基于灰色系统理论的数据挖掘技术

利用灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具的特性,针对系统样本数据量不大或有残缺,样本数据更新变换快,整体数据规律相当复杂,而在某一时间或空间的数据却有很强的规律性之类的贫信息灰色系统中的数据挖掘课题,探讨了灰色系统理论与技术在数据挖掘中的应用问题,提出了贫信息灰色数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法,并提出了灰色系统数据挖掘的体系结构。     

目标识别的灰色工程方法研究

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域应用广泛.探讨了灰色系统理论在目标识别中的应用问题,提出了目标识别的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法及灰色统计聚类算法.     

灰色聚类的几个问题

灰色聚类是贫信息系统决策的重要技术。在已有的灰色聚类的基础上，讨论了聚类结果的模糊综合评判问题和模糊聚类问题，并讨论了利用ＡＲＭＡＶ或ＳＣＧＭ（１，ｈ）ｃ进行预测型灰色聚类的问题。     

基于灰色相似关联关系的灰色变精度粗糙集模型及应用

针对决策信息系统含有大量的灰信息、噪声数据且属性值为区间灰数,而利用传统的方法对其处理时易造成信息损失,鉴于此,本文利用灰色系统理论的思想方法构建了一种新的灰色变精度粗糙集模型。该方法,首先利用灰色相似关联度定义基于阀值λ的灰色相似关联关系、灰色相似关联类,而后以灰色相似关联关系代替灰色变精度粗糙集模型的等价关系,构建了一种基于灰色相似关联度的灰色变精度粗糙集模型,进而研究了模型的相关性质,并以实例验证了新模型的有效性与适用性。     

灰色综合聚类法的改进及其在河南省农村经济发展水平评价中的应用

一般灰色聚类及其改进方法的文献均是在灰色聚类系数向量分量的最大原则基础上给出聚类结果的。该类方法忽略了聚类系数向量最大分量之外的其它分量对聚类结果的作用。灰色综合聚类方法综合考虑了聚类系数向量各分量对聚类结果的作用,是对灰色聚类分析技术的重大发展。但灰色综合聚类法把综合聚类系数的取值范围平均分为s个等长区间的分法需要加以改进。提出了一种改进的灰色综合聚类方法,该方法在综合灰色聚类方法的基础上,以k±0.5为中间界点来划分综合聚类系数所属灰类的区间。并且证明了当一般灰色聚类法的聚类系数差异大于1-1/（s-1）时,改进的灰色综合聚类法和一般灰色聚类法的聚类结果相同。最后以河南省农村经济发展水平聚类为例进行了实证分析。     

灰色关联聚类在面板数据中的扩展及应用

首先分析面板数据格式,探讨其几何特征的曲面簇描述方法.进而依据灰色关联分析原理,在三维空间中讨论面板数据各指标的几何特征相似性,提出基于矩阵的扩展灰色绝对关联度,保持与原关联度公式一致,并定义了矩阵始点零化算子和关联度参数.在此基础上,说明扩展关联度矩阵构造方法和面板数据聚类分析过程.最后通过实例验证该方法的有效性,结果表明扩展灰色关联聚类方法具有良好效果.     

空中目标威胁排序的灰色聚类决策方法

空中目标威胁排序是防空射击指挥中的重要环节,针对空中目标威胁排序问题,提同了一种基于灰色定权聚类决策的空中目标威胁排序方法.该方法通过对空中作战目标的分析认识,对目标的威胁因素的特征指标进行挑选,分析特征指标取值变化对目标威胁程度的影响,采取绝对关联度分析,确定特征指标的选取,在不需要精确校正指标数据的情况下.运用灰色关联聚类的思想实现了威胁排序,符合防空作战的实际情景需求.给出了应用该方法的具体步骤,通过示例结果表明灰色聚类决策对空中目标威胁排序具有良好的适用性.     

基于离差最大化的灰色聚类方法

针对灰色聚类分析中指标权重的确定存在的问题, 利用离差最大化的原理,提出了一种基于指标白化权函数值离差最大化的灰色聚类指标权重确定方法,从而建立了指标白化权函数值离差最大化的灰色聚类模型并对模型进行求解.该方法体现了用聚类指标的离差程度来反映指标信息的重要程度这一思想.最后通过实例应用, 验证了该方法的客观性与有效性.     

基于灰色关联聚类的特征提取算法

针对航空发动机气路部件故障样本特点,提出了一种基于灰色关联聚类的特征提取算法.论述了邓氏、相对变率和斜率三种灰色关联度分析方法,并以利用灰色关联度作为动态聚类欧氏距离的思想,构建灰色关联聚类特征提取模型.以某型涡扇发动机常见气路部件故障为例,利用ESVR算法验证特征提取能满足故障诊断要求. 仿真结果表明:该方法可以提取特征传感器, 使核与约简更精确.     

