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全
行
为
科
学
与
电
力
安
全
生
产
管
理
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王
国
平
从表 2和表 3可知,对于 25个测试
样本的风险类别, 本文的粗糙集方法以识
别率 92%正确评估 23个测试样本的风险
类别,高于综合层次分析法的识别率
72.0%、神经网络的识别率 80.0%和综合
模糊评价法的识别率 84.0%。实验结果表
明:粗糙集理论在建设项目风险评估效果
上优于传统的风险评估技术 。
5 结论
本文利用粗糙集理论对建设项目数
据本身进行挖掘, 由于不依赖于人的先验
知识发现项目风险决策规则, 得出的结论
比一般的主观赋权法更具真实性和可靠
性,提高了评价结果的客观性 。若使用计
算机及相关软件,当处理数据的量较大
时,可使操作简单容易, 评价结果更具普
遍性、科学性 、合理性 。但计算获得的风险
决策规则完全由样本决定, 若样本的数据
量非常少且不具有代表性, 则决策规则的
挖掘具有