基于改进三角白化权函数的灰评估新方法

对已有的端点型三角白化权函数进行改进,构建了一类中心点型三角白化权函数,进而对两类白化权函数的灰类交叉特性、聚类系数和端点选取等方面进行比较研究,结果表明中心点型白化权函数优于端点型白化权函数.最后以高校学科建设综合实力评估为例对两类方法进行对比分析,说明了新方法的有效性.     

长江三角洲典型县域农业生态环境质量评价

选建了农业生态环境质量评价指标体系,应用基于三角白化权函数的灰色聚类评估方法,全面评价了位于长江三角洲地区的常熟市农业生态环境质量状况.结果表明,该市农业生态环境总体上处于较好状态,有利于当地农业生产的可持续发展.     

基于梯形隶属函数的区间数模糊评价方法

用区间数表征事物特征更符合科学的严谨性,模糊理论在研究和解决模糊性问题方面有其独特的优势.在经典模糊理论和已有区间数的研究成果基础上,结合聚类的思想把隶属函数的研究在区间数上作了拓展,以梯形隶属函数为例,构建了隶属函数值,并对隶属函数值也是区间数这更一般形式模糊聚类的原理作了研究.事实上公路网综合水平的内涵和外延是不清晰的,是一个模糊系统,根据公路网的现状及可比较的原则,将构建的基于区间数的梯形隶属函数用于公路网综合水平评价,结果表明了评价的合理性.     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性管理决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时决策属性呈现模糊性,以至于无法获取概率决策规则。鉴于此,本文构建了灰色定权聚类与粗糙集变精度的杂合模型,首先运用基于中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法对包含不同量纲指标的知识表示系统进行处理,生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,获取概率决策规则。最后以区域关键技术选择为例,表明该模型的可行性与实用性。     

一种基于区间灰数几何特征的灰数预测模型

灰色系统预测模型的已有研究主要建立在实数的基础之上,没有考虑灰数信息对预测结果的影响,根据区间灰数序列在二维坐标平面上的几何特征,通过"面积转换"与"坐标转换",将区间灰数序列转换成等信息量的实数序列,然后推导并建立区间灰数的预测模型,通过建立多组随机区间灰数序列的预测模型,与其他灰数预测模型的模拟精度进行了比较.模型...     

考虑概率分布的灰数排序方法

综合分析了模糊数学、随机概率及区间数等不确定性信息处理方法的优劣之处,提出用灰数来描述不确定性信息, 在考虑灰数的概率分布的基础上, 给出了灰数的新定义, 提出了灰数排序的可能度方法,并重点研究了离散灰数和区间灰数的排序规则, 在均匀分布情况下, 区间灰数将退化为区间数. 最后通过算例佐证所建立灰数排序方法的有效性.     

区间灰数的灰色变权与定权聚类模型

针对观测值为区间灰数的灰色聚类问题, 通过构建区间灰数集上的积分均值函数, 将实数域上单一观测值的白化权函数推广到观测值为区间灰数的情形, 并给出了上限、适中、下限测度白化权函数的区间灰数形式, 进而建立了区间灰数的灰色变权、定权聚类模型, 并开发了该模型的人机交互式界面软件. 最后将该模型应用于高校教师工作绩效评估, 说明了该方法的有效性和实用性.     

基于核和灰度的区间灰数预测模型

在灰色系统理论研究领域,以“灰数”序列为建模对象的灰色预测模型的研究还较为缺乏。以区间灰数的“核”序列为基础建立预测模型,实现未来区间灰数“核”的预测,然后以“灰度不减公理”为理论依据,以“核”为中心拓展得出区间灰数的上界和下界;在不破坏区间灰数独立性和完整性的前提下,实现了区间灰数预测模型的构建;算例分析验证了该模型的有效性及实用性;区间灰数预测模型对丰富与完善灰色预测模型的理论体系、拓展灰色预测模型的应用范围,均具有十分重要的意义。     

三参数区间灰数信息下的决策方法

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了方案指标值为区间灰数且灰数取值可能性最大数已知的决策问题.首先定义了三参数区间灰数,利用这类灰数的特性及经典灰色关联决策的优势,提出了三参数灰色区间关联度方法;其次考虑到各方案的效果评价向量与理想最优方案及临界方案在空间位置及几何形状的接近度和相似性,构建了三参数灰色区间斜率关联系数公式,结合建立的三参数灰色区间关联系数公式,给出了灰色区间综合贴近度方法.最后借助三参数区间灰数评价值的期望值及一维投影寻踪法的分析技巧,引入了投影指标函数方法.并对上述三种决策方法建立了相应的算法,应用实例说明了文中提出的决策方法的合理性和有效性.为灰色决策理论与应用研究提供了新的思路.     