一种地理网格新概念下的目标数据融合方法

针对全球作战中目标信息表示和数据融合的应用场合,提出了地理网格新概念、编码及与地理坐标之间的转化方法,并将同一目标在地理网格上的多个雷达信息用灰色关联的方法进行融合。该数据融合算法利用同一目标信息之间的灰色关联,减小了干扰和随机因素对数据融合的影响,使目标信息更统一、更精确。给出了该方法的具体步骤,并通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

灰色一般局势决策及其应用研究

运用一般系统理论,对灰色局势决策的共性进行了分析,提出了灰色一般局势决策系统的概念,给出了其定义和系统化的数学模型,为灰色决策理论的发展提供了理论基础。作为该模型的实例化,给出了灰关联测度矩阵和灰关联综合效果测度矩阵的定义,进而对灰关联局势决策方法进行了补充和完善。最后,以某大型酒业股份公司营销网点建设方案的决策为研究案例,运用灰关联局势决策分析方法,得出营销网点建设方案的排序结果,阐述了灰色一般局势决策系统的理论和应用价值。     

基于核和灰度的灰色马尔可夫预测模型及应用

在处理预测问题时,常有原始数据为区间数组成的随机波动性较大的区间数列的状况。为进一步提高区间灰数预测精度,提出基于核和灰度的灰色马尔可夫预测模型。该方法以区间灰数核序列为依托建立预测模型,实现区间灰数核的预测;又根据“灰度不减公理”,由灰数核为中心延伸得出区间灰数的上下界;在保持区间灰数独立完整的前提下,构建了区间灰数预测模型,在此基础上用马尔可夫预测模型修正预测结果。该模型在航空货运量的趋势预测中显示马式链修正结果较区间灰数预测数据呈低估状态。结果有助于加强市场参与者对航空货运市场的宏观认识,并为经济决策行为提供参考。     

基于灰关联分析的目标识别方法研究

深入研究了灰关联分析方法在目标识别中的应用，提出了基于灰关联分析的目标识别方案，给出了对目标声信号进行灰关联分析的方法和步骤，并以此作为灰色目标识别的基础，在此基础上，利用舰船声场通过特性仿真数据建立了典型目标的模本数据和待识目标样本数据，进行了舰船目标声信号的灰关联分析，确定了目标识别与分类的判据，对两类舰船目标类型进行了识别，从而验证了灰关联分析方法应用于目标识别的可行性和有效性。     

基于时空关联网络的机场机位运行过程建模

为了提高机场机位运行效率, 对机位运行过程进行精确分析描述。在分析机场进出港航班机位运行流程的基础上, 将机位运行过程抽象为时空关联网络,定性描述航班与机位的逻辑关系, 使用航班时间窗、机位地理位置等特征参数定量描述机位运行信息, 由此构建一种基于时空关联网络的机场机位运行过程定量描述模型。利用国内某大型枢纽机场实际机位运行数据对所提模型进行分析验证, 结果显示,时空关联网络模型符合幂律分布, 58.62%的节点平均误差为0.172 4 h, 节点度分布均值为0.666 7, 聚集系数均值为0.807 5。节点度分布较高和聚类系数较高的节点为关键节点, 对应影响力较大的关键航班;较现有模型, 描述态势信息的宏观微观特征参数提升了场景描述精度并能有效适应数据规模的变化。     

灰色关联分析用于稻米品质综合评价的改进

根据最新的国家米质标准和农业部行业标准,对用于稻米品质综合评价的灰色关联分析方法进行了改进,并对改进后的分析结果作了解释和预测,对学术界关于灰色关联分析的应用价值问题提出了自己的观念。表2,参16。     

工业企业活力综合评价模型研究

企业活力评价是对企业进行多目标的综合评价.在评价过程中,评价信息的不确切和完全性,决定了评价系统的灰色性,以灰色系统理论为基础的灰色评价具有可行性.针对目前一般评价方法在各类灰色程度评价信息的利用上的缺陷,本文提出了基于多层次灰色理论的工业企业活力综合评价模型,使评价结果客观合理.     

无检测器交叉口交通流量预测的灰色神经网络模型

为解决一般预测方法要求原始数据量较大,而无检测器交叉口获得的交通流量数据又非常有限的矛盾,提出了一种基于灰色神经网络的无检测器交叉口交通流量预测方法。通过选择不同长度的历史数据构建不同的灰色预测模型,对于不同灰色预测模型得到的预测结果再使用神经网络进行组合,该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而神经网络具有非线性拟合能力的特点。以107国道新市站2002年观测的交通流量作为原始数据,采用灰色神经网络进行时交通流量预测,结果表明了该方法是有效可行的。     

特征指标信息不完全的系统聚类方法

针对聚类时象特征指标值信息不完全且指标权重确定的多指标聚类分析问题，提出了一种新的系统聚类分析方法。在本文中，首先时特种指标值信息不完全的多指标聚类问题进行了描述；然后依据待统的系统聚类分析方法的基本思路，给出了书解特征指标值信息不完全的多指标聚类问题的计算步辣，其核心是通过构建并求解二次规划模型，将不完全信息转化为完全的数值信息的形式，进而通过运用系统聚类法的思路，即可得到所有聚类对象的分类结果。最后通过给出了一个算例说明本文提出的方法。     

系统仿真数据采集管理传递误失补偿方法

针对在系统仿真信息采集、信息管理、信息传送过程中数据列出现空穴、误传或丢失的问题,文章探讨如何对数据进行有效补偿,并结合灰色理论与正交试验设计方法建立了数据列缺失补偿模型,给出了数据列空穴补偿优化准则与具体的补偿方法;通过具体的补偿实例说明信息链空穴灰色生成与正交试验设计生成是一种极为有效地信息缺失补偿方法。