【摘 要】
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随着当今经济的不断发展和数据采集与存储技术的不断发展,指标数量急剧增加,指标体系的规模因此变得越来越庞大,如何从中挖掘出有用的、蕴涵的知识信息,即在许多指标中哪些指
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随着当今经济的不断发展和数据采集与存储技术的不断发展,指标数量急剧增加,指标体系的规模因此变得越来越庞大,如何从中挖掘出有用的、蕴涵的知识信息,即在许多指标中哪些指标应重点考虑,哪些指标应作为参考,以及指标和解释的目标之间是怎样关系等,诸如此类问题却没有一个成熟的标准。特别,从实际采集到的数据可能包含各种噪声,存在诸多不确定性因素和不完全信息,更给指标筛选增加困难。目前,虽然有处理不确定信息方法,如模糊集理论,证据理论和概率统计理论,专家系统等,因需要数据的附加信息或先验知识,有时在处理大规模指标体系时无
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