基于改进灰色关联分析的仿真模型验证方法

为客观有效地进行仿真模型验证,降低灰色关联分析应用于模型验证的风险,构建了改进的灰色关联分析模型。分析了当前基于灰色关联分析的模型验证所存在的问题,针对仿真模型验证的特殊需要,综合考虑仿真模型输出和实际系统输出时间序列之间的相近性和相似性,提出了改进的灰色关联度模型,并证明了改进模型满足灰色关联四公理。最后通过实例的分析与比较验证了该模型的合理性和有效性。     

灰色T型关联度的改进

通过对现有灰色关联度及T型关联度模型的分析,提出了灰色T型关联度的改进模型,改进后的关联度模型能够反映序列的正、负相关关系,并且具有对称性、唯一性、可比性和无量纲化后的保序性.通过实例表明了改进的灰色T型关联度能够更真实地反映序列曲线的关联程度,所得关联分析结果较为客观可靠,并且易于在计算机上实现.     

基于灰色关联分析的仿真模型验证及其改进

分析比较了仿真模型可信性验证常用方法的特点，把灰色关联分析方法运用于仿真模型的可信性验证中，给出了具体的操作步骤，然后分析了灰色关联分析模型运用于仿真模型可信性验证中存在的风险，并针对仿真模型可信性验证的特殊需要，对灰色关联分析模型进行了一定的改进，最后通用实例验证了改进的合理性及风险的降低。     

加权阵灰色关联理论及其在仿真模型验证中的应用

常规灰色关联分析应用于仿真模型验证时,仅考虑了时间序列之间的相似性,忽略了时间序列之间的接近性,但这种接近却属于仿真模型的误差范畴,因此使用常规灰色关联分析进行仿真模型验证存在一定的风险,针对这一问题,提出了一种加权阵灰色关联度模型,综合了时间序列之间的相近性和相似性两个方面,因此提高了模型验证的准确性和可靠性.同时该模型可以同时处理具有多个特征行为的关联分析问题.给出了具体的基于加权灰色关联分析的模型验证的操作过程,并证明了改进模型满足灰色关联四定理.通过实例分析验证了改进模型的合理性和有效性.     

灰色系统理论在作物育种中的应用初探

本以对甘蓝型杂优油菜比较试验资料为分析材料，介绍了灰色系统理论中关联分析的原理和方法，引用并改进灰色关联度的聚类分析方法，研究了灰色关联度在选育新品种综合评估中的应用，进一步探讨了在作物性状间相互关系研究上的应用，分析结果与实际表现是一致的，证明了方法的可行性，同时讨论了关联分析在作物育种中应用的可能性。     

灰色关联分析模型研究进展

本文对灰色关联分析模型的研究进展进行了系统梳理. 从早期基于点关联系数的灰色关联分析模型, 到基于整体或全局视角的广义灰色关联分析模型; 从基于接近性测度相似性的灰色关联分析模型, 到分别基于相似性和接近性视角构造的灰色关联分析模型; 研究对象从曲线之间的关系分析到曲面之间的关系分析, 再到三维空间立体乃至n维空间中超曲面之间的关系分析. 明确了有待进一步研究的问题. 较为清晰地向读者展示出灰色关联分析模型的几条研究脉络.     

广义灰色关联分析模型的统一表述及性质

系统地研究了初值化、始点零化和初值-始点零化三种关联序列算子的幂等、线性和仿射变换性质,给出了灰色关联接近性公理的数学定义,阐述了灰色关联度正定性、仿射性和仿射保序性的物理意义.揭示广义灰色关联度及其改进均是以序列插值曲线之间面积为基础进行构造的内涵,通过引入分辨系数,分别给出了广义灰色关联度和改进广义灰色关联度的统一表述形式,证明了分辨系数与关联序的独立性,研究了其正定性、平行性、一致性、仿射性、平行保序性、一致保序性、仿射保序性和适用性.     

农业生产资料对农村(农业)经济发展的影响研究

应用灰色系统理论中关联分析方法和灰色预测模型,对河北省农村(农业)经济总量与农业生产资料之问的关系进行了灰色关联分析,然后在对其发展的趋势进行预测的基础上,进行了趋势的关联分析,其结果动态地反映了河北省农业经济发展的趋势,为区域发展的科学决策提供了依据。表4,参5。     

信息系统项目四元评价模型及其准确度研究

根据从定性到定量综合集成方法论理论 ,将改进的德尔菲、层次分析、灰色关联及模糊综合评价集成 ,提出了评价信息系统项目的四元评价模型 ,介绍了四元模型的工作步骤并对其准确度进行了分析和验证 .     

虚拟企业灰色评价体系的构建与运行

引入灰色系统理论方法,以解决信息不确定下的虚拟企业评价体系的生成问题.首先,提出了含灰色不确定性的虚拟企业评价体系的总体框架.接着在其指标优选环节中,重点研究了灰色系统理论的灰色关联分析;对现有的灰色关联分析方法进行扩展,结合质量控制中的标准化概念,提出灰色关联分析中的标准化算子;为了改变以往的灰色关联算子两个序列阶次需相等的局限,又提出了变阶算子的概念(具体包括乘幂、指数、对数算子).最后,在虚拟企业评价体系的构建阶段,结合灰色模糊集理论提出了灰色模糊评价体系,并引入了GM预测模型,使得评价体系能够反映观企业将来的状态.     