基于灰关联分析的谱聚类

谱聚类作为一种建立在谱图理论基础上的聚类方法,具有能够处理任意空间形状数据且收敛于全局最优解的优点,但其对参数非常敏感,参数值微小的变化都会影响聚类精度.提出一种将基于差异信息理论的灰关联分析结合到谱聚类中的新方法,利用序列的均衡接近度描述数据点的相似程度,在克服参数影响的同时提高了传统谱聚类算法的性能.实验结果证明了新方法的有效性.     

具有n种投入要素的灰色生产函数

本文主要讨论应用灰色系统的GM(1, N)模型, 推导灰色生产函数的过程, 并对其中的参数的经济意义作若干简要证明。     

基于灰色模糊关系的灰色模糊综合评判

根据灰色模糊数学的理论 ,将隶属度和灰度综合起来表示灰色模糊数 ,在原有评判方法的基础上给出了适用性更广的灰色模糊综合评判方法 ,能够使评判结果更加客观可信.     

主动悬架最优控制性能函数的加权系数研究

为了分析汽车主动悬架最优控制性能函数中加权系数的影响，对某轿车建立了整车七自由度动力学模型，设计了基于随机最优控制策略的状态反馈控制器。通过ADAMS＆MATLAB＼simlllink联合仿真，探讨了性能函数加权系数对悬架控制力的最大幅值及悬架性能的影响，得到了该轿车性能函数中加权系数的变化与主动悬架最优控制力的最大幅值及悬架性能的关系．这为主动悬架最优控制性能函数加权系数的确定提供了参考依据。     

基于改进型灰色评价的虚拟企业合作伙伴选择

运用改进型灰色多层次综合评价方法,对虚拟企业合作伙伴选择的三级评价指标体系进行了全面、系统的评价.在此评价过程中,利用熵技术和AHP法对评价指标进行组合赋权.最后给出一个实例分析.     

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。     

Prediction model of interval grey number based on DGM（1,1）

In grey system theory, the studies in the field of grey prediction model are focused on real number sequences, rather than grey number ones. Hereby, a prediction model based on interval grey number sequences is proposed. By mining the geometric features of interval grey number sequences on a two-dimensional surface, all the interval grey numbers are converted into real numbers by means of certain algorithm, and then the prediction model is established based on those real number sequences. The entire process avoids the algebraic operations of grey number, and the prediction problem of interval grey number is usefully solved. Ultimately, through an example’s program simulation, the validity and practicability of this novel model are verified.     

基于DEA理论的交通安全评价模型

对不同地区进行道路交通安全评价时,通过对评价指标体系的优化,引入二次相对评价方法,提出了基于数据包络分析(DEA)的道路交通安全评价方法.并运用该方法讨论了不同地区交通安全状况的相对安全性.     

路网模糊流量条件可靠性瓶颈逻辑割树模型研究

采用模糊聚类分析法、故障树方法的逻辑思想与图论的割集理论 ,研究了在一定时间范围里 ,路段模糊流量条件可靠性评价问题 ,并在此基础上 ,设计了路网模糊流量条件可靠性瓶颈的逻辑割树模型 ,提出了相应的“瓶颈算法”,并作了实证分析.     

基于扰动信息的连续区间灰数灰色预测模型

针对连续区间灰数的预测,提出了分数阶累加二次时变参数离散灰色预测模型(FQDGM (1,1)模型)。在不损失原始信息的前提下,将区间灰数转化为核序列和灰半径序列,然后分别对核序列和灰半径序列建立FQDGM (1,1)模型。新模型针对同时包含指数和二次曲线趋势的系统,通过二次时变参数的求解和阶数的调整,实现对于原始信息进行有效挖掘,避免扰动信息的干扰,提高模型的稳定性。最后,运用不同灰色预测模型,对于一个算例和一个实例进行建模,计算结果显示了所提方法的优越性,从而进一步拓展了灰色预测理论的应用范围。