论文部分内容阅读
为了处理信息系统中冗余的数据,找到与决策相关的重要属性,属性约简算法应运而生。随着属性约简算法研究的不断深入,如何获得有效的约简结果成为一项重要内容。应用了模糊理论思想的属性约简算法,在处理连续值属性约简时,由于引入了模糊性思想,显现出了一定的优势。传统的属性约简算法,在处理连续值问题时,由于需要连续属性离散化,由于方法的特性和本身对信息的割裂等,会导致某些原有信息以及关系蕴含等丢失,而采用模糊粗糙集属性约简算法,可以在属性约简的同时,有效的保留原始信息,使得约简结果更加准确。而基于模糊差别矩阵的算法,作为对传统属性约简算法和基于属性重要度的模糊属性约简算法的拓展,在保证了约简结果的准确度的同时,也提升了一定的计算效率。但是由于原算法拓展的同时,也引入了新的不相容决策表的情况,需要处理。为了处理这种情况,同时采用启发式改变原算法的计算方式,本文提出了改进的基于模糊差别矩阵的属性约简算法,在提升了约简算法的效率的同时,也提出并应用了处理新的不相容决策表的策略。本文采用新的属性约简算法,构建了电力营销的相关模型,相互结合,将改进的基于模糊差别矩阵的属性约简算法应用到电力营销实践中去,拓展了电力营销决策的思路,并提升了电力营销数据分析的准确度。对于传统的电力营销,达到了辅助电力营销决策的目的。