文档介绍：摘要
工程项目投标承包历来被认为是一项风险型事业投标商能否在激烈的竞争中中
标并获得预期的承包利润在很大程度上取决于投标阶段对工程建设过程中可能涉
及的风险要素进行识别分析判断并给出可行的规避方案因此工程项目投标中
的风险分析问题已成为亟待深入研究的课题
以往的工程项目投标风险分析模型通常所需的假设条件太强与实际情况有一定
的距离原因在于投标风险分析具有高度的不确定性和非结构化等特征难以用单一
模型描述用单一算法解决针对这些问题本文提出以粗糙集理论为主多方法融
合为辅的投标风险知识发现方法通过对投标商积累的大量原始数据进行近似分类
求精和推理可以使决策者在领域信息不完整不精确的前提下直接从客观数据中
发现隐含的知识完成对投标风险程度的判断预测和决策本研究在理论上的价值
在于为工程项目投标风险分析提供一种新的研究思路其实践意义在于辅助投标商对
实际经验数据进行深层次的总结提高投标决策的效率和质量促进工程项目投标决
策向着智能化科学化定量化的方向发展
在展开研究之前本文分析了投标风险分析模型的研究现状指出如何从现有数
据中自动获取有价值的知识是一个重要的研究方向进而阐明了粗糙集理论在投标风
险知识发现领域的适用性及优势
接着研究了标准粗糙集在投标风险知识发现中的具体应用对工程项目风险影
响因素进行了系统分析和分类给出了基于粗糙集的投标风险知识表达方法利用不
可分辨关系探讨了投标风险知识的颗粒状结构参照知识发现的一般处理过程和投标
风险分析的特点提出基于粗糙集的投标风险知识发现框架模型依据该模型提供的
流程深入分析了基于粗糙集的投标风险属性依赖关系评估属性重要性度量属性
近似分类属性子集选择和决策规则提取等问题并以等价类的基做为序函数提出
一种改进的归纳属性约简算法获得同样的属性约简的情况下该算法与普通的归纳
属性约简算法相比计算量较少又具有较快的计算速度
其三研究了不一致投标风险决策表的处理针对标准粗糙集意义下的约简准
则应用到投标风险知识发现中存在问题提出基于变精度粗糙熵的决策规则集合不
III
VPRS VPRS
确定度量准则 H2 (Q D)的一种改进形式 Hβ(Q D) 并将其应用到投标风险属
性重要性评估属性选择及规则提取中既提高了投标风险决策系统的容噪度又可
兼顾系统的不一致性和随机性同时还引入一个变精度粗熵修正系数ε使得利用
VPRS
Hβ(Q D)进行属性间等价关系的度量更趋合理
其四研究了不完全投标风险决策表的处理对不完全投标风险决策系统进行了
形式化定义在此基础上提出了基于相似关系的不完全投标风险规则发现模式包
括不完全投标风险决策系统的广义决策规则最优广义决策规则以及最优确定决策规
则的提取方法对标准粗糙集理论在不完全信息条件下的投标风险知识发现能力进行
了拓展
其五为了克服单纯依赖规则推理 RBR 的投标风险知识获取瓶颈和推理的脆
弱性等缺陷采取合作推理策略将 RBR 与事例推理 CBR 集成起来构建了基
于粗糙集的 RBR+CBR 投标风险合作推理模型并利用粗糙集作为 CBR 系统的预处
理器提出了基于粗糙集的投标风险事例特征属性权重确定方式和基于粗糙集的投标
风险事例检索算法基于粗糙集的投标风险事例特征属性定权方式无需专家的先验信
息不仅具有客观性而且权重值可以随着案例库特征属性矩阵的变化进行相应的调
整体现了变权的思想基于粗糙集的投标风险事例检索算法对含有噪声和不确定属
性的事例库可以在不影响系统的推理能力的前提下选择不包含噪声和不确定特征
属性集作为事例索引有效解决了具有不确定属性的事例的检索问题
最后从粗糙集理论与地理信息系统 GIS 相结合的角度出发构建了一种以
GIS 为支撑的工程项目自然环境风险分析模式弥补了 GIS 技术在自然环境风险数据
获取与分析中的一些缺陷并以近似集为主要工具研究了基于粗糙精度的工程项目
自然环境风险 GIS 属性数据的不确定性表示不确定性度量以及图层叠置中的不确
定性传播问题为客观度量工程项目自然环境风险 GIS 属性的不确定性提供了一个合
适的工具
关键词招标投标风险分析工程项目粗糙集知识发现
信息熵基于事例推理
IV
Abstract
It is well known that the bidding for construction project is full of risk. To a great extent,
it is depended on the identification, analysis and predict of the risk during the proce