基于RS和SVM的客户协同创新伙伴选择

被引：10

作者：

王伟立 ^{[1
]}

杨育 ^{[1
]}

王明恺 ^{[2
]}

宋李俊 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学机械工程学院

[2] 重庆大学经济与工商管理学院

来源：

计算机工程与应用 | 2007年 / 29期

关键词：

协同创新; 伙伴选择; 粗糙集; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP399-C2 [];

学科分类号：

摘要：

针对客户协同创新伙伴选择时面临决策属性多并且可供决策分析数据样本少的难题,提出了基于粗糙集和支持向量机的客户协同创新中伙伴选择模型。该方法的核心是应用粗糙集进行属性约简作为数据预处理以删除决策中的冗余属性,然后结合支持向量机在处理小样本以及非线性问题上的优势进行客户分类,在保证不会降低分类性能的前提下达到降低数据维数和分类过程中的复杂度的目的。论文最后将该方法应用于一工程实例,结果初步验证了论文提出模型和方法的有效性和可行性。

引用

页码：245 / 248

页数：4

共 11 条

[1] 基于一种新型粗糙集神经网络的故障诊断 [J].