基于粗糙集的战斗机型号工程综合评价决策模型

本文根据it项目招标的特点,提出基于粗糙集和灰聚类理论的it项目评标模型,利用粗糙集理论确定指标权重,结合专家对指标的评价,克服了当前评标方法中存在的主观性大等不足,能够较好反映投标商的整体实力,提高了决策效率和公正性。

在详细分析了粗糙集简约属性和决策熵基本理论的基础之上,通过将二者有效结合建立了用于水利工程监理投标风险识别的评价模型；然后对某监理公司在我国东北区地区的18次投标中存在多种风险因素进行识别和分析,并从中选取具有一定代表性的15项风险投标信息为研究样本,探讨所构建的基于粗糙集和决策熵评价模型在水利工程监理投标风险分析和研究中的适用性和准确性,以期为企业在水利工程投标风险识别和方案决策分析中提供一定的理论支撑和参考依据。

教学评价是教师教学效果评价的一个重要环节,通过建立创新人才培养教学质量评价指标体系,采用变精度粗糙集的多指标综合评价方法对教学质量进行评价,可以用来分析失效数据,并且为进一步的问题解决提供依据。

文章对于不含决策属性的综合评价问题,提出了一种基于粗糙集的评价方法。该方法采用基于信息量的属性约简启发式算法,实现了评价指标的约简,从而优化了指标体系;并基于约简指标的重要度信息确定权重,消除了传统方法权值设置的主观性,提高了综合评价结果的可靠性。通过例子分析,验证了该算法的可行性和实用性。

本文介绍了一种基于粗糙集的多指标综合评价方法,评价过程中属性离散化采用了动态聚类中的c-均值算法,并根据粗糙集理论中属性约简的原理,将冗余的指标进行剔除,增加了评价的客观性,对于多指标综合评价有一定的参考意义。

针对传统的供应商评价选择方法不能有效处理不完备数据信息、没有充分利用以前的评价结果等不足之处,将粗糙集理论中的规则提取技术和知识库构造技术应用到供应商的评价选择方法之中,依据供应商综合评价指标体系的设置原则,建立了相应的供应商综合评价指标体系,按照数据获取、初始决策表构建、数据预处理、建立区分矩阵、构造区分函数、属性约简、决策规则获取、值约简、最优决策规则获取、知识库构造、供应商分类的处理过程建立了基于粗糙集的供应商评价选择模型。最后以某企业的供应商数据为例进行了实证分析,通过模型得到的决策规则是合理性的,证明模型的有效性和可行性

审计意见类型及其预测结果受到企业各利益相关方的高度关注。同时选用财务指标和非财务指标为变量,构建了基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型。将领域粗糙集作为bp神经网络的前置系统,在保持分类能力不变的前提下进行指标约简,提取关键指标,再将约简的指标体系作为神经网络模型的输入变量。以2013—2015年沪深a股176家公司数据作为研究样本,采用三种模型进行审计意见预测对比分析,结果表明：本模型预测准确率达到97.06%,与单纯利用神经网络建模或单纯利用财务指标建模的预测效果相比具有更好的预测效果。

结合煤业集团的实际,提出了绿色供应商选择的指标体系。利用粗糙集的属性重要性确定指标的客观权系数,并和主观权系数合成为综合权系数,利用综合权系数和灰色关联系数合成为加权灰色关联度。利用熵理论确定出序列的均衡度,将均衡度和加权灰色关联度合成为均衡接近度,并以此作为评价准则,从而可以使灰色综合评价的评价结果更符合客观实际。利用建立的指标体系和改进的供应商选择模型对平顶山煤业集团战略供应商进行了选择应用,得出了其最佳的供应商。

审计意见类型及其预测结果受到企业各利益相关方的高度关注.同时选用财务指标和非财务指标为变量,构建了基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型.将领域粗糙集作为bp神经网络的前置系统,在保持分类能力不变的前提下进行指标约简,提取关键指标,再将约简的指标体系作为神经网络模型的输入变量.以2013-2015年沪深a股176家公司数据作为研究样本,采用三种模型进行审计意见预测对比分析,结果表明:本模型预测准确率达到97.06％,与单纯利用神经网络建模或单纯利用财务指标建模的预测效果相比具有更好的预测效果.

