基于粗糙集和神经网络的上海最低工资标准研究

• 作者: 吴忠 李旭芳 范君晖
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 最低工资标准 方法 决策
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 2918-2921
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.12.048

摘要

介绍了粗糙集基本理论和基于粗糙集的神经网络建模,根据粗糙集理论的属性约简步骤,提出了融合粗糙集对原有的神经网络模型加以改进的分析研究方法,并将此方法应用于对上海最低工资标准的分析研究,给出了应用此方法进行实证研究的过程和分析结果,并给出了用约简后的属性进行学习过程时的误差分析曲线.旨在保留重要信息的前提下,消除多余的属性数据,提高仿真的精度和速度,从而更好地为政府制定相应决策,提供更科学合理的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴忠	上海工程技术大学管理学院	123	1047	17.0	24.0
2	李旭芳	上海工程技术大学管理学院	27	100	6.0	9.0
3	范君晖	上海工程技术大学管理学院	55	251	8.0	14.0