基于粗糙集与D_S证据理论的汽车售后服务知识推理

发布时间：2019-09-15 21:58

【摘要】：通过汽车用户的行为特征对用户的车辆进行售后服务知识推理对汽车售后服务质量的提升有着重要的意义。利用粗糙集与信息熵理论从众多的用户行为属性中提取出对汽车部件的状态有显著影响的客户特征行为属性作为推理证据,运用决策规则强度对各证据对应的基本概率赋值(BPA)进行了确定,在此基础上运用D_S证据理论对各证据进行了合成,推理出客户的服务需求。通过实例证明了该方法可用于汽车售后服务知识推理。
【作者单位】： 武汉理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071122)
【分类号】：F274;F426.471

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2535944