基于数据挖掘的危机管理及其预警方法研究

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1、东南大学博士学位论文基于数据挖掘的危机管理及其预警方法研究姓名：柳炳祥申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：盛昭瀚20030201案例推理是人工智能领域新出现的一种重要的推理方法，先后在通用问题求解、法律案例、医疗诊断、医药、故障诊断、训。算机辅助设计等许多领域得到广泛的应用。本文首先分析了案例推理方法中的一些关键技术，包括欺诈案例的搜集、整理和分类，欺诈案例的表达，案例库的组织、建立和维护，案例检索与相应的匹配算法以及案例的调整策略与案例的学习策略。提出了一种属性指标权重的计算方法，即将基于加权平均的属性重要度的启发式属性约简算法确定

2、出来的客观的属性权重和由决策者主观的先验知识确定的属性权重结合起来，确定最终的属性重要性权重，实现主观先验知识同客观情况的统一；其次研究了案例推理方法应用到企业欺诈行为的可行性，提出了一种基于案例推理的欺诈危机分析方法：最后通过一个信用卡欺诈危机的分析实例，来验证基于案例推理方法应用到欺诈危机的分析及预警中的有效性。(4)决策树方法及其在客户流失危机分析中的应用研究决策树方法是利用信息论原理对大量实例的特征进行信息量分析，计算各特征的信息熵，找出反映类别的重要特征，具有建立的决策树少、分类准确率高、生成的规则简单等特点，应用十分广泛。本文在分析客

3、户流失危机产生的原因以及以往分析、识别、评价客户流失危机的方法存在的局限性的基础之上，分析了ID3算法及其存在的问题，对ID3算法进行改进，提出了一种加权熵的概念，用以解决当左右分枝记录数相差太大的情况用信息增益方法得不到好的决策树的问题，并通过一个客户流失危机的分析实验来验证ID3改进算法在客户流失危机分析和预警中的有效性。(5)离群数据挖掘及其在诈骗危机分祈中的应用研究传统的数据挖掘都是针对关联规则而设计的，支持度和置信度大，常用于预测，而且这些规则也是领域专家能够理解的规则，而离群数据挖掘产生的规则虽然也有高的置信度，但由于支持度小，因而常

4、常被忽略，同时也是经常出乎专家意外的规则。在企业危机管理中，我们更感兴趣的是挖掘出那些意外规则。本文在分析了诈骗的概念、诈骗产生的原因及传统诈骗分析、评价方法存在的问题的基础之上，提出了一种基于距离的离群数据的挖掘方法，分析了该方法的原理和算法，并通过一个信用卡恶意透支的诈骗实例说明基于距离的离群数据的挖掘方法在分析、评价和甄别各种诈骗危机方面的应用的可能性和有效性，为解决像诈骗危机这类复杂的非结构化问题提供了一种新的研究方法。(6)基于粗集神经网络的企业危机预警系统设计在上述工作的基础上，本文研究了基于粗集神经网络的企业危机预警系统的体系结构，

5、详细论述了基于粗集神经网络的企业危机预警系统的组成、框架结构、功能及工作原理，并通过一个企业经营危机的分析和预警实例来论述了该系统的设计与实现。初步拓展了常规企业危机预警系统的技术、手段、方法和应用领域，为进一步研究企业危机预警系统的体系结构和技术方法提供了一种可行的方法。论文研究成果在一定程度上解决了企业危机管理及其预警这类非常复杂的非结构化问题，初步将危机管理及其预警问题与数据挖掘这两个领域结合起来，运用数据挖掘有关算法及其改进算法来分析和解决诸如财务危机、经营危机、客户流失危机、信用危机、欺诈危机等，拓宽了数据挖掘的应用领域，为企业危机管理

6、及其预警提供了一种新的研究思路和分析方法。关键词：危机管理；预警：数据挖掘；粗糙集；神经网络；案例推理；决策树；离群数据；企业危机预警系统IIAbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnologyandthequicklytrendofglobaleconomicassimilation，thegreatchangeshavehappenedinexternalcircumstancesandinnerconditionsofcorporationmanagement．Thesechangesr

7、esultinaseriesofgravebusinesscrisisandbadlythreatenthebusinessnaturalmanagementandcontinualprogress．Itisveryimportanttoanalyzeandforecastthewholefactorsandsignsthatpossiblyinducecrisissothattakeeffectivemeasurestoavoidmanykindscrisis．Crisismanagementhasbecomeanewresearchfield

8、inmanagementscienceandengineenCrisismanagementisahalf-structureornOR