基于相对隶属度的灰色聚类评估方法

文章将相对隶属度引入到灰色聚类评估中,对灰色最优聚类评估问题进行了研究。通过样本观测值与标准特征值的关联系数来反映评估对象与各类中心的相似程度,在此基础上,基于相对隶属度的概念,建立了一种优化的灰色聚类评估模型,构造拉格朗日函数解得相对隶属度,最后根据相对隶属度的大小对评估对象进行归类,从而将分类模糊隶属度信息有效融入灰色聚类评估过程中。最后通过实例验证了该模型的有效性与实用性。     

基于半结构性决策理论的投资方案模糊优选方法

文章提出了一种对工程项目投资方案进行决策的新方法.将基于相对隶属度的半结构性模糊优选模型应用于投资项目决策中,采用不同的方法处理定量和定性两类评价指标,在相同的计算标准下得到各投资方案指标特征值的相对优属度.根据多级模糊优选模型求出各个方案对不同优属度级别的相对隶属度,最后根据级别特征值向量求出最优项目方案.分析实例表明该方法用于投资方案决策是可行的.     

基于改进得分函数的直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知的直觉模糊多属性决策问题进行了探究,提出了一种综合考虑隶属度、非隶属度以及犹豫度的新的得分函数,利用改进的得分函数将传统的熵权法推广到直觉模糊领域,为属性权重完全未知的直觉模糊多属性决策问题提供了一个新的排序方法。实际的铁路冻害整治算例进一步说明该方法的可行性和有效性。     

基于模糊时间序列对我国对外贸易中的进口水平的预测

文章基于模糊时间序列对我国对我国对外贸易中的进口水平进行了预测分析,结果认为:在模糊时间序列分析中,用隶属度加权平均法比最大隶属度法的预测结果更为准确,表明常用的最大隶属度法在进口额即期增量的预测上未必适用.     

各地区农村建设全面小康社会的模糊综合评价

本文选定了13项反映农村居民生活的指标构成了我国农村建设全面小康社会的指标体系,并运用模糊综合评价方法考察了各省(市、区)农村建设全面小康社会的情况.本文还根据各个地区在"最高值"上的隶属度,利用快速聚类法将全国各个省(市、区)划分为6个种类,为在全国范围内有重点地扶持落后地区加快发展,争取如期实现全面小康的奋斗目标提供借鉴.     

专利价值的模糊综合评价模型

基于以往对专利评价指标及评价体系的探索,文章利用模糊数学方法构建立了一种专利价值综合评价模型。该模型首先通过层次分析法确定各评价指标的权重值;然后计算出各评价指标的隶属度,最终根据最大隶属度原则确定出被评专利价值的等级。利用该模糊综合评价模型为专利价值的定量评价提供了一种面向实际、科学合理、操作性强的新方法。     

99'SAS软件应用高级研讨会交流论文选登 SAS环境下经济运行监测预警系统模型建立

本文根据经济运行监测预警的概念和作用,对确立指标体系和两种指数 (扩散、合成 )作了详尽阐述。根据经济波动形态理论针对中国企业经济运行模型的建立进行了深入的讨论,并依托 SAS平台建立了符合国情的企业经济运行示范教学模型。     

我国海洋产业发展水平的云模型综合评价

文章针对海洋产业在发展过程中出现的模糊性和随机性问题,引入云模型这种综合评价方法,通过构建海洋产业发展水平评价指标体系,采用熵权法客观地确定评价指标的权重,依据云模型进行模糊综合评价步骤,利用云模型的三个数字特征——期望、熵和超熵建立评价等级,借助正向云发生器确定模糊隶属度矩阵和在不同隶属度情况下的云模型综合评估值,将指标权重集和模糊隶属度矩阵进行模糊转换,确定了我国近10年海洋产业的发展情况,并对得到的结果进行综合性分析.     

基于投影的直觉模糊群决策专家权重确定方法

文章针对方案属性值为直觉模糊数的群决策问题,提出了一种基于投影的专家权重确定方法.该方法按照投影分析的基本思想,给出了确定直觉模糊环境下群决策专家权重的计算步骤.其核心是计算每个专家的隶属度矩阵在群体隶属度矩阵上的投影和非隶属度矩阵在群体非隶属度矩阵上的投影,进而利用领导者的偏好度求出专家个体决策矩阵与群体决策矩阵的相似度,最终确定每个专家的权重.最后给出的算例表明了该方法的可行性和有效性.     

SAS环境下经济运行监测预警系统模型建立

本文根据经济运动监测预警的概念和作用,对确立指标体系和两种指数（扩散、合成）作了详尽阐述。根据经济波动形态理论针对中国企业经济运行模型的建立进行了深入的讨论,并依托SAS平台建立了符合国情的企业经济运行示范教学模型。     

钢铁企业候选供方模糊综合评判的算法改进

根据钢铁企业候选供方模糊综合评价矩阵,计算候选供方隶属度要经过一系列的隶属度转换.但是,已有的隶属度转换方法不能揭示"指标隶属度中哪部分对目标分类有用,哪部分无用";结果指标隶属度中原本对目标分类不起作用的冗余数值也被用于计算目标隶属度.为此,文章从对目标分类角度设计一种滤波器,能识别指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值,提取对目标分类起作用的有效值计算目标隶属度.由此建立实现隶属度转换的一般算法并用于钢铁企业候选供方评价.     

