探討當因素分析和多元回歸方法的使用條件未得到滿足時,是否可采用粗糙集方法進行觀察變量的精簡,以及是否可采用神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行預測效度檢驗。理論分析了粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡在心理測量中應用的可能性,并運用粗糙集對于人事干部勝任力評估數(shù)據(jù)進行分析,比較了7種離散化方法和2種約簡算法構成的14種組合,發(fā)現(xiàn)當采用manual方法進行離散化、遺傳算法進行約簡時,能夠很好地對觀測變量進行精簡;運用概率神經(jīng)網(wǎng)絡能夠比等級回歸方法更好地進行預測效度檢驗。研究結果表明對于處理心理測量中的非等距變量,粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡是非常有用的方法。

本文依據(jù)建筑施工過程安全狀態(tài)特征,從人、機、環(huán)境、管理四個方面進行分析,構建了建筑施工安全評價指標體系,并將粗糙集理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型兩種方法相結合,建立了基于粗糙集-人工神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑施工安全評價模型,對建筑施工過程安全狀況進行評價,即:首先通過專家評議同粗糙集理論相結合,對評價指標體系中的各指標進行約簡,并確定影響建筑施工安全的核心因素;然后將經(jīng)粗糙集約簡后的評價指標采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行處理和計算。通過實際應用驗證表明,經(jīng)過訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡所得的預測值同理論值相近,證明此種評價模型能為建筑施工安全評價提供合理的依據(jù)。

審計意見類型及其預測結果受到企業(yè)各利益相關方的高度關注。同時選用財務指標和非財務指標為變量,構建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡的審計意見預測模型。將領域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進行指標約簡,提取關鍵指標,再將約簡的指標體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入變量。以2013—2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進行審計意見預測對比分析,結果表明：本模型預測準確率達到97.06%,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡建模或單純利用財務指標建模的預測效果相比具有更好的預測效果。

根據(jù)隧道施工安全評價所存在的模糊性和隨機性的特點,在建立多級模糊綜合評價的指標體系的基礎上,借用信息論中熵的概念計算客觀權重的方法,運用模糊數(shù)學理論,建立二級模糊綜合評價模型,提高了隧道施工安全現(xiàn)狀評價的客觀性和科學性,具有一定的工程實際應用價值。

審計意見類型及其預測結果受到企業(yè)各利益相關方的高度關注.同時選用財務指標和非財務指標為變量,構建了基于鄰域粗糙集神經(jīng)網(wǎng)絡的審計意見預測模型.將領域粗糙集作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡的前置系統(tǒng),在保持分類能力不變的前提下進行指標約簡,提取關鍵指標,再將約簡的指標體系作為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入變量.以2013-2015年滬深a股176家公司數(shù)據(jù)作為研究樣本,采用三種模型進行審計意見預測對比分析,結果表明:本模型預測準確率達到97.06％,與單純利用神經(jīng)網(wǎng)絡建模或單純利用財務指標建模的預測效果相比具有更好的預測效果.

廈門市快速公路某隧道工程施工條件復雜,安全影響因素多,安全事故危害大,在安全監(jiān)控過程中建立有效的安全風險評價方法是確保施工安全的關鍵。本文基于模糊數(shù)學理論,針對該工程的施工特點,建立了隧道施工安全風險模糊綜合評判模型。對該隧道工程的施工安全風險因素的辨識進行了深入的分析;確定各施工安全風險因素的權重;劃分施工安全風險水平等級;建立隸屬度函數(shù),對風險因素進行模糊估計;并進行模糊綜合評判。實踐證明該方法能有效反映該隧道施工的安全狀況,在隧道工程施工安全評估中具有一定的應用價值。

隧道和地下工程施工是一個受地質(zhì)條件、巖土體性質(zhì)、開挖方法和支護結構、施工組織及管理等多種復雜因素影響的動態(tài)過程,合理的安全風險分析與評價是及時、適當?shù)夭扇獙Υ胧┙档桶踩L險的關鍵.基于已有的巖體隧道施工的五級風險等級標準和二層安全風險評價指標體系,通過對非定量的因素進行定量化處理,利用層次分析法求得各個指標的權重,建立了相應的評判因素集與評判矩陣.采用這種方法對蘭武二線烏鞘嶺隧道f7斷層段的原定施工方案的安全風險進行評價,得出了較為合理的結果.

