一种新型粗糙集的指标筛选模型及实证分析

发布时间：2018-09-19 20:01

【摘要】：针对现有指标筛选方法不能将指标客观数据和指标实际含义同时处理的弊端,研究提出了一种新型粗糙集指标筛选方法,并对绿色经济下的社会可持续发展评价指标体系构建进行了实证分析.方法同时将粗糙集决策表的相对约简理论与信息表的属性约简理论相结合,既保证了筛选的客观性又兼顾了指标的实际含义,其主要做法一是通过布尔推理算法,保证了连续型指标离散化过程中候选断点的最优组合,为粗糙集约简提供了高准确率的信息表数据;二是考虑了指标的实际含义,通过对有因果关系的指标构成的决策表进行相对约简,删除了指标信息间的冗余指标;三是通过对无实际联系的指标构成的信息表进行属性约简,删除了研究指标客观数据中的冗余指标.
[Abstract]:Aiming at the disadvantage that the existing index screening method can not deal with the objective data and the actual meaning of the index simultaneously, a new rough set index screening method is proposed in this paper. An empirical analysis is made on the construction of social sustainable development evaluation index system under green economy. The method combines the relative reduction theory of rough set decision table with the attribute reduction theory of information table at the same time, which not only ensures the objectivity of selection but also takes into account the actual meaning of index. The optimal combination of candidate breakpoints in the discretization process of continuous index is guaranteed, and the information table data with high accuracy is provided for rough set reduction. By relative reduction of the decision table composed of indicators with causality, the redundant index between index information is deleted, and the attribute reduction of the information table made up of indicators without actual relation is carried out. The redundant index in the objective data of the research index is deleted.
【作者单位】： 内蒙古农业大学经济管理学院;
【基金】：中国博士后科学基金项目(2015M582746XB) 内蒙古自治区自然科学基金(2016MS0714) 内蒙古社会科学研究课题(16B12)
【分类号】：TP18

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本文编号：2251182