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1.
基于距离辅助粗糙集的政府信息公开公众满意度评价模型 总被引：1，自引：0，他引：1
扩展了政府信息公开公众满意度评价模型,既引入粗糙集理论来客观地描述和处理评价指标权重的不确定性,又结合粗糙集正区域依赖度和边界区域对象数目和其与正区域的距离,给出政府信息公开公众满意度评价指标权重确定的新方法,并分析了其合理性,建立了基于距离辅助粗糙集的政府信息公开满意度评价模型,算例表明了该模型比仅考虑正区域的粗糙集评价模型更具有效性. 相似文献
2.
鉴于图书馆信息资源评价的重要性,考虑到现有图书馆信息资源评价多依赖于专家先验知识的问题,特引入粗糙集理论建立了图书馆信息资源智能评价模型,该模型利用粗糙集方法基于信息熵观点获得客观权重值结果,为图书馆信息资源评价提供了一个新的解决方案,且根据指标权重值结果,提出了丰富图书馆信息资源内容的相应对策。算例分析和实验比较,验证了该粗糙集智能评价模型的有效性与优越性。 相似文献
3.
粗糙集理论在科研能力综合评价中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
在科研能力综合评价中引入粗糙集理论,利用该理论充分挖掘已知数据之间的联系来确定评价指标的权重,避免人为干预所带来的主观性.实验证明,利用粗糙集理论的评价结果令人满意. 相似文献
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基于模糊集和粗糙集理论的云安全评价模型 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
研究对云安全的综合评价模型,提高云计算中的网格计算并行处理和防病毒攻击能力。传统的云安全评价模型采用多层模糊集自适应算法,评价系统单一,抗病毒攻击能力较差。提出一种基于模糊集和粗糙集理论的云安全评价模型,构建云安全数据信息网格计算系统,进行安全动态数据流分析,采用基于模糊集和粗糙集理论的评价模型,构建有格点链重叠检测和向量化运算算法,检测病毒入侵信号。仿真结果表明,该云安全综合评价模型执行效率较高,对病毒入侵的检测能力提高,安全检测的成功率比传统方法提高34%,该模型有较好的安全综合评价和攻击入侵检测性能。在云计算系统安全构架中具有较好的应用价值。 相似文献
10.
旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型。最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型。 相似文献