刘潇
- 作品数：4 被引量：25H指数：3
- 供职机构：同济大学经济与管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市浦江人才计划项目更多>>
- 相关领域：经济管理社会学自动化与计算机技术更多>>
- 邻域粗糙集融合贝叶斯神经网络在医疗决策中的应用研究被引量：9
- 2016年
- 为提高医疗决策的效率和有效性，建立了邻域粗糙集融合贝叶斯神经网络的组合医疗决策模型。首先，通过邻域粗糙集对医疗决策系统进行知识约简，去除系统中冗余、干扰的指标，提取关键指标，并将约简后的指标作为神经网络模型的输入指标；之后针对BP神经网络容易过拟合的缺点，采用贝叶斯正则化方法对神经网络进行优化，提高输出指标的预测效果和效率。最后，通过一个心脏病医疗诊断实例对模型的应用实现效果加以分析及验证，结果表明，模型测试集分类准确率达到了88．89％；并将实验结果同几种常见的属性选择方法、分类模型以及2008~2014年的8个历史参考文献进行了对比。
- 王效俐刘潇苏强
- 关键词：邻域粗糙集贝叶斯正则化神经网络
- 基于k-means和邻域粗糙集的航空客户价值分类研究被引量：12
- 2021年
- 对客户价值进行分类,识别重要价值客户,对航空公司获利至关重要。本文提出了基于k-means和邻域粗糙集的航空客户价值分类模型。首先,从客户的当前价值和潜在价值双视角出发,建立了航空客户综合价值评价指标体系;之后,采用基于Elbow的k-means方法对航空客户进行聚类,采用邻域粗糙集方法对决策系统进行指标约简,根据约简后的决策系统完成客户价值初筛。评估前先使用SMOTE方法消除数据的不平衡性,而后采用网格搜索组合分类器的方法对航空客户价值分类的效果进行评估和检验。最后,根据评估结果对航空客户价值细分。文末,对国内某航空公司的62988条真实客户记录进行了实证分析和验证,其中,潜在VIP客户群的分类准确率达到了92%,从而为航空客户价值分类提供了一种新思路。
- 刘潇王效俐
- 关键词：K-MEANS邻域粗糙集组合分类器
- 邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取研究被引量：4
- 2019年
- 【目的】为提高金融机构理财决策知识获取的效率和有效性,提出邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取模型。【方法】建立理财决策知识获取系统框架,采用邻域粗糙集方法对决策系统进行知识约简,采用SMOTE过采样方法消除数据的不平衡性,采用网格搜索方法搜索组合分类器的最优参数。通过模型的训练和测试,对约简组合进行评估和优选,选出最佳约简;最后,通过约简获取决策系统的规则知识,存入组织知识库,完成知识获取。【结果】采用4521条真实理财数据进行实证分析,测试集购买类样本准确率(Sensitivity)达到83.55%,未购买类样本准确率(Specificity)达到80.74%, AUC值达到0.8214。【局限】未针对保险、消费贷款等其他类型的营销数据进行验证。【结论】邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的分类模型能够有效提高理财决策系统的整体分类能力,识别和获取关键客户知识,提高金融机构理财产品决策的效益和效率。
- 李静刘潇王效俐
- 关键词：知识获取邻域粗糙集组合分类器网格搜索
- 基于RRF的信息数据集的特征选择
- 2016年
- 信息数据集中存在的冗余、不相关甚至是噪音特征会严重影响管理决策的质量和效率。整合RS理论和ReliefF算法,提出一种"二次过滤"的RRF组合决策方法。首先采用ReliefF算法计算出各个特征权重,过滤掉噪音特征;之后再用启发式的RS方法对原有特征集进行特征约简,过滤掉冗余特征。RRF组合决策方法集合了两个算法的优点,能够有效减少计算的工作量和复杂度,避免RS约简过多以及约简中存在噪音特征等问题,从而起到提高决策质量和效率的作用。最后,用一个真实的医疗信息数据集对算法进行测试,并与两个常见的特征选择算法进行对比,证明本算法在辅助临床决策中的作用。
- 刘潇王效俐
- 关键词：RELIEFFRS
