曝光臺(tái) 注意防騙 網(wǎng)曝天貓店富美金盛家居專營(yíng)店坑蒙拐騙欺詐消費(fèi)者

另外，本系統(tǒng)在基本數(shù)據(jù)表基礎(chǔ)上還建立了一系列視圖，以方便前臺(tái)界面開(kāi)
發(fā)并保證數(shù)據(jù)安全性。具體參見(jiàn)附錄1。
2.7 本章小結(jié)
本章以南京祿口國(guó)際機(jī)場(chǎng)的突發(fā)事件應(yīng)急救援管理為例，在詳細(xì)分析應(yīng)急救
援管理工作的各類(lèi)信息需求、處理需求、安全性需求的基礎(chǔ)上，依據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)
計(jì)理論與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程中使用的一些技巧對(duì)民用機(jī)場(chǎng)的應(yīng)急救援管理系統(tǒng)數(shù)
據(jù)庫(kù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，給出了系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的整體框架結(jié)構(gòu)，并詳細(xì)介紹了系統(tǒng)數(shù)據(jù)
庫(kù)的概念結(jié)構(gòu)、邏輯結(jié)構(gòu)、物理結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)過(guò)程。最后對(duì)輔助決策子數(shù)據(jù)庫(kù)、
地理信息子數(shù)據(jù)庫(kù)、移動(dòng)通信子數(shù)據(jù)庫(kù)和其他輔助子數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程中遇到的
特殊問(wèn)題作了一些探討性的補(bǔ)充說(shuō)明。
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3 第三章 基于Rough 集理論的救援等級(jí)智能決策方法
3.1 引言
決策支持系統(tǒng)是用來(lái)支持用戶決策的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它以現(xiàn)代信息技術(shù)為手
段，綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、管理科學(xué)、經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)、人工智能技術(shù)等多種學(xué)科知
識(shí)，針對(duì)某一類(lèi)型的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題，通過(guò)提供背景材料協(xié)助明
確問(wèn)題、修改完善模型、列舉可能方案等方式，幫助管理者做出正確決策的計(jì)
算機(jī)輔助式系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)(Intelligent Decision Support Systems,
簡(jiǎn)稱IDSS)是在決策支持系統(tǒng)基礎(chǔ)上，集成人工智能專家系統(tǒng)(Expert Systems,
簡(jiǎn)稱ES)形成的�，F(xiàn)代智能決策支持系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)挖掘(知識(shí)發(fā)現(xiàn))技術(shù)基礎(chǔ)
上的基于數(shù)據(jù)挖掘的智能決策支持系統(tǒng)。90 年代以前,國(guó)內(nèi)外的研究重點(diǎn)在于建
立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和聯(lián)機(jī)查詢機(jī)制(OLAP),首先將多數(shù)據(jù)源信息概括、聚類(lèi)、集成，建
立面向主題、集成、時(shí)變、持久的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后通過(guò)OLAP 技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作
即席、多維、復(fù)雜查詢和綜合分析，得出隱藏在數(shù)據(jù)中的總體特征和發(fā)展趨勢(shì)。
90 年代中期到現(xiàn)在，國(guó)內(nèi)外研究者將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，
利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，發(fā)現(xiàn)已有的和未知的知識(shí)，使
數(shù)據(jù)挖掘成為不需要人工干預(yù)的自動(dòng)過(guò)程。近幾年，隨著Rough 集理論研究和
應(yīng)用研究的深入，越來(lái)越受到廣大學(xué)者們的重視，目前以Rough 集知識(shí)獲取為
驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘方法已經(jīng)應(yīng)用到醫(yī)療診斷、商業(yè)策劃、銀行預(yù)算、氣象預(yù)測(cè)、
模式識(shí)別等領(lǐng)域，并取得了一定的成果。
Rough 集理論是波蘭Pawlak 教授于1982 年提出的一個(gè)研究不精確、不確定
性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，用以解決不確定性的數(shù)學(xué)問(wèn)題[22]。它的最大特點(diǎn)是無(wú)需任
何先驗(yàn)信息，就能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備數(shù)
據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)(規(guī)則)，揭示潛在的規(guī)律。1992 年以后隨著Rough 集
理論研究的發(fā)展和深入，許多學(xué)者開(kāi)始將其引入到應(yīng)用領(lǐng)域并取得了許多成果。
Tsumoto S 等[23],[24]將Rough 理論引入到醫(yī)療診斷領(lǐng)域，利用Rough 集方法根據(jù)
