基于粗糙集的农业决策支持系统研究

首先,基于粗糙集理论提出了农业决策支持系统的实施方案,从而利用粗糙集理论对决策表进行化简,为决策支持系统提供辅助决策所用的规则表。其次,根据决策支持系统的知识获取任务,建立了一种基于粗糙集理论的决策支持系统模型,实现粗糙集理论在农业决策支持系统中的应用。最后,将获取的规则用于农业病虫害的诊断中,利用属性重要度计算方法,对诊断的可信度进行计算。通过对实例运行结果的分析,验证了粗糙集理论与农业决策支持系统相结合方案的可行性。     

基于粗糙集理论的板栗病害诊断研究

粗糙集理论可以处理不确定性数据,特别在处理农业领域的不完备数据方面具有优势.论述了采用粗糙集方法获取板栗病害的诊断规则以及进行诊断推理的详细过程和方法,主要包括数.据预处理、属性约简、规则获取和诊断推理等.通过实验验证,该方法可以用于板栗的病害诊断,并且能够得到准确的诊断推理结果.     

粗糙集理论在农业中的应用

主要提出一种基于粗糙集理论的属性约简算法,并将其应用在农业中。通过具体实例,证明该算法的正确性和有效性。同时,该算法在农业中具有一定的实用价值。     

粗糙集理论在农业生物灾害预测中的应用

借助粗糙集理论,分析了农业生物灾害预测中知识规则获取的方法,有助于提高农业生物灾害预测的效率。     

粗糙集理论在评定农村公务员素质中的应用

利用粗糙集理论对不完备信息系统进行数据挖掘,构建了公务员素质的不完备信息系统下的粗糙集模型,提取了知识约简和决策规则。应用粗糙集理论能有效地刻划不完整、不确定、不精确和不一致等各种信息系统,从中发现隐含知识和潜在规律。     

决策支持系统（DSS）及其在农业上的应用

本文简述了ＤＳＳ的概念、发展、结构与功能。综合分析了国内外近年来ＤＳＳ在农业上的应用现状，并对存在的问题及未来的发展战略作了必要的论述。     

基于粗糙集理论的海外并购对象选取分析

应用粗糙集理论,在确定海外并购对象属性的前提下建立了二维决策表,依据粗糙集理论的应用流程,进行了数字化预处理,并借助粗糙集的约减,重点进行了属性和属性值的化简,同时,利用数据分析法有效地剔除了决策表中的冗余,以提取有用的知识辅助决策。运用粗糙集理论进行海外并购对象的筛选,能够给决策者提供知识支持,从而使隐藏在数字背后的信息得以呈现,为决策提供有力的依据,有助于提高并购对象选取的准确性。     

数据挖掘方法在农业生产决策支持系统上的应用

本文首先介绍了数据挖掘方法的概念及其应用现状,在此基础上提出具有数据挖掘功能农业生产决策支持系统的框架结构,为农业生产决策支持系统的研究提出了新的方向.     

基于粗糙集理论及其在农业病害规则发现中的应用

介绍了粗糙集理论及其规则挖掘方法;并以大豆籽粒灰斑病发生和流行程度的预测为应用实例介绍了粗糙集理论的应用方法。     

相似粗糙集理论在CBR系统中的应用研究

针对连续型属性离散化对相似度计算造成的影响,给出了一种基于相似粗糙集的属性权值计算方法,并提出基于相似粗糙集的CBR系统案例推理模型。经实例验证,该方法在先验知识不足且连续型属性众多的案例推理应用中具有很好的适用性。     

农业生态系统智能决策支持系统初探

建立了面向行政首长和农业主管部门的地、县级农业生态系统智能决策支持系统（ＩＤＳＳＡ）。系统实现“四库一体化”结构,提出全新的方法库概念和适合于大于知识库的产生式规则法、框架法、关系数据库法结合地知识表达体系。采取回旋阶梯式和缩进式结合的方法,通过推理、人机交互,较好地解决了农业决策的半结构化和非结构化问题。系统驱动为知识一数据的共轭驱动和用户驱动结合的模式。     

基于粗糙集理论的广东省农业循环经济综合评价

从经济与社会发展、资源减量投入、资源循环利用、资源环境安全4个方面构建农业循环经济评价体系,采用基于粗糙集理论的综合评价方法,避免了人为评价的主观性,科学计算出反映2007年广东省各市农业循环经济发展水平的综合指数.同时,根据4项分类指标,判断出广东省各市的农业经济整体上呈快速发展,资源减量投入是限制中山等市发展的主要因素,资源循环利用能力低是遏制云浮等市发展的瓶颈,而广州等城市资源安全系数的下降,为农业循环经济的健康发展埋下隐患.     

