一种多准则库存分类的混合预测方法

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1、第!"卷第#期计算机集成制造系统—$%&’()*+!",)+#-"".年#月$)/01234%523647238&75197:214;56’<=23/=&7<-"".文章编号：!"">?#@!!（-"".）"#?"#@.?">一种多准则库存分类的混合预测方法!-!李A波，赵志彦，段铁英（!+天津大学管理学院信息管理与管理科学系，天津AB"""G-；-+天津市世界贸易中心协会，天津AB"""#"）AA摘A要：提出一种基于混合模型，对企业库存信息管理系统中的物质项目进行多准则分类预测的方法。整个分类过程包括两部分：其一，以粗糙集方法作为初始分类工具，实现库存分类中多准则属性的约简，减少

2、计算量，但不损失任何有效信息，同时，基于提出的三个信息测量概率规则，发展了抽取决策规则的穷尽算法和覆盖算法；其二，对于不能由粗糙集模型正确分类的物质项目，进一步采用KL算法的人工神经网络进行分类。该方法不仅克服了神经网络分类模型输入个数受限的缺点，而且可得到较高的预测精度。为验证方法的有效性，仿真实验时比较了具有KL算法的神经网络模型和粗糙集模型的分类预测精度。结果表明，混合模型是企业库存信息管理系统中进行决策预测的一种可行方法。关键词：混合模型；粗糙集；多准则库存分类；决策规则中图分类号：ML!CAAA文献标识码：E类的控制处于它们之间。在传统的EK$分类中常!"概述使用的准则是

3、年货币使用量，当然，还有其他准则，随着市场竞争和顾客需求的增长，企业库存中如提前时间、定购需求等，也会影响库存分类的管的各种物质项目也随之相应地增长。为了有效地管理。理这些库存项目，企业必须运用物质管理决策系统［!］为了处理多准则EK$分类问题，P*)43=等提来控制和决策它们的需求，例如，系统给出保持库存出了针对两个准则的一个联合准则矩阵，但它不能平衡的一些预测，这些对战略和操作目标都很重要。扩展到两个准则以上，从而限制了它的应用。层次EK$分类是用于库存分类的一种传统方案。分析法（E57*<2;:Q;3474:R

4、准则，按降序进EK$分类的另一种选择［-］。该方法可把许多相关行排序，如按年货币使用量排序。然后把库存单位的定性和定量准则相结合，但当构造成对比较矩阵分成三类：!项目的前-"N属于E类，控制所有年时，决策制定者的偏好会参与其中。因为不同的决货币使用量的C"N；"项目的最后#"NO>"N构成策者可能会有不同的观点，所以输出的质量直接同$类，控制相对少的年货币使用量；#在两类之间的人的主观因素相关。为了消除分类过程中的主观因属于K类（大约-"NOB"N）。这种划分是基于公素，又提出了基于人工智能（E%）的方法。S1T35;4司的控制政策人为设计的，一个企业可能对不同的［B］和H43*提

5、出应用遗传算法（SE）进行多准则分类类有不同的控制策略。一般地，对于E类进行紧缩［.］的过程，而L742)T;等提出使用KL算法的人工神的管理控制，而对于$类的控制相对要松一些，K经网络作为多准则库存分类器能达到较高的预测精收稿日期：-""B?"#?!#；修订日期：-""B?"C?-C。基金项目：国家C>BD$%&’主题资助项目（-""BEE.F-"."）。作者简介：李A波（!@>G?），女，山西人，天津大学管理学院信息管理与管理科学系副教授，博士，主要从事智能信息管理系统、数据挖掘等研究。H?/7;*：*;I)".!"J3<)1+:)/。第!期李"波等：一种多准则库存分类的混合预

6、测方法!L!度。但这两种方法有个共同的缺点：因为计算量太#，分别称为决策规则/的条件和决策。库存分类大，输入这些模型的变量个数受到限制。而企业为过程可看作是把决策表中基本知识进行提取的过了满足不同的市场需求，库存中各种不同物质项目程，而粗糙集理论应用不可分辨关系能自然适应这呈增长的趋势。种问题。［!，(］由#$%&$’引入的粗糙集理论（)*+,-./0分类准则约简问题，就是要找出相关分类规则1-/*23，).）已被证明是分析客观对象含糊描述性的的约简子集，但保持决策表原始分类规则的信息关一种有效工具。粗糙集有一个很重要的优点就是，系。其中，准则属性之间的依赖性是一个重要概念，它不需

7、要提供关于问题所需处理的数据集合之外的即决策表中准则属性之间相对依赖性的存在，可能任何先验信息。导致它们进行约简，但不损失任何信息，从而构成一本文提出了一种基于粗糙集理论和人工神经网个简单的分类器。因为对于4>A分类问题，#?%@络（42056575$&8/+2$&8/0%*2’，488）模型进行库存多&’#（#）?｛*C，*D，*E｝，其中子集*（))?C，D，E）是准则分类的方法：!应用粗糙集理论，可以约简多准决策属性#的不相交子类（类!、类2和类"）。对则库存信