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运用模糊粗糙技术提升河北金融业经营管理水平
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2014
  • 中图分类:
    F832.7
  • 关键词:
  • 成果简介:
    课题研究运用基于模糊相似关系的聚类方法,提出了一种新的连续值属性决策系统的模糊化方法,比与其他模糊化方法相比,该方法能充分利用决策系统提供的信息。通过引入模糊粗糙集理论的宽松下近似及其相关概念,将函数的弹性概念进行扩展并定义了新的决策属性相对于条件属性的敏感度,构造了一种新的启发式信息。这种启发式信息,综合考虑了决策属性堆条件属性的依赖度及敏感度,是一种对条件属性重要性的更准确的度量指标。依据这种启发式,提出了一种新的金融数据的属性约简方法,并建立了一种新的金融数据的模糊决策树归纳方法。实验表明这些方法具有更好的效果。课题引入了属性的稳定割点和非稳定割点概念,提出了基于非稳定割点的有序互信息的有序决策树归纳算法。这种算法有更小的时间复杂度,并能避免已有方法重复选择属性的问题。研究为进一步的深入研究打下基础。
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