基于粗糙集組合模型的藥品營銷決策支持系統(tǒng).pdf

1、藥品營銷系統(tǒng)中的各經(jīng)濟指標的預測一直是困擾著藥品銷售商的重要問題。本文通過將組合模型權系數(shù)確定問題轉化為粗糙集中屬性重要性評價問題，提出基于粗糙集的組合預測模型的構建方法。 組合模型的基本思想一直受到人們的青睞，組合模型的最大特點就是能夠充分有效地利用各種模型所含的獨立有用的信息，并使多種預測模型同時對同一預測對象進行預測成為可能，從而提高預測效果。在計算機領域中的應用也正日益受到重視，為決策系統(tǒng)中解決預測問題提供了新而有效的方

2、法。 本文主要是依據(jù)現(xiàn)有的藥品經(jīng)營企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，對其進行分析、處理，使它發(fā)揮更大的作用，為決策者提供可靠的決策支持。在本文中，首先闡述了相關的粗糙集理論、各種單一模型方法、組合模型方法等理論知識；接著介紹了利用各種單一模型模建模；然后利用粗糙集理論對預測模型庫中得出的多種預測結果進行組合建模。通過上述實驗實現(xiàn)了對藥品經(jīng)營企業(yè)的銷售情況分析和藥品價格、成本、利潤的預測。實際應用顯示基于粗糙集的組合模型優(yōu)于單一模型的預測，在實