政府评价中基于粗糙集理论的知识获取及应用
粗糙集理论是波兰数学家Z·Pawlak于1982年提出的一种分析数据的数学理论，该理论在分类意义下定义了模糊性和不确定性的概念，是一种处理不确定、不相容数据和不精确问题的新型数学工具。作为分析不确定性的一个有力工具，粗糙集理论目前在数据挖掘，决策分析等领域取得了广泛的应用，并且它已被成功应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别与数据挖掘等领域。其核心内容是属性重要性的度量和属性约简。本文首先介绍了粗糙集理论及其相关概念，然后列举了粗糙集对绩效指标信息的分类算法步骤，最后就基于粗糙集知识获取的—公共危机管理的战略绩效评估展开了详尽的论述。
粗糙集理论 知识获取 绩效评估 政府部门
王谦
西南交通大学公共管理学院,四川 成都 610031
国内会议
成都
中文
195-198
2008-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）