基于粗糙集的工程项目投标风险知识发现研究

《基于粗糙集的工程项目投标风险知识发现研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、摘要工程项目投标承包历来被认为是一项风险型事业投标商能否在激烈的竞争中中标并获得预期的承包利润在很大程度上取决于投标阶段对工程建设过程中可能涉及的风险要素进行识别分析判断并给出可行的规避方案因此工程项目投标中的风险分析问题已成为亟待深入研究的课题以往的工程项目投标风险分析模型通常所需的假设条件太强与实际情况有一定的距离原因在于投标风险分析具有高度的不确定性和非结构化等特征难以用单一模型描述用单一算法解决针对这些问题本文提出以粗糙集理论为主多方法融合为辅的投标风险知识发现方法通过对投标商积累的大量原始数据进行近似分类求精和推理可以使决策者在领域信

2、息不完整不精确的前提下直接从客观数据中发现隐含的知识完成对投标风险程度的判断预测和决策本研究在理论上的价值在于为工程项目投标风险分析提供一种新的研究思路其实践意义在于辅助投标商对实际经验数据进行深层次的总结提高投标决策的效率和质量促进工程项目投标决策向着智能化科学化定量化的方向发展在展开研究之前本文分析了投标风险分析模型的研究现状指出如何从现有数据中自动获取有价值的知识是一个重要的研究方向进而阐明了粗糙集理论在投标风险知识发现领域的适用性及优势接着研究了标准粗糙集在投标风险知识发现中的具体应用对工程项目风险影响因素进行了系统分析和分类给出了基于

3、粗糙集的投标风险知识表达方法利用不可分辨关系探讨了投标风险知识的颗粒状结构参照知识发现的一般处理过程和投标风险分析的特点提出基于粗糙集的投标风险知识发现框架模型依据该模型提供的流程深入分析了基于粗糙集的投标风险属性依赖关系评估属性重要性度量属性近似分类属性子集选择和决策规则提取等问题并以等价类的基做为序函数提出一种改进的归纳属性约简算法获得同样的属性约简的情况下该算法与普通的归纳属性约简算法相比计算量较少又具有较快的计算速度其三研究了不一致投标风险决策表的处理针对标准粗糙集意义下的约简准则应用到投标风险知识发现中存在问题提出基于变精度粗糙熵的决

4、策规则集合不IIIVPRSVPRS确定度量准则H2(QD)的一种改进形式Hβ(QD)并将其应用到投标风险属性重要性评估属性选择及规则提取中既提高了投标风险决策系统的容噪度又可兼顾系统的不一致性和随机性同时还引入一个变精度粗熵修正系数e使得利用VPRSHβ(QD)进行属性间等价关系的度量更趋合理其四研究了不完全投标风险决策表的处理对不完全投标风险决策系统进行了形式化定义在此基础上提出了基于相似关系的不完全投标风险规则发现模式包括不完全投标风险决策系统的广义决策规则最优广义决策规则以及最优确定决策规则的提取方法对标准粗糙集理论在不完全信息条件下的投

5、标风险知识发现能力进行了拓展其五为了克服单纯依赖规则推理RBR的投标风险知识获取瓶颈和推理的脆弱性等缺陷采取合作推理策略将RBR与事例推理CBR集成起来构建了基于粗糙集的RBR+CBR投标风险合作推理模型并利用粗糙集作为CBR系统的预处理器提出了基于粗糙集的投标风险事例特征属性权重确定方式和基于粗糙集的投标风险事例检索算法基于粗糙集的投标风险事例特征属性定权方式无需专家的先验信息不仅具有客观性而且权重值可以随着案例库特征属性矩阵的变化进行相应的调整体现了变权的思想基于粗糙集的投标风险事例检索算法对含有噪声和不确定属性的事例库可以在不影响系统的推

6、理能力的前提下选择不包含噪声和不确定特征属性集作为事例索引有效解决了具有不确定属性的事例的检索问题最后从粗糙集理论与地理信息系统GIS相结合的角度出发构建了一种以GIS为支撑的工程项目自然环境风险分析模式弥补了GIS技术在自然环境风险数据获取与分析中的一些缺陷并以近似集为主要工具研究了基于粗糙精度的工程项目自然环境风险GIS属性数据的不确定性表示不确定性度量以及图层叠置中的不确定性传播问题为客观度量工程项目自然环境风险GIS属性的不确定性提供了一个合适的工具关键词招标投标风险分析工程项目粗糙集知识发现信息熵基于事例推理IVAbstractIti

7、swellknownthatthebiddingforconstructionprojectisfullofrisk.Toagreatextent,itisdependedontheidentification,analysisandpredictoftheriskduringtheprocessofbiddingforcontractorstowinatenderincompetitivebiddingandgainprospectiveprofit.So,theriskanalysisinbiddingofconstructionproje

8、cthasbecomeapioneeringresearchissue.Duetotheuncertaintyandnon-structureofan