針對高速公路隧道施工系統(tǒng)的安全評價問題，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡相融合，研究建立了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡評價模型。文中描述了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構和原理，闡明了該評價系統(tǒng)的工作原理及實現(xiàn)方法。該評價模型具有對環(huán)境變化的自學習能力，對權值進行動態(tài)調(diào)整，通過適當補充學習樣本，可以實現(xiàn)歷史經(jīng)驗與新知識完美結合，動態(tài)地評價公路隧道施工系統(tǒng)的安全狀態(tài)。

為了從根本上提高電力企業(yè)員工的安全意識,減少由于人因失誤造成的電力生產(chǎn)事故,本文基于粗糙集與人工神經(jīng)網(wǎng)絡設計了電力企業(yè)員工安全等級評價模型,模型中將粗糙集作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的前置系統(tǒng),以減少神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜性。經(jīng)過實驗,訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡較好地獲取并保存了員工安全等級評價的知識和經(jīng)驗,證明此種評價模型能為電力企業(yè)生產(chǎn)中員工安全等級評價提供合理的依據(jù)。

研究房地產(chǎn)價格準確預測問題。由于房地產(chǎn)價格影響因子間信息嚴重冗余,受到社會上多種因素的影響。傳統(tǒng)預測方法不能消除因子間的冗余信息,導致學習時間長、預測精度低。為了提高房地產(chǎn)價格的預測精度,提出一種粗糙集理論bp神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)價格預測模型(rs-bpnn)。rs-bpnn模型首先采用粗糙集理論消除房地產(chǎn)價格因子間冗余信息,提取重要因子,然后采用非線性預測能力非常強的bp神經(jīng)網(wǎng)絡對處理后的數(shù)據(jù)進行學習建模,用建立好的模型對房地產(chǎn)價格進行預測。仿真結果表明,rs-bpnn房地產(chǎn)價格預測速度比傳統(tǒng)預測方法快,預測精度更高,說明rs-bpnn的預測結果可以為政策制定者和房地商及買房提供參考。

針對神經(jīng)網(wǎng)絡存在的網(wǎng)絡冗余性較大的問題,提出一種基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化方法。該方法將粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡有機地結合在一起,利用粗糙集理論在知識獲取方面具有智能的特點,對神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)進行預處理,從大量的原始數(shù)據(jù)中提取精簡的規(guī)則,從而確定神經(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元個數(shù),簡化神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構,提高系統(tǒng)的速度。最后通過仿真研究表明該方法能有效地改善神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時間較長的缺點。

目的通過對鋁電解生產(chǎn)過程中的故障進行有效地診斷來提高鋁的生產(chǎn)效率和節(jié)約能源.方法把粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡結合起來應用在鋁電解的故障診斷中.先用自組織特征映射網(wǎng)絡(som)對初始數(shù)據(jù)進行離散化后得到?jīng)Q策表,然后用粗糙集理論對決策表進行約簡得到最簡決策表,根據(jù)最簡決策表設計bp神經(jīng)網(wǎng)絡對鋁電解中的故障進行診斷.結果用粗糙集對神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)進行預處理可以簡化神經(jīng)網(wǎng)絡的結構,減少計算量和訓練時間,從而提高整個診斷系統(tǒng)的診斷效率、故障診斷準確率在90%以上.結論該方法能夠對鋁電解中的故障做出正確的診斷.

