权的转让,围绕如何以专利权转移过程中的专利定价客观评价专利价值,构建了针对单项专利可定量评估的指标体系,克服了专利价值评估中的主观性,使用邻域粗糙集方法排除冗余属性,进行特征选择,采用果蝇算法优化BP神经网络,降低了BP神经网络容易陷入局部极小的风险。通过实证研究发现,构建的专利价值指标体系可对单项专利进行定量评价,果蝇算法优化后的BP神经网络具有比较快速和准确的预测能力,在实际预测中具有良好的泛化能力和有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李丽红  王金朋  
文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。
[期刊] 物流技术  [作者] 邵为爽  李晓红  
将粗糙集理论与BP神经网络在处理多因素及非线性方面的优势融合,建立了第三方物流企业客户满意度评价模型,应用Matlab软件训练并对认定结果进行仿真,分析结果表明经粗糙集属性约简后再与BP网络相结合的模型,在训练次数、速度和识别率上都有所提高,用于第三方物流企业客户满意度评价行之有效。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 杜瑞卿  褚学英  王庆林  赵秋红  庞发虎  
为研究粗糙集和神经网络相结合方法的实践性,以及昆虫的数学形态特征在总科阶元上作为分类特征的可行性、可靠性和重要性。从总科角度对鳞翅目(Lepidoptera)和鞘翅目(Coleoptera)5个总科23种虫体图像中提取的昆虫面积、周长等11项数学形态特征进行粗糙集神经网络分析。结果表明:在总科阶元上,11项特征的可靠性大小为,面积、亮斑数>周长、横轴长、形状参数、圆形性、似圆度、偏心率>纵轴长、叶状性、球状性,与赵汗青等的统计分析结果中属性特征的重要性大多数一致;神经网络模式识别结果与传统分类结果完全一致。应用粗糙集理论进行昆虫数学形态特征分类结果准确;在昆虫总科阶元分类上粗糙集神经网络较统计...
[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] 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。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张秀华  辛江美  
建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了馆藏质量实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性。
[期刊] 管理评论  [作者] 李大营  许伟  陈荣秋  
基于2005-2009年房地产价格及影响因素的月度数据,本文建立了一个基于粗糙集和小波神经网络的房地产市场价格走势预测模型。该模型利用粗糙集方法来确定影响房地产价格的主要影响因素;然后基于小波神经网络方法,通过房地产价格的主要影响因素对房地产价格指数进行预测分析。实证结果表明,该模型在我国房地产价格走势预测中具有较高的精度。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 刘倩倩  陈岩  
水资源是一种重要的自然资源和经济资源,对其未来的脆弱性进行预测可以预估研究区未来的水安全状况,对其脆弱性问题做出预警,从而及时采取治理措施。因此,合理科学的水资源脆弱性预测研究是缓解水资源脆弱性的有效手段。目前,水资源脆弱性研究主要是针对水资源现状进行评价,对其未来状况的预测较少。集成了粗糙集和BP神经网络两种方法,首先采用改进了的盲目删除法对构建的流域水资源脆弱性评价指标体系进行约简,其次通过BP神经网络拟合约简后的指标数据与脆弱度之间的映射关系,构建流域水资源脆弱性评价预测模型。基于之前研究的样本数据和脆弱性结果,探讨淮河流域未来的水资源脆弱性状况。结果表明:淮河流域2015年、2020年...
[期刊] 中南林业科技大学学报  [作者] 王传立  
分析了传统的自适应考试模型存在的不足,在此基础上利用粗糙集筛选出了和自适应考试模型密切相关的因子:作业指数、课堂活跃指数和教学方式,并分别计算出了各个因子的重要性为0.300 0、0.333 3、0.133 3;然后再利用BP神经网络对筛选出的因子进行训练,进过300次的迭代训练获得了稳定的BP网络结构,误差率小于3.9%。最后采用训练好的BP神经网络改进了自适应考试模型。经实际和模拟数据检验改进后的模型相对于改进前测试效率提高了将近50%。
[期刊] 财会月刊  [作者] 王明春  唐万生  冯嘉毅  刘鑫  
本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。
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