电力企业上市以来,企业的融资能力的强弱直接影响到企业的有效运营。本文以电力上市公司为研究对象,选取了10家电力行业上市公司的41项财务指标为研究样本,首先利用粗糙集进行属性约简,然后引入熵权评价模型进行求解评价,从而将这些定量、定性混杂的问题综合为统一整体,使无序的信息变成有序可比的信息。该模型应用于电力企业的融资能力信用评价具有重大的现实意义。

为了从根本上提高电力企业员工的安全意识,减少由于人因失误造成的电力生产事故,本文基于粗糙集与人工神经网络设计了电力企业员工安全等级评价模型,模型中将粗糙集作为人工神经网络的前置系统,以减少神经网络的复杂性。经过实验,训练后的神经网络较好地获取并保存了员工安全等级评价的知识和经验,证明此种评价模型能为电力企业生产中员工安全等级评价提供合理的依据。

在分析客运专线技术引进工作要点的基础上,建立了客运专线技术引进综合评价指标体系及其参考评价标准,并根据粗糙集理论对其进行优化和完善,提出了一种基于粗糙集理论的客运专线技术引进项目评价模型。实例分析表明,利用粗糙集理论中的知识依赖性和属性重要性度量方法可以确定评价指标的权重,从而可以有效地对多个客运专线技术引进项目进行评价优选。

针对传统的模糊综合评价模型在属性权重和合成运算的确定上存在主观性和可信度不高等缺陷,提出结合ahp法、ga法、熵值法和模糊加权变换的改进模糊综合评价模型。通过建立野战给养器材人机工程设计的评价指标体系,利用改进的模糊综合评价模型对wj11班用野战给养器材单元人机工程设计进行综合评价,验证了该给养器材人机工程设计的合理性。

文章针对传统的评价指标单一的缺陷将建设工程质量指标划分为工程建筑质量指标、工程经济质量指标、功能质量及客户满意度指标和社会环境质量指标四个方面,并且按照工程发展的自然顺序对指标作进一步划分,在此基础上,通过模拟绩效管理中常见的平衡记分卡的评价原理,设计出了新的工程质量综合评价模型,以期为工程质量管理提供借鉴和指导。

针对广泛应用于建筑市场的投标方法通常具有主观性外,还忽略了评标指标之间的相关性这一问题,该文给出一个利用主成分分析法(pca)建立的工程评标综合评价模型,并结合实例,采用spss软件进行数据计算,最终得出评标结果,与实际相符合,说明该评价模型的合理性和实用性.

文章在充分理解项目族及项目族工作分解结构基础上,提出了基于模糊粗糙集构建项目族工作分解结构方法。该方法利用模糊粗糙集中属性约简和属性依赖度知识对可交付成果和工作包进行筛选,确定基本wbs元素和可选wbs元素,完成项目族工作分解结构构建。最后通过实例分析项目族工作分解结构模型构建过程,拓展了多项目环境下构建wbs的方法。

通过分析粗糙集和神经网络的特点和原理,提出基于粗糙集和神经网络相结合的工程造价估算模型,并通过实例验证其有效性,具有较强的实用价值。

教学质量评价是高校提高教学质量的重要措施,科学合理的教学质量评价体系有利于教师改进教学工作,完善教学手段,提高教学质量。运用粗糙集理论对评价指标权重进行深入分析,从而分析本校目前采用的评价体系是否客观,为改进教学质量评价体系提供决策依据,并通过实验运用粗糙集相关方法对学生所作评价历史数据进行挖掘与分析,实验证明,该方法切实可行。

粗糙集方法能客观、有效地对有限指标数据进行挖掘,通过属性约简剔除冗余指标,并根据属性重要度生成指标权重,系统地探讨了利用粗糙集进行指标体系优化和综合评价的全过程思路及方法,并通过同行评议专家科技信用评价实例,验证了方法的实用性.

江苏省高等职业教育重点专业群建设项目评审标准是2012年以来江苏省各职业技术学院进行专业群建设评估的一个指挥棒，常州机电职业技术学院也对应其进行自我评估，得到一个信息系统。使用粗糙集理论，对该信息系统进行建模，获得对应的粗糙集决策规则，实现对该评估指标和评价结果的分析。

基于粗糙集-神经网络的工程造价估算模型研究——通过分析粗糙集和神经网络的特点和原理，提出基于粗糙集和神经网络相结合的工程造价估算模型，并通过实例验证其有效性，具有较强的实用价值。　　

运用粗糙集相关理论,通过道路平均运行速度、密度、延误、服务交通量与通行能力之比（v/c）等交通判别指标,建立了拥挤度评价结论与评价指标间的映射关系,经过对评价指标的约简及其权重的确定,得到了城市道路拥挤度评价模型及模糊评价方法.