决策支持系统(DSS)及其在农业上的应用

本文扼要地介绍了决策支持系统(DSS)在解决半结构化问题决策中的作用,论述了它在农业上应用的必要性和可能性,文中举例简介了农场适度经营规模的DSS,以展示其建立过程,和作者在1987年建立的饲料配方DSS。     

粗糙集理论在农业干旱灾害中的应用

粗糙集理论是一种新的处理不完备和不确定信息的有效方法,属性约简是粗糙集理论的重要知识点之一,在众多领域都得到了广泛的应用.本文将以云南省干旱作为实例,运用属性约简方法,提取出影响干旱发生的相关因素,进而提出相应的预防措施.     

粗糙集理论在土壤肥力评价指标权重确定中的应用

【目的】土壤肥力是土壤诸多基本特性的综合反映,科学、合理、实用地评价土地肥力将为指导农业生产、土地利用规划和管理提供理论依据。其评价过程是一个无决策属性的多属性决策过程,而解决多属性决策问题的重要前提是各属性权重分配问题。【方法】确定指标权重的方法主要有主观赋权法和客观赋权法,然而,主观赋权法往往需要大量的先验知识,评价结果有一定的主观随意性,而且较少考虑评价指标之间的依赖关系;客观赋权法没有充分考虑到各参评因素对评价的重要度不同,统计数据有相关性也并不意味着两个事件具有因果联系。综合考虑主、客观赋权法各自的优缺点,利用粗糙集理论中知识约简和相对正域理论在消除冗余信息和处理不确定性信息等方面的优势,探究土壤肥力评价过程中一种主观和客观相结合的权重确定方法,并利用作物产量对评价结果进行验证。【结果】粗糙集理论在土壤肥力评价中的具体赋权思路包括：数据的离散化、土壤肥力综合等级的初步确定、属性值约简、等价类划分、属性重要度的计算和指标权重计算等步骤。以北京大兴区农田土壤样点的肥力评价对上述赋权思路进行实例分析,对比传统特尔斐法和粗糙集理论赋权结果发现,特尔斐法确定的土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾等指标的权重分别为0.300、0.250、0.250和0.200,利用其评价得到的土壤综合肥力指数（IFI）与产量显著线性相关,R2为0.77,均方根误差（RMSE）为1.25;而粗糙集理论确定的土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾等指标的权重依次为0.455、0.111、0.111和0.333,利用其评价得到的IFI与产量也显著线性相关,R2达0.83,RMSE为1.09,精度均较特尔斐法有了提高,其中RMSE相对精度提高值达12.80%。【结论】粗糙集理论在土壤肥力评价中的具体赋权思路基本是可行的,且相对于特尔斐法其确定出各指标权重更为合理、准确,可为土壤肥力评价及相关领域的评价提供一个有益的思路。     

基于分布式Web-GIS的农业决策支持系统研究

阐述了建设分布式农业GIS决策支持系统所涉及的系统分析,功能模块划分,数据库设计,以及体系结构构造等方面问题。探讨了其中的数据挖掘技术、分布式Web GIS和智能GIS等关键技术。提出在农业GIS系统中引入数据挖掘和智能决策支持技术,能为各级农业部门提供辅助决策手段和分析依据,并提高农业信息服务的水平。     

节水农业决策支持系统的功能与需求分析

对节水技术的区域特点及其实施现状的分析表明:节水农业决策支持系统是一个基于模型的、非空间的信息管理系统,而不是一个可以进行节水技术内插运算、等值分析的地理信息系统;其功能主要是为农户、政府或者管理者、科技工作者3类需求主体提供节水技术应用、实施与研究的辅助决策服务;该系统具有节水技术信息输入、查询、更新、分析、输出等功能．包括输入、输出、数据库、模型库等功能模块,其中数据库和模型库是其最核心的模块。     

数据挖掘技术在农业决策支持系统中的应用

介绍了数据挖掘概念及其应用现状,阐述数据挖掘技术在农业决策支持系统中的应用,提出对其使用数据挖掘技术的可能性和价值。     

决策支持系统在机械工业科技人才管理中的应用

根据机械工业科技人才队伍管理的要求，建立了“三库一体的总体结构。     

决策支持系统在农村电力系统中的应用

当前，随着经济体制的不断变化和日益缩短的商业周期，行业及政府不断出台的经济法规，越来越要求第一线管理者能够迅速可靠、随机自主地访问企业数据，掌握企业的信息，发现规律，从而明智地做出对其商业方向有显著影响或者对其竞争产生实质性影响的决策。电力企业也存在这样的情况。电力