基于数据挖掘的投标辅助决策系统研究.pdf

西安电子科技大学

硕士学位论文

基于数据挖掘的投标辅助决策系统研究

姓名：谢勇

申请学位级别：硕士

专业：计算机技术

指导教师：刘志镜;孙姜燕

20061001
摘要本文将投标报价决策过程分为了“投标决策”和“报价决策”两个连续的阶段，仔细研究了国内外投标报价决策理论与方法的研究成果，并分别对投标决策模型和报价决策模型的发展状况进行了详细的归纳和总结。在此基础上利用数据价决策模型，并讨论了该模型的可行性，使报价过程规则的自动提取成为可能；最后将以上两种模型结合起来，并利用了其他比较成熟的数据挖掘方法，组成了结果更加理性和精确，同时能有效的减轻决策工作的工作强度。投标辅助决策系统所涉及的知识面较广，本文今后将在提高智能辅助决策结关键词：投标报价、数据挖掘、神经网络、案例推理、辅助决策挖掘技术，将模糊综合评价和神经网络结合起来应用于投标决策，弥补了单独应用两种方法的不足，具有一定的理论和现实意义；同时研究了基于案例推理的报一套完整的投标报价辅助决策系统，提出了投标报价全过程决策理念。经过系统在实际使用中的检验，这套投标辅助决策系统能在很大程度上避免传统的经验判断法与简单估算法容易受主观因素影响而带来的决策失误，使决策果的可解释性和知识库的完善方面做迸一步的研究。
andperiodmakingtwojudgingsimpleknowledgeKEYWORDS：biddataNN(neuralnetwork)Abstractdecisiontechnology,theformedmeantime．Ouotecurrentstudiedpossible．Finally,combiningofsophisticatedavoidsconventionalsubjectivefactor,andreducevariousmaking"’and“quotationtheinternationalmaking．theory,usingmethodcombiningassessmentNNcalculatingfromsimilarproblempattemmleothermethod，wefullquotingsystem．somesystemempiricalestimation，whichareeasytomakesmoresametime，itwork．segments，thiswillfurtherareasimpmvingintelligentbase．Thethesisdividedprogressquotationinto：“bidingmaking'’twosequentsteps，andcarefullyresultsbothdomesticstudies．FurthergeneralizesummarizestatusbidingpatternBaseddiggingnewvaguesynthesisthenacquiredexpectancyoutputmoduleintrainingbyusingassessment．Inbasedrationalisutilizeexperiencegainedsolvingpasssolveproblems．Andfeasibilityauto-pickupkindsutilizingdevelopedbidassistantToextent,thisbiddingfacilitationleadwrongrational．AtmayworkloadBiddingfacifitationrelatesstudygoexplainabilityrationingthussetaccurateoiloncaseaease
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