项目负责人：梁吉业    承担单位：山西大学

社会经济活动形态的日趋复杂和规模的不断增长导致其产生的数据迅速膨胀，主要特征表现为：规模的海量性、表示的高维性、结构的复杂性、时空动态性，同时具有不完整、不确定、非协调等特点，对高维复杂数据的分析利用成为经济管理领域信息处理面临的主要任务。本项目针对符号数据、函数数据、成分数据等经济管理领域中典型的高维复杂数据，就与之相关的两大核心科学和技术问题：高维复杂数据的数学建模与知识推理、高维复杂数据的综合利用与行为决策，开展深入系统的研究。具体研究内容包括：符号数据的粒化、粒度空间结构、基于多粒度与动态粒度的问题求解模型与算法；函数数据的聚类、基于粒度支持向量机的分类与回归分析；成分数据的方差分析方法、时序成分数据的预测方法；区域全社会固定资产投资决策、股票投资选择决策等问题的实证研究。项目研究成果将形成一个高层次复杂数据分析的基础理论体系，创新经济管理领域数据分析的理论与应用。该项目获2010年国家自然科学基金重点项目资助。