改进的灰色关联度在农业系统中的应用

在目前各种常用的灰色关联度模型中，都或多或少地存在一定程度的缺陷，针对这些缺陷，提出了一种新的关联度计算方法，并将其运用到松 地某县的农业系统中，从定量的角度考察了粮食产量与诸影响因素之间的相互关系，在此基础上，提出该县今后农业的发展措施推导与计算结果同时表明，所提出的灰色关联度模型满足规范性和保序性要求，并且同常规数理统计方法算的结果保持高度的一致性，对已有的关联度模型有较大的改进，具有良好的性质。表２，参４。     

灰色趋势关联聚类及其在数据挖掘中的应用

分析了数据库中"贫"信息数据的特点,以及"贫"信息数据挖掘问题的要求。应用一般系统理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类方法。以某大型酒业股份公司仅有的少量商品销售数据为数据挖掘对象,应用灰色趋势关联聚类方法,按商品销售增长趋势,对各类商品进行了聚类分析,得到了一种符合销售实际的聚类结果,阐明了灰色趋势关联聚类方法的有效性、方便性和实用性。     

灰色关联理论中存在的不相容问题

灰色关联理论是灰色理论的一个重要组成部份 ,它是灰色聚类分析和灰色决策的基础 .然而灰色关联公理与灰色关联度之间存在着一些矛盾 ,这些公理使得现行的所有灰色关联度都是不合理的 ,据此 ,文章指出了公理中存在的问题并提出了解决的思想 ,使得灰色关联理论更具合理性 .     

基于标准差修正G1组合赋权的人的全面发展评价模型及实证

根据"坚持以人为本, 树立全面、协调、可持续的发展观, 促进经济社会和人的全面发展"的科学发展观内涵, 从生活质量、人口素质、经济发展环境、社会发展环境、人力资本环境和生态环境6个准则筛选国民幸福指数、基尼系数等31个指标构建了人的全面发展评价指标体系. 通过标准差修正的G1 法(序关系分析法)对指标体系进行组合赋权, 建立了基于标准差修正G1组合赋权的人的全面发展评价模型, 并对我国2001-2007的人的全面发展进行评价. 本文的创新与特色一是通过生活质量、人口素质和生态环境等6方面的评价, 反映了和谐社会人与社会和谐、人与自然和谐、人与人和谐的基本要求, 体现了以人为本的科学发展观. 二是通过标准差修正G1组合赋权方法确定指标权重, 使得组合权重体现专家意见和指标数据信息, 避免了在主观赋权中指标重要性标度的给出人为主观确定, 缺少客观依据的问题, 避免了主客观权重分配的问题.     

农业生态环境灰色综合评价及其支持系统

确定了农业生态环境质量评价的指标体系 ,提出了应用层次灰色分析法评价农业生态环境质量的方法步骤 ,农业生态环境质量的等级划分 .并开发了相应的综合评价支持系统 .     

教学全面、全员、全程动态管理的理论、方法与模型

对教学管理目前的发展趋势和存在的问题进行了分析 ,提出了全面、全员、全程动态的积累水平、波动水平、阶段实际水平和进步指数的概念 ,给出了可操作性的教学质量全面、全员和全程动态管理的评价方法和模型 .该方法与模型已应用到我们所开发的“通宝育杰学校全面质量管理支持系统”中.     

灰色综合评判模型

基于拓展的最小二乘准则，运用灰色关联理论，本文建立了新的灰色综合评判模型。实例表明，该模型计算简便、科学合理、可信性强。这是综合评判的一条新途径。     

黄土高原小流域综合治理效益多维灰色动态评价

构建了黄土高原小流域综合治理效益评价指标体系,以砖窑沟流域为例,选择1989、1998、2010年3个时期,采用多维灰色评估模型进行小流域综合治理效益评价。结果表明,高灰类和低灰类的土地面积均为上升趋势,但高灰类上升缓慢,中灰类呈迅速下降趋势。同时,划分了综合治理效益发展趋势类型,即高稳定型、低稳定型、上升型、下降型和不稳定型,其中低稳定型和下降型的发展趋势成为流域的主要类型。今后的黄土高原小流域综合治理应采取新思路、新策略。图3,参13。     

不确定条件下的质量绩效测评方法

以ISO9004标准为基础,建立了质量绩效评价模型.根据评价模型的多层次多指标结构特征以及评价信息的不确定性特点,将D-S证据合成理论应用于质量绩效评价系统,利用模糊评判和群组决策方法处理评价过程中的不确定信息和未知信息,给出了D-S证据合成中mass函数的确定方法,并将一种改进的D-S证据合成方法应用于多专家、多指标的信息合成,从而建立了不确定条件下的质量绩效测量和评价方法.最后,通过实例应用对上述方法的实用性和有效性进行了说明.     

区间数多指标决策问题的新灰色关联分析法

针对属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的灰色关联分析法。首先定义了区间数正理想方案,由此计算出各方案相对于正理想方案的区间数灰色关联系数。然后运用区间数的数乘运算和加法运算计算出各方案相对于正理想方案的关联度,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的关联度来确定方案的优劣。给出了一个数例,证明所提方法简单、有效,易于实现。