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基于粗糙集和神经网络的供应商决策选择研究

谭春桥  张强  
【摘要】:本文提出了一种基于粗集理论与神经网络相结合的供应商优化选择新方法。首先利用粗集理论对供应商原始指标决策表进行一致性属性约简,然后借助神经网络强大的学习能力对决策表进行自学习,完成属性的不一致约简,最后再由粗糙集对其进行值约简,得到最终的供应商优化选择决策规则,并给出了相应的算法。最后通过实例说明该方法的有效可行性。

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