基于SVM的虚拟企业伙伴决策系统的设计与实现

被引：2

作者：

李忠伟

张健沛

张福顺

安辉

机构：

[1] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

[2] 中国科学院沈阳自动化研究所

[3] 中国人民解放军部队哈尔滨

[4] 哈尔滨

[5] 沈阳

[6] 北京

来源：

计算机工程与应用 | 2004年 / 19期

关键词：

虚拟企业; 伙伴决策; 支持向量机; 数据挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.52 [];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

如何在众多的伙伴企业中选择最佳合作伙伴是运营虚拟企业的核心问题。一般决策方法是将所有竞标企业进行综合评价及优选,伙伴企业的数量直接影响决策过程的效率。针对这一问题,该文应用支持向量机技术(SVM)对竞标企业进行自动分类与筛选,向决策者提交最优伙伴列表,再结合其它决策算法实现智能伙伴选择;设计并实现了基于SVM的虚拟企业伙伴智能决策系统。

引用

页码：198 / 199+229 +229

页数：3

共 6 条

[1]

数据挖掘.[M].(加)JiaweiHan;(加)MichelineKamber著;范明;孟小峰等译;.机械工业出版社.2001,

[2]

统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,

[3] 虚拟企业伙伴选择的建模研究 [J].