灰色层次分析法及其定位求解

在已有的层次分析法的基础上，通过讨论现有方法的不足之处，提出了灰色层次分析法．该方法是将区间灰数的白化处理方法与层次分析法结合起来，运用区间灰数的定位进行求解，给出了其求解步骤．通过算例验证，表明该方法为确定权重的行之有效的方法之一．     

基于核和认知程度的区间灰数Verhulst预测模型

针对传统的Verhulst模型只能用于对实数序列进行建模预测的问题,将其建模对象扩大到区间灰数序列,构建基于核和认知程度的区间灰数Verhulst预测模型.首先,将区间灰数序列转化为核序列和认知程度序列,实现区间灰数的白化;然后,分别构建核序列和认知程度序列Verhulst模型,并反推区间灰数上下界的表达式;最后,将模型应用于某高层住宅沉降量预测并与其他模型结果对比,实例表明,所建模型的精度较高,具有实用性.     

一类灰正项几何规划的解法

为了讨论一类系数和指数都是区间灰数的正项几何规划的求解方法,通过对区间灰数适当的白化后将灰正项几何规划转化成通常的正项几何规划,利用正项几何规划的对偶算法求出最优解。以区间灰数的形式给出了该类灰正项几何规划的最优解。丰富了正项几何规划的研究内容,扩展了正项几何规划的应用范围。     

属性值为区间灰数的判别分析法

判别分析法是在已知研究对象分成若干类型并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分类。当观测数据是实数时,我们可以很容易地按照已有的判别方法进行归类,但在实际情况中往往不容易测得精确数据,而是一个个区间灰数。在这种情况下,本文采取灰色系统理论中将灰数白化的方法,先将灰数白化,然后再按照判别分析法进行判别归类。     

决策单元取数一致准则下的灰区间DEA效率研究

当决策群体的输入输出变量为区间灰数时,假设各决策单元在同一指标下的灰区间变量取数一致。基于取数一致灰数大小比较的相关结论,建立了求解DEA效率区间上、下界的线性规划方程。灰区间DEA效率求解方法有两个优点:一方面,取数一致的假设体现了被评价决策单元和参考决策单元的竞争公平性;另一方面,求得的DEA效率区间长度较小,不确定性低,提高了信息不完全条件下采用灰区间DEA模型对决策单元进行有效性评价和效率评估时的分辨力。     

泛灰数学及其在机构误差分析中的应用

在概述泛灰数的概念及其运算规则的基础上,介绍了泛灰数与区间数的转化,利用泛灰数的可扩展性对区间进行分析,研究了泛灰线性方程求解,然后将它应用于机构误差分析中,泛灰数不仅具有区间分析的功能,而且能解决区间分析所不能解决的问题,它为机构误差分析提供了新的方法,最后给出了算例作了对比分析。     

基于灰色模糊评价的ERP选型决策

通过构建ERP选型指标体系,利用层次分析法确定指标权重,修正了传统的上、中、下3类形态灰数白化权函数,结合灰统计法与模糊评价法建立了综合评价模型.应用所建立的评价模型对某应用企业3种候选的ERP系统进行综合评价,3种系统得分(10分制)分别是7.174、6.682和7.006.说明ERP系统适用性综合评价体系能够较好地克服选型决策过程中信息的灰性和专家判断的模糊性,选型效果良好.     

一种基于灰色白化权函数的灰数灰度

依据对现有几种灰数灰度的定义分析总结,提出了一种新的基于灰色白化权函数的灰度.该灰度能较好地直观反映影响灰数灰度各个侧面:灰数区间长度越接近灰数大小,灰度越大;白化权函数与X轴所围成的图形面积越大,灰度就越大.     

三参数区间灰数的多属性灰靶决策方法

针对决策信息不确定的多属性决策问题,提出了基于三参数区间灰数的灰靶决策方法.首先基于"重心"点的重要作用给出了一种新型的三参数区间灰数的距离测度,定义了三参数区间灰数的核和排序方法,由此确定决策方案的正负靶心,利用正负靶心距的空间投影距离求得综合靶心距,由综合靶心距最小化和灰熵最大化确定属性的权重,进而对方案进行排序.最后以一个实例说明决策模型的合理性和实用性.     

