一类不确定性决策问题的变权分析方法

以灰色系统理论和模糊数学为基础,探讨了多属性决策问题中所包含的不确定性可以用灰色模糊数表示的情况,提出了基于灰色模糊信息的多属性决策的概念.利用分析方法和技巧,融合变权和熵权误差分析法,构建了灰色模糊多属性决策问题的算法,直接由灰色模糊决策矩阵确定变权的基础权重和上确界,使算法在理论上更加严谨可靠,为不确定型多属性决策方法研究提供了一条新思路.给出的算例说明了算法的可行性.     

一种结合勾股模糊相似度的多属性决策方法

为了解决现有勾股模糊相似度度量中由于忽略犹豫度而造成度量不精确的问题，提出一种新的相似度的度量方法.首先，在属性值为勾股模糊数的条件下，将勾股模糊相似度定义结合灰色关联分析的思想应用于多属性决策，提出一种新的结合勾股模糊相似度的灰色关联分析多属性决策方法，并设计了该方法的算法.通过一个翔实的算例分析证实了提出方法的正确性和有效性，证明其为多属性决策的一种新的可行方法 .通过两组实验结果的对比，提出的方法比其他方法的决策更贴近实际结果，验证了该方法的可靠性.该算法还避免了人工计算，具有高效性.     

一种基于区间灰色梯形模糊数的多属性群决策方法

针对属性权重未知,属性值为区间灰色梯形模糊数的多属性群决策问题,提出了一种改进的灰色关联决策方法.首先,定义了区间灰色梯形模糊数的概念并建立了区间灰色梯形模糊数的相关运算规则以及区间灰色梯形模糊数之间的距离;然后,采用算术加权平均算法将个体信息集结群信息,基于信息熵建立了指标权重的求解模型,并采用灰色关联方法对方案进行排序;最后,通过实例说明了本方法的有效性.     

一种求解MADM问题的模糊算法

提出了种解模糊算法，产针模糊数据转换成数值数据，以运用经典的多属性决策方法来解决模糊多属性决策问题，给出了模糊多属性决策问题的描述，算法的计算步骤和计算公式。本算法可使编程和数据处理更加容易，还给出了一个实际算例，。     

基于信息熵和灰色系统理论的区间直觉模糊多属性决策

针对方案属性值为区间直觉模糊数,且属性权重信息完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊熵和灰色关联分析的决策方法。为全面考虑各评价属性权重信息完全未知的情形,首先,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重,在有效减少评估信息流失的同时,还能真实反映决策者的意愿;然后,依据灰色关联分析理论推演得到灰色关联度公式,结合属性权重计算各方案分别与正、负理想解的灰色关联度;最后,确定各方案的相对关联度,并依此对各方案进行排序。通过信息系统评估的代表性实例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。     

连续值域决策表的属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集理论，首先给出了一种求连续属性重要性的方法，然后由粗糙集中属性约简思想，给出连续值域决策表的属性约简算法，最后通过实例说明该算法的有效性。     

犹豫模糊语言多属性决策灰关联分析方法及其应用

以区域金融生态环境评价问题为研究对象,提出一种新的融合方法;针对犹豫模糊语言术语集,结合灰色关联分析理论,提出犹豫模糊语言灰色关联度的概念,并基于离差最大化原理给出最优化模型,对各属性进行客观赋权;最后用实例验证了其有效性和可行性,突破了传统的灰色关联分析法应用于区间属性的决策问题,研究了更模糊且更贴近现实的语言评价环境,该方法不仅能够充分利用原始评价数据,且能减少不必要的信息损失。     

工程建设规划方案属性综合评价

结合公路运输枢纽站规划方案的评价实例，建立了基于客观性权重的、以属性识别理论进行方案优选的定量方法——属性综合评价法．实例评价结果表明，该方法评价结果与灰色关联度分析法、模糊综合分析法以及模糊相似判断法的评价结果一致，且该方法的计算过程简便，易于操作，有较高的推广应用价值．     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

一种求解MADM问题的模糊算法

提出一种解模糊算法，将模糊数据转换成数值数据，以运用经典的多属性决策方法来解决模糊多属性决策问题.给出了模糊多属性决策问题的描述、算法的计算步骤和计算公式.本算法可使编程和数据处理更加容易.还给出了一个实际算例.     

