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转炉煤气柜位的多输出最小二乘支持向量机预测
  • ISSN号:1000-8152
  • 期刊名称:控制理论与应用
  • 时间:2010.11.15
  • 页码:1463-1470
  • 分类:F275[经济管理—企业管理;经济管理—国民经济] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]大连理工大学工商管理学院,辽宁大连116024, [2]阿尔伯特大学计算智能实验室,加拿大埃德蒙顿T6G 2G7, [3]同济大学电子与信息工程学院,上海201804, [4]大连交通大学软件学院,辽宁大连116028
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61034003)
  • 相关项目:复杂生产过程基于数据的优化调度理论与方法及其在冶金工业中的应用研究
中文摘要:

成本决策是成本管理的重要环节,为了将先进的人工智能方法融入生产成本决策过程中,并使得决策因素最小化,在深入研究粗糙集理论的基础上,提出了一种新的基于区分矩阵的最小属性约简方法,并详细阐述了该方法的含义和性质,以及算法的搜索策略与执行过程,有效解决了任意相容决策表的最小属性约简问题,并结合现有改进的值约简算法,达到了决策表规则生成最简化的目标。最后通过对某钢铁企业的实际应用,验证了方法的可行性和实用性。

英文摘要:

Cost decision is an important part in the cost management.In order to integrate the methods of advanced artificial intelligence into the process of production cost decision,and minimize the factors of decision making,on the basis of studying rough sets theory,an original method about minimal attribute reduction based on discernibility matrix is proposed by this paper.And its concepts and properties,as well as algorithm's search strategies and execution flow are explained in detail,which can effectively solve the problem about minimal attribute reduction in a given consistent decision table.Furthermore,combining an improved algorithm about value reduction,the most simplified rules of decision table can be generated.Finally,through applying these methods to exploit the decision table of certain iron and steel enterprises,the results have demonstrated the feasibility and practicability of the original method about minimal attribute reduction based on discernibility matrix and the improved algorithm about value reduction.

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期刊信息
  • 《控制理论与应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:华南理工大学 中国科学院数学与系统科学研究院
  • 主编:胡跃明
  • 地址:广州五山路华南理工大学3号楼516室
  • 邮编:510640
  • 邮箱:aukzllyy@scut.edu.cn
  • 电话:020-87111464
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-8152
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1240/TP
  • 邮发代号:46-11
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21084