回顧施工項目安全管理和安全管理研究現(xiàn)狀,建立建設項目安全管理指標體系。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡非線性函數(shù)逼近能力,對項目風險因素程度預測。針對該網(wǎng)絡當數(shù)據(jù)量大時,其結構復雜、收斂慢,易陷入局部最優(yōu)的缺點,引入粗糙集對影響建設項目安全目標的不確定性因素進行約簡,找出最小不確定性風險因素集,大大簡化網(wǎng)絡輸入信息的表達空間維數(shù)。并結合粒子群算法收斂速度快、全局最優(yōu)的尋優(yōu)能力強的優(yōu)點,建立基于粗糙集——粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡的建設項目安全預測系統(tǒng)。通過實例驗證該系統(tǒng)的科學性和有效性。

針對公路隧道施工安全事故發(fā)生的特點和影響隧道安全施工的復雜因素,建立了公路隧道施工階段多層次多因子安全監(jiān)督動態(tài)評估指標體系;運用模糊數(shù)學中的多層次多目標模糊優(yōu)選模型,建立隧道施工安全監(jiān)督二級動態(tài)評估預警模型;利用層次分析法(ahp)計算各評估指標參數(shù)的權值,使評估結果更客觀、更符合實際。通過對數(shù)學模型實際應用,評估結果與實際安全狀況比較吻合;該數(shù)學模型對公路隧道施工安全監(jiān)督進行動態(tài)評估具有現(xiàn)實的指導意義,為隧道施工安全管理工作提供了理論指導。

提出了一種對結構可靠性進行鑒定的新方法,該方法采用了人工智能技術來減少鑒定的主觀性.由于對結構可靠性的認識存在一定的模糊性,采用了多級模糊綜合評判進行可靠性鑒定.根據(jù)現(xiàn)行鑒定規(guī)程,將結構系統(tǒng)分為構件、子單元、鑒定單元三個層次.首先,利用訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡求出構件對于不同可靠性等級的隸屬度,然后通過多級模糊綜合評判求得子單元及鑒定單元對于不同可靠性等級的隸屬度.同時,對于檢測參數(shù)的選取也進行了討論.圖2,表2,參8.

針對現(xiàn)有隧道照明存在的大量電能浪費,提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的隧道照明控制系統(tǒng)實現(xiàn)節(jié)能。將車速、車流量和洞外亮度做為系統(tǒng)的輸入,照明回路調(diào)光數(shù)值做為系統(tǒng)的輸出。系統(tǒng)主要用于自適應控制,神經(jīng)網(wǎng)絡采用了bp網(wǎng)絡。文章介紹了系統(tǒng)的功能和實現(xiàn)的關鍵技術。

海上施工建設單位多、施工設備多、人員復雜且點多面廣,施工安全的影響因素多而且模糊性強,因此,提出應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡評判法進行海上施工安全評價,并應用層次分析法進行各因素權重的確定。針對海上施工受氣象、海洋環(huán)境影響大的特點,建立了海上施工安全評價的指標體系,該體系包含施工作業(yè)、施工管理、氣象環(huán)境、通航環(huán)境4個1級指標,并利用改進的動量bp神經(jīng)網(wǎng)絡進行施工安全的評價預測,為指導海上施工安全提供了必要的理論基礎。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)價格評估問題研究——提出了一種基于神經(jīng)模糊揄系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型，分析了影響商品住宅價格的因素，給出了商品住宅價格評估指標體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性...

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型,分析了影響商品住宅價格的因素,給出了商品住宅價格評估指標體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價格評估提供了科學的方法。

隧道工程具有復雜性和不確定性,其施工過程存在很大風險。該文調(diào)研隧道工程歷史案例,從問題、情景描述、求解方法和結果4個方面進行案例庫的設計和歸納。根據(jù)粗糙集理論,利用差別矩陣實現(xiàn)對案例決策表特征值屬性約簡和屬性權重的學習。與傳統(tǒng)方法相比,該方法有利于減少主觀影響,提高風險評估準確率和效率,保證了隧道施工的安全性。

基于2005-2009年房地產(chǎn)價格及影響因素的月度數(shù)據(jù),本文建立了一個基于粗糙集和小波神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)市場價格走勢預測模型。該模型利用粗糙集方法來確定影響房地產(chǎn)價格的主要影響因素;然后基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡方法,通過房地產(chǎn)價格的主要影響因素對房地產(chǎn)價格指數(shù)進行預測分析。實證結果表明,該模型在我國房地產(chǎn)價格走勢預測中具有較高的精度。

通過分析粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡的特點和原理,提出基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的工程造價估算模型,并通過實例驗證其有效性,具有較強的實用價值。