国家自然科学基金(70371026)

作品数：26被引量：162H指数：7
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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河南科技大学更多>>
相关期刊：《信息与控制》《计算机应用研究》《系统工程》《数学的实践与认识》更多>>
相关主题：偏序格序决策朴素贝叶斯分类器多属性群决策偏好更多>>
相关领域：经济管理社会学自动化与计算机技术理学更多>>
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区间数的多目标格序决策方法改进研究被引量：1
《数学的实践与认识》2013年第18期146-150,共5页侯景亮 迟红娟 
国家自然科学基金(70371026);山东省高等学校科技计划项目(J12LN52);鲁东大学校博士基金(LY2012016)
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...
关键词：区间数 格序 决策 改进 
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
《计算机应用研究》2009年第1期50-53,58,共5页李旭升 郭春香 陈凯亚 
国家自然科学基金资助项目(70371026);四川省教育厅科研项目(2006C082)
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...
关键词：个人信用评估 最小总风险准则 最小错误概率准则 贝叶斯网络分类器 
扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型被引量：12
《系统工程理论与实践》2008年第6期129-136,共8页李旭升 郭春香 郭耀煌 
国家自然科学基金(70371026,70771093);四川省教育厅科研项目(2006C082)
针对信用评估问题的特点,在推导混合数据极大似然函数的基础上,提出了扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型,用10层交叉验证在真实数据集上进行了测试并与神经网络分类模型进行了比较.测试结果表明扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评...
关键词：信用评估 贝叶斯网络 树增强朴素贝叶斯分类模型 扩展的树增强朴素贝叶斯分类模型 神经网络分类模型 
基于行程时间可靠度的交通方式格序决策被引量：5
《统计与决策》2008年第9期43-46,共4页赵丽元 杜文 郝光 彭秋霞 
国家自然科学基金资助项目(70371026)
城市居民出行选择交通方式时,尤其是在高峰期,公交车、出租车往往由于过长的等待时间而被放弃选择。鉴于此,文章定义了预支行程时间和行程时间可靠度,给出了基于预支行程时间、行程时间可靠度、行程费用、安全度、舒适度、便利度6因素...
关键词：交通方式选择 行程时间可靠度 信息熵 格序决策 
灵活的增强朴素贝叶斯分类器被引量：4
《信息与控制》2007年第6期690-695,701,共7页李旭升 郭耀煌 
国家自然科学基金资助项目(70371026);四川省教育厅科研资助项目(2006C082)
提出了一种新颖的基于最小描述长度(Minimum Description Length,MDL)准则的灵活的增强朴素贝叶斯分类器(Flexible Augmented Naive Bayesian classifier,FAN)算法.该算法能够根据数据集自适应地匹配从朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian ...
关键词：贝叶斯网 朴素贝叶斯分类器 树增强朴素贝叶斯分类器 最小描述长度准则 
基于线性扩张的群决策方法被引量：1
《西安科技大学学报》2007年第3期531-535,共5页杨学南 郭春香 
国家自然科学基金项目(70371026)
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...
关键词：运筹学 多属性群决策 偏序 偏好 线性扩张 
基于朴素贝叶斯分类器的个人信用评估模型被引量：7
《计算机工程与应用》2006年第30期197-201,共5页李旭升 郭耀煌 
国家自然科学基金资助项目(编号:70371026)
个人信用评估是金融与银行界研究的重要内容。论文研究了三种朴素贝叶斯分类器信用评估模型的精度。在两个真实数据集上用10层交叉验证对朴素贝叶斯信用评估模型进行了测试,并与五种DavidWest的神经网络个人信用评估模型进行了对比。结...
关键词：个人信用评估 朴素贝叶斯分类器 神经网络 10层交叉验证 
基于贝叶斯网络分类的个人信用评估模型被引量：11
《统计与决策》2006年第20期13-15,共3页李旭升 郭耀煌 
国家自然科学基金资助项目(70371026)
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...
关键词：信用评估 贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类模型 树增强贝叶斯分类模型 神经网络 
一种新颖混合贝叶斯分类模型研究被引量：5
《计算机科学》2006年第9期135-139,共5页李旭升 郭耀煌 
国家自然科学基金资助课题(70371026)。
朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian classmer,NB)是一种简单而有效的分类模型,但这种分类器缺乏对训练集信息的充分利用,影响了它的分类性能。通过分析NB的分类原理,并结合线性判别分析(Linear Discriminant A- nalysis,LDA)与核判别分析...
关键词：朴素贝叶斯分类器 线性判别分析 核判别分析 TAN分类器 
基于格序偏好的模糊多目标决策方法被引量：15
《西南交通大学学报》2006年第4期517-521,共5页郝光 牟奇峰 张殿业 郭耀煌 
国家自然科学基金资助项目(70371026)
运用格论,将方案优选的全序刻画拓展为格序刻画.基于决策理论和模糊集理论,提出了模糊多目标格序决策的概念,建立了模糊多目标格序决策模型.基于正、负理想解的概念,提出了该模型的2种算法.算法1是先对模糊指标值进行加权,然后确定模糊...
关键词：模糊多目标 格序决策 理想解 方案优选 
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