公路选线的灰色模糊多属性决策研究

在现有灰色模糊决策方法的研究基础上,深入分析了灰色模糊数的特性,提出了基于灰色关联度的灰色模糊多属性决策方法并对该方法的理论依据作了介绍,解释了该方法的使用过程.     

基于模糊粗糙集的一种属性约简算法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的属性约简算法。该方法引入了模糊C均值聚类算法用以连续属性的模糊化;并通过聚类有效性分析来确定最佳分类数目;克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数,几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点。实例验证了此方法的有效性。     

基于模糊神经网络算法的灰色线性规划及其应用

将灰色系统理论与线性规划相结合,给出了灰色线性规划模型,采用模糊神经网络算法,求出其最优解,并将该方法运用于连云港市的土地结构优化中,取得了理想的效果.关键词：目标函数;灰色线性规划;模糊神经网络     

基于灰色关联度的粗集连续属性离散化算法

连续属性的离散化是粗糙集理论亟待解决的关键问题之一。基于灰色系统和粗糙集的有关理论,提出了 一种新的基于属性重要性的离散化算法。该算法以条件属性对决策属性的灰色关联度来度量条件属性的重要性, 在保证决策表原始分类能力不变的前提下,按照属性重要性由小到大的顺序对每个条件属性的侯选断点进行考 察!将冗余的断点去掉,从而将条件属性离散化。同时给出了该算法的时间复杂度分析,并通过实例分析验证了算 法的有效性和实用性。     

模糊规则挖掘的粗糙集约简算法

基于粗糙集理论，改进了C-D分辨矩阵，并设计了计算条件核属性的方法。通过分析指出了第二种条件核属性的计算方法，可以避免求取C-D分辨矩阵，降低程序的复杂度。以条件核属性为基础，提出一种适用于获取模糊规则的数据约简算法，并通过仿真研究说明了该数据约简、模糊规则挖掘方法的有效性。     

航空装备保障性评价的一种新模型

保障性评价中的信息往往具有模糊性和灰色性双重特征，而模糊白化和灰色关联是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法。首次将灰色理论和模糊理论应用于保障性评价中，提出了全新的保障性评价模糊白化灰色关联模型。在定性指标模糊白化的基础上，对整个系统进行灰色关联分析，对提高保障性评价结果的准确性和推动保障性评价技术的发展具有极大的实际应用价值。     

基于灰色模糊聚类分析的城乡道路客运一体化区域发展研究

为使城乡道路客运区域一体化划分的发展区域更能结合各地区的交通和经济特征,本文提出了基于灰色模糊聚类分析的区域划分模型的理论方法与思路,通过双层规划模型将改进的灰色关联分析方法和聚类分析方法结合起来,并运用MATLAB编程对该方法进行实例研究,验证了该算法的可行性。本研究的分区结果表明,灰色模糊聚类分析法克服了传统的灰色关联算法和聚类分析方法自身的不足,可以为今后城乡道路客运一体化区域发展的政策制定提供参考。     

基于距离测度的模糊粗糙集属性约简

属性约简是模糊粗糙集理论的重要研究内容.本文引进了基于距离的模糊相似关系,建立了距离测度下的模糊粗糙模型,从而得到条件属性和决策属性之间的依赖函数,通过此函数构造了前向搜索属性约简算法.并利用了UCI标准数据集与现有算法进行比较,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

基于灰色关联分析的犹豫模糊多属性决策研究

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出一种基于灰色关联分析的多属性决策方法.首先,依据犹豫模糊的交叉熵得到属性模糊熵矩阵,从而确定属性的权重,并采用灰色关联度模型对决策属性间的相互关联度进行分析,得到属性间的灰色关联矩阵;采用最小关联度原则将矩阵标准化,得到有效的无关联矩阵,然后对属性权重进行调整,得到更合理的属性权重分配;最后,基于灰色关联分析得到各方案与理想方案的关联度,与权重相乘得到方案的排序,并通过算例分析表明该方法的有效性.     

复杂机械方案多属性灰色模糊优选模型及应用

针对传统模糊综合评判方法对定性指标量化较为粗糙、评价过程未考虑系统整体信息的缺陷,给出了利用模糊数对定性指标进行量化的方法;将灰色系统理论引入设计方案的多属性模糊优选,形成基于灰色关联分析的模糊优选模型.该优选模型综合考虑相关因素交叉耦合后的影响,对方案优劣进行整体比较.利用该模型对履带式推土机设计方案进行优选,结果表明新模型可信有效.