国家自然科学基金(70371026)
- 作品数：26 被引量：196H指数：9
- 相关作者：郭耀煌郭春香李旭升韩建军郝光更多>>
- 相关机构：西南交通大学西南科技大学平顶山工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省教育厅科学研究项目山东省高等学校科技计划项目更多>>
- 相关领域：经济管理社会学自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器被引量：15
- 2005年
- 通过分析朴素贝叶斯分类器的分类原理,并结合多重判别分析的优点,提出了一种基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器DANB(D iscrim inantAnalysis Naive Bayesian c lassifier).将该分类方法与朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian c lassifier,NB)和TAN分类器(Tree Augm ented Naive Bayesian c lassifier)进行实验比较,实验结果表明在大多数数据集上,DANB分类器具有较高的分类正确率.*
- 李旭升郭耀煌
- 关键词：朴素贝叶斯TAN分类器
- 扩展的树增强朴素贝叶斯分类器被引量：8
- 2006年
- 树增强朴素贝叶斯分类器继承了朴素贝叶斯分类器计算简单和鲁棒性的特点,同时分类性能常常优于朴素贝叶斯分类器,然而在有连续变量的情况下要求必须进行预离散化。为了更好地表达数据的分布,减少信息损失。有必要考虑混合数据的情况。本文推导混合数据的极大似然函数,提出扩展的树增强朴素贝叶斯分类器,突破必须对连续变量进行预离散化的限制,能够在树增强朴素贝叶斯分类器的框架内处理混合变量的情况。实验测试证明其具有良好的分类精度。
- 李旭升郭耀煌
- 关键词：朴素贝叶斯分类器
- 最小总风险准则的贝叶斯网络个人信用评估模型被引量：4
- 2009年
- 将最小总风险准则MOR与贝叶斯网络分类器相结合,提出了一种新型信用评估模型。在两个真实数据集上以MOR用10层交叉验证对贝叶斯网络信用评估模型进行了测试,并与最小错误概率准则MPE的贝叶斯网络分类器的结果进行了对比。结果表明,基于MOR的贝叶斯网络分类模型可以有效地减小信用评估风险。
- 李旭升郭春香陈凯亚
- 关键词：个人信用评估贝叶斯网络分类器
- 基于配对市场的选择函数及其偏好结构研究
- 2006年
- 基于配对市场,研究了路径无关性选择函数应满足的性质、条件和代理人的偏好结构.首先证明了在替代性原理的前提下,选择函数定额充分是满足一致性原理的充分条件;得出了当选择函数满足替代性和定额充分条件时,必定满足路径无关性选择的结论.其次,通过路径无关性选择函数定义了一个展示偏好二元关系,证明了此展示偏好正好具有偏序特征,并得到了一些进一步的性质.所得结论有利于分析代理人对被选球队的偏好结构及球队的组合问题.
- 郭耀煌郭春香
- 随机R&D竞赛模型及最优参与人选择被引量：6
- 2006年
- 运用博弈理论,建立随机R&D竞赛博弈模型,对该模型下竞赛参与人与项目业主的行为策略进行分析,并从项目业主的角度出发,给出了对项目业主最优的竞赛参与人选择。
- 韩建军程玉郭耀煌
- 区间数的多目标格序决策方法改进研究被引量：1
- 2013年
- 格序决策方法在对区间数进行优劣排序方面尚有改进完善的余地,通过研究发现,改进后的格序决策方法在不可比较区间数的优劣排序上不必求出拟上、下确界,也没必要绘制偏好结构图和海赛图来进行整个过程的优劣程度排序.通过算例比较验证了改进后的方法更加简洁有效,更加有利于提高决策的效率.
- 侯景亮迟红娟
- 关键词：区间数
- 属性具有不同形式偏好信息的群决策方法被引量：28
- 2005年
- 针对决策者给出属性具有不同形式偏好信息的多目标群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先将多个决策者提供的属性的三类偏好信息———属性重要程度的序关系、AHP判断矩阵和语言描述作一致化处理———转化为AHP判断矩阵,重点针对如何将属性重要程度的语言描述转化成AHP判断矩阵的方法进行了研究。其次,关于属性偏好信息建立了一个能集成决策群体意见的线性目标规划模型。最后给出了算例说明该方法能最大程度地反映每个决策者的偏好意见。
- 郭春香郭耀煌
- 关键词：多属性群决策集结AHP判断矩阵
- 基于偏序偏好的多属性群决策问题的综合权重被引量：13
- 2005年
- 基于偏序结构、属性值是用模糊语言给出且每个属性没有决定权重的多属性群决策问题提出了一种综合权重方法。该方法运用模糊集合理论求出每对方案关于每个属性的模糊偏好关系,然后通过对决策者的冲突偏好确定综合权重来解决该问题。当综合权重不存在时,需要调整决策者们的全部或部分偏好,以达到一致意见。该方法具有概念清晰,符合现实决策问题的特点,得出的综合权重能反映各个决策者对方案的偏好。最后给出了一个算例。
- 郭春香郭耀煌
- 关键词：多属性群决策偏序偏好
- 基于线性扩张的群决策方法被引量：2
- 2007年
- 针对决策者给出方案集在每个属性下的偏序偏好,且决策者没有确定权重的多属性群决策问题提出了一种新的集结排列方法。该方法首先利用偏序的线性扩张求出方案集在各个属性下的排列概率,进而定义一偏好关系的概念,得到每对方案间的偏好度,然后采用OWA算子对决策群体进行集结,集结后的群体偏好具有偏序特征,能更真实地体现现实的决策问题,并且最大程度地反映了决策群体的偏好。最后给出了算例。
- 杨学南郭春香
- 关键词：运筹学多属性群决策偏序偏好
- 基于贝叶斯网络分类的个人信用评估模型被引量：13
- 2006年
- 本文研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器两种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在两个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与的神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势。
- 李旭升郭耀煌
- 关键词：信用评估贝叶斯网络朴素贝叶斯分类模型神经网络