一种基于模糊识别应急效果评估方法及其算法实现

应急效果是各种模糊因素综合作用的结果,模糊数学理论是解决此类问题的重要手段,文章提出了一种基于模糊教学理论的方法,该方法对预期效果和实际效果相比较,得到预期效果对实际效果的隶属度,通过隶属度判断其应急效果,最后给出了实现算法.     

基于主成分聚类分析的低碳旅游景区评价方法

在全球气候危机下,发展旅游景区低碳经济是世界经济运行的方向.文章首先分析并构建了低碳旅游景区评价指标,接着将多元统计分析中的主成分分析和模糊聚类分析相结合,利用主成分分析对评价指标进行降维处理,并通过对主成分进行模糊聚类将待评价低碳旅游景区进行分类,并按照类间第一主成分均值来对类进行排序,对同一类内景区按照第一主成分大小排序实现类内排序,从而实现对整个低碳旅游景区的排序.最后实例分析了该方法的可行性和科学性.     

一种适应各种形状分布的聚类有效性指标

聚类有效性指标是评价一种聚类方法划分质量和确定最佳聚类数目的重要工具.文章提出了一种新的聚类有效性指标——T指标,该有效性指标利用最小生成树思想计算类内内聚度,在计算的过程中不再与聚类中心发生直接联系.经反复实验证明新的有效性指标对各种形状分布的划分均有良好的评价表现,且能正确确定各种重叠度数据集的聚类数目.     

农田土壤环境质量的最优模糊聚类及其分级

本文利用模糊聚类分析和多元统计分析,给出了求最优模糊聚类的方法和对基于重金属和有机氯的土壤环境质量进行聚类和分级的方法,并利用该聚类和分级的方法对太湖地区某市农田的土壤样进行聚类和分级。从聚类结果来看,本方法分类是将环境质量相近的土壤样分在同一类。从分类结果来看,绝大部分土壤样处于相对安全状态,适于一般农业经济产品的产生。本文所用方法有利于土壤环境质量研究的定量和数字化。     

旅游产业发展的冲击认知分析

文章将提出一种Pareto改进型的灰色评估方法并对旅游产业发展的冲击进行综合评价。对已有的端点型三角白化权函数进行帕累托改进,构建了一类基于双重灰类隶属点垂直滑脱的Pareto改进型白化权函数。针对灰色评估的聚类特性,提出三条帕累托改进有效性准则:区分度增强准则、规范性准则以及隶属度清晰准则,进而对改进之后的白化权函数进行有效性分析,结果表明改进之后的白化权函数表现出了很好的灰色评估聚类特性。文章提出的改进后的白化权函数以及帕累托改进有效性准则能够为灰色评估方法的发展演进提供有益的方向性指导。     

一种改进的K-Prototypes聚类算法

传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。     

一种基于模糊核聚类的视觉注意分配度量方法

视觉注意分配探讨个体如何选择性地注意外界信息。本文根据人类视觉系统的感知特点,提出一种定量描述视觉注意分配的方法。首先,模拟人类视觉感知机制,描述视线映射到界面上注视点的注意程度;然后,利用模糊核聚类算法计算注视点属于不同界面对象的程度,将注视点的注意程度和隶属度相结合构建两种视觉注意计算模型,分别为KFCM-A模型和KFCM-U模型;最后,设计相关眼动实验来验证视觉注意计算模型的有效性。实验结果表明:视觉注意计算模型能够较好地描述被试者个体的注意分配策略,且KFCM-U模型识别被试者搜索目标的准确率高达94.4%,较优于KFCM-A模型。     

基于遗传算法的投影寻踪聚类

传统的投影寻踪聚类算法PROCLUS是一种有效的处理高维数据聚类的算法，但此算法是利用爬山法（Hill climbing）对各类中心点进行循环迭代、选取最优的过程，由于爬山法是一种局部搜索（local search）方法，得到的最优解可能仅仅是局部最优。针对上述缺陷，提出一种改进的投影寻踪聚类算法，即利用遗传算法（Genetic Algorithm）对各类中心点进行循环迭代，寻找到全局最优解。仿真实验结果证明了新算法的可行性和有效性。     

基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法

针对传统模糊C-均值聚类方法(fuzzy C-means,简称FCM)对初始值敏感导致的易陷入局部最优和噪声敏感问题,文章提出一种基于广度优先搜索的变异加权模糊C-均值聚类算法.该算法通过改进具有全局搜索能力的广度优先搜索算法(Breadth Fist Search,BFS)和有效聚类评价函数相结合,确定了接近真实的初始聚类中心,同时能够剔除噪声数据.在此基础上考虑属性噪声对聚类结果的影响问题,引入变异系数赋权法对FCM的目标函数进行改进,进一步提高了FCM算法的抗噪性.实验结果表明,该算法能够有效的克服传统FCM的不足,与其他聚类算法相比,具有较快的收敛速度、更好的聚类准确率及较高的抗噪性.