研究了企业综合经济益排序三个新方法:1.加权排序的神经网络方法;它通过学习来辩识指标之间的相关关系,和通过知识推理获取指标权重;无需指标分布先验知识.实证表明:排序结果与实际数据相符率达到97%.2.不加权排序的混合遗传算法;它通过优化搜索,解决企业经济效益不加权排序这个旅行商问题;能克服早熟收敛的缺陷.实证分析表明:排序结果与实际数据相符率达到94%.3.识别排序错误的精糙集方法:用粗糙度识别排序错误,和根据粗糙集等价关系对序关系的影响来识别排序错误.实证分析表明:分类质量系数和判别指标能被提高二成以上.项目的创新处为智能排序.发表论文8篇,被ISTP收录两篇.
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数据更新时间:2023-05-31
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