以往病例歸納出診斷規(guī)則，用來(lái)指導(dǎo)新的病例，將預(yù)測(cè)早產(chǎn)的準(zhǔn)確率由17%-38%
提高到68%-90%。Golan R[25]等利用Rough 集方法分析了十年間股票的歷史數(shù)據(jù)，
研究了股票價(jià)格與經(jīng)濟(jì)指數(shù)之間的依賴關(guān)系，獲得的預(yù)測(cè)規(guī)則得到了華爾街證
券交易專家的認(rèn)可。Jelonek J[26]等將Rough 集理論應(yīng)用在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)
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3 第三章 基于Rough 集理論的救援等級(jí)智能決策方法
3.1 引言
決策支持系統(tǒng)是用來(lái)支持用戶決策的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它以現(xiàn)代信息技術(shù)為手
段，綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、管理科學(xué)、經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)、人工智能技術(shù)等多種學(xué)科知
識(shí)，針對(duì)某一類(lèi)型的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題，通過(guò)提供背景材料協(xié)助明
確問(wèn)題、修改完善模型、列舉可能方案等方式，幫助管理者做出正確決策的計(jì)
算機(jī)輔助式系統(tǒng)。智能決策支持系統(tǒng)(Intelligent Decision Support Systems,
簡(jiǎn)稱IDSS)是在決策支持系統(tǒng)基礎(chǔ)上，集成人工智能專家系統(tǒng)(Expert Systems,
簡(jiǎn)稱ES)形成的。現(xiàn)代智能決策支持系統(tǒng)是建立在數(shù)據(jù)挖掘(知識(shí)發(fā)現(xiàn))技術(shù)基礎(chǔ)
上的基于數(shù)據(jù)挖掘的智能決策支持系統(tǒng)。90 年代以前,國(guó)內(nèi)外的研究重點(diǎn)在于建
立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和聯(lián)機(jī)查詢機(jī)制(OLAP),首先將多數(shù)據(jù)源信息概括、聚類(lèi)、集成，建
立面向主題、集成、時(shí)變、持久的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后通過(guò)OLAP 技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作
即席、多維、復(fù)雜查詢和綜合分析，得出隱藏在數(shù)據(jù)中的總體特征和發(fā)展趨勢(shì)。
90 年代中期到現(xiàn)在，國(guó)內(nèi)外研究者將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，
利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，發(fā)現(xiàn)已有的和未知的知識(shí)，使
數(shù)據(jù)挖掘成為不需要人工干預(yù)的自動(dòng)過(guò)程。近幾年，隨著Rough 集理論研究和
應(yīng)用研究的深入，越來(lái)越受到廣大學(xué)者們的重視，目前以Rough 集知識(shí)獲取為
驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘方法已經(jīng)應(yīng)用到醫(yī)療診斷、商業(yè)策劃、銀行預(yù)算、氣象預(yù)測(cè)、
模式識(shí)別等領(lǐng)域，并取得了一定的成果。
Rough 集理論是波蘭Pawlak 教授于1982 年提出的一個(gè)研究不精確、不確定
性知識(shí)的數(shù)學(xué)工具，用以解決不確定性的數(shù)學(xué)問(wèn)題[22]。它的最大特點(diǎn)是無(wú)需任
何先驗(yàn)信息，就能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等各種不完備數(shù)
據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)(規(guī)則)，揭示潛在的規(guī)律。1992 年以后隨著Rough 集
理論研究的發(fā)展和深入，許多學(xué)者開(kāi)始將其引入到應(yīng)用領(lǐng)域并取得了許多成果。
Tsumoto S 等[23],[24]將Rough 理論引入到醫(yī)療診斷領(lǐng)域，利用Rough 集方法根據(jù)
以往病例歸納出診斷規(guī)則，用來(lái)指導(dǎo)新的病例，將預(yù)測(cè)早產(chǎn)的準(zhǔn)確率由17%-38%
提高到68%-90%。Golan R[25]等利用Rough 集方法分析了十年間股票的歷史數(shù)據(jù)，
研究了股票價(jià)格與經(jīng)濟(jì)指數(shù)之間的依賴關(guān)系，獲得的預(yù)測(cè)規(guī)則得到了華爾街證
券交易專家的認(rèn)可。Jelonek J[26]等將Rough 集理論應(yīng)用在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)
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域，利用Rough 集化簡(jiǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，在保留重要信息的前提下消
除了多余的數(shù)據(jù)，使訓(xùn)練速度提高了4.72 倍。此外，Rough 集理論還廣泛應(yīng)用
在商業(yè)策劃、銀行預(yù)算、氣象預(yù)測(cè)、模式識(shí)別、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域[27][28]。
　
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