泛灰数学在汽车工程中的应用

在概述泛灰数的要领合肥市其运算规则的基础上，介绍了泛灰数与区间数的转化，利用泛灰数的可扩展性对区间进行分析。探讨了泛灰函数在汽车基本性能预测中的应用，泛灰函数不仅具有区间分析的功能，而且能解决区间分析所不能解决的问题，它为汽车性能预测提供了新的方法。     

基于核和精确度的三参数区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型只能解决实数序列和区间灰数序列预测的不足,提出了三参数区间灰数的预测模型.通过定义三参数区间灰数的核和精确度,进而得到三参数区间灰数的核序列、"重心"点序列和精确度序列,从而将三参数区间灰数序列预测转变成实数序列预测,分别对三组序列建立预测模型,在不破坏灰数整体性的前提下,推导还原得到三参数区间灰数的预测模型,并对其进行精度检验,最后用一个实例来验证所建模型的有效性和实用性.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究.最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性.     

泛灰数学在汽车工程中的应用

在概述泛灰数的概念及其运算规则的基础上 ,介绍了泛灰数与区间数的转化 ,利用泛灰数的可扩展性对区间进行分析 ,探讨了泛灰函数在汽车基本性能预测中的应用 .泛灰函数不仅具有区间分析的功能 ,而且能解决区间分析所不能解决的问题 .它为汽车性能预测提供了新的方法     

基于S型效用函数的区间灰数多属性群体决策方法

针对多属性群决策问题中的属性值为区间灰数,提出一种基于S型效用函数的决策方法.根据区间灰数均值白化的思想,将方案属性值转换为实数值;基于有限理性假设,采用双曲绝对风险规避函数构造效用函数的一般形式,得到效用矩阵;根据极大熵准则和群体意见一致性原则确定决策者权重;对各方案的效用值进行排序,选择最优方案;通过实例验证本方法...     

关于灰色集与区间集相关性质的探讨

针对灰色不确定性问题提出了灰色集合的概念,作为对相关灰数概念的拓广,分别定义了区间灰集、区间集及全序区间集,并对它们的相关性质进行了探讨.     

基于灰色信息的支持向量域分类算法

当被识别的样本包含有未确知性的灰信息时,传统的SVDD算法无法对其类别作出判别.针对这一问题,并考虑到SVDD算法是一种基于样本间距离测度的判别方法,提出了一种针对灰信息样本进行判别的支持向量域数据描述算法-GSVDD算法,该算法利用区间数对未确知性的灰信息进行表达,将区间运算引入到SVDD算法中,以区间距离取代原来的确定性距离,从而对灰信息目标样本进行识别.理论分析和实验结果均表明,该算法是有效和可行的.     

基于区间数的多指标灰靶决策模型的研究

现实生活中遇到的许多问题都具有不确定性，使得在对系统进行决策评估时，指标值难以精确化。在此情形下，人们常常对指标值给出一个区间，到目前为止， 尚未有人研究区间数灰靶决策。首先定义了区间数、m维区间数的距离及其距离性质，并证明了当区间数为实数时，区间数距离就是实数距离的推广；提出了区间数规范化方法，在此基础上, 建立了基于区间数的灰靶决策模型，从而把灰靶决策模型由实数序列拓展到区间数序列，使灰靶决策理论得到发展，同时为扩大灰靶决策的应用领域提供了理论根据。最后以实例验证了该模型的有效性与实用性。     

基于核和灰度的区间灰数行列式的若干性质

为了简化区间灰数行列式的运算,完善区间灰数的运算和灰数代数系统的理论基础,利用区间灰数的简化形式探讨区间灰数行列式的性质,得到了基于核和灰度的区间灰数行列式的若干性质,简化了区间灰数行列式的运算,为进一步探讨区间灰数矩阵及区间灰数线性方程组奠定了基础.     

一种基于容差关系的辨识矩阵属性约简法

为有效处理灰色信息系统的属性约简问题．将粗糙集理论中有关属性约简的方法运用到灰色信息系统中。提出了一种基于容差关系的辨识矩阵属性约简法．这种方法并不对灰数进行白化．而是直接利用灰数的区间覆盖性定义一个基于贴近度的容差关系．并根据这个容差关系建立一个辨识矩阵对属性进行约简．避免了当灰数的取值分布信息缺乏时对灰数进行白化的主观性，是一种较为客观有效的灰色信息系统的属性约简法．