灰類
- 基于灰色-熵權法的合成旅裝備戰(zhàn)斗力評估
一個指標擬定不同灰類的取值范圍,然后進行白化權函數的構造[12]。再計算出擬評價對象的白化權函數值,最后求出各指標的聚類權值,按照聚類系最大值對擬評價對象進行歸類。1)確定評價灰類對于對象i的指標j,設其取值范圍為[aj,bj],根據分析對象需求,將分析結果劃分為s個灰類,選取最屬于灰類k的區(qū)間[λ1,λ2],[λ2k-1,λ2k],…,[a2s-1,b2s],確定各個區(qū)間端點,將各指標的取值范圍相應劃分為s個灰類。2)構建白化權函數(8)(9)(10)3
計算機仿真 2023年4期2023-06-01
- 基于灰色聚類的學生綜合素質評價方法研究
，…，Ct為統(tǒng)計灰類，fk為灰類Ck(1≤k≤t)的白化權函數。pij為第i(1≤i≤m)個統(tǒng)計對象對于第j(1≤j≤n)個統(tǒng)計指標的數據，樣本矩陣P為：(1)記σi為灰色權向量，其中σi=(σi1，σi2，…，σit)，(1≤i≤m)。則稱映射F：fjk(pij)→σik∈[0，1](1≤i≤m，1≤j≤n，1≤k≤t)為灰色統(tǒng)計映射，而σik被稱為第i個對象屬于第k個灰類的灰色聚類系數。(三)確定灰類的白化權函數記第k個灰類的白化函數為fk(x)，k=
科技風 2023年2期2023-02-09
- 新疆糧食安全狀況評價與對策研究
際情況確定其第三灰類轉折點的具體數值，在模型運算的第二階段對各指標的相關灰色系數進行歸一化處理。二、新疆糧食安全評價根據表一所構建的糧食安全評價指標體系，選取2010—2019年各指標數據得到面板數據指標值，對于指標權重的確定，主要從定量角度出發(fā)，首先使用熵權法確定十個指標相互之間的權重，再利用本次權重處理計算第二級指標之間所含的權重關系。其中最終獲得的供給、需求與流通三個主要方向層次權重占比為0.38∶0.54∶0.08。（一）構建中心點三角白化權函數為
黑龍江糧食 2022年11期2023-01-11
- 基于灰色層次法的電子對抗偵察裝備作戰(zhàn)效能評估*
3.1 確定評估灰類根據具體評估裝備參數及作戰(zhàn)背景來確定灰類的等級數、灰類的灰數和灰類的白化權函數。設有G個評估灰類，評估灰類e（e=1，2，…g）用白化權函數fe來描述灰類。詳情見表1。表1 某型電子對抗偵察裝備評價灰類3.2 確定評估專家及灰類的白化權函數組織k個專家對電子對抗偵察裝備作戰(zhàn)效能進行評估，這些專家來自不同領域，每個專家獨立進行評估打分。對每個專家進行編號，序列s=1，2，....k，pij是專家對每個指標的具體評分值，并根據專家評分值構造
艦船電子工程 2022年10期2023-01-08
- 基于聚類綜合評價值的灰色決策模型
決策測度僅能對同灰類決策對象進行優(yōu)選，優(yōu)選結果是建立在分類準確的基礎上。但在實際運用中，往往會遇到決策系數無顯著性差異等情況，此時無法進行準確分類。如果基于存在偏差的分類進行優(yōu)選，這種偏差會被繼承且放大。另外，綜合決策測度構造不合理，對除第1灰類外的其他灰類，排序結果可能與實際不符。為解決以上問題，以聚類綜合評價值表征評估結果，提出基于聚類綜合評價值的灰色決策模型。2 傳統(tǒng)方法傳統(tǒng)方法是根據白化權函數對決策對象的待評估決策指標樣本值按幾個灰類進行歸納，以判
兵器裝備工程學報 2022年9期2022-10-14
- 灰色層次模型在光氣化工生產安全評估中的應用
過建立不同的評估灰類等級，將以上統(tǒng)計的樣本矩陣，按照特定灰數的白化權函數進行計算，并將結果進行歸納整理。(1)設立評估灰類集合H={?1,?2,…?g}，即有g個評估灰類，然后確定第e(e=1，2，…g)個評價灰類的灰數取值區(qū)間，并根據灰數的特性選擇不同類型的白化權函數fe(x)。(2)sije表示指標uij屬于第e個灰類的灰色評價系數(3)rije表示指標uij屬于第e個灰類的灰色評價權(4)建立灰色評價權矩陣Ri=(rije)mi×p同理，可建立Rij
化工設計 2022年4期2022-09-01
- 基于灰色綜合評估和PSO-BP的地鐵車輛可靠性評價
述評價對象所屬各灰類強度，準確率較高。本文根據歷史故障數據,采用灰色綜合評估對地鐵車輛可靠性狀態(tài)進行預分析，并利用PSO-BP神經網絡預測車輛各子系統(tǒng)可靠度，與限度標準對比，根據預分析和預測對比結果，綜合得出地鐵車輛當前的可靠性狀態(tài)，使其評價結果更準確可靠。1 地鐵車輛可靠性評價等級地鐵車輛分為牽引、控制、制動、車門、輔助供電、轉向架、車體、接口、車鉤、空調、乘客信息(PΙS)和輔助功能12個子系統(tǒng)。根據《地鐵運營安全評價標準》(GB/T 50438—20
鐵道科學與工程學報 2022年1期2022-02-28
- 基于灰色面板數據聚類的物流上市公司財務績效評價
特征屬性差異下的灰類理想靶心確定定義4設dli表示對象i與正理想對象關于時空特征l的距離，如果則分別稱為對象關于時空特征屬性的上、下極值向量。定義5如果kl表示基于時空特征屬性l(1,2,...,q)分類的第kl個類別，則稱k=(k1,k2,...,kq)為對象時空特征差異的灰類。根據物流上市公司在絕對量水平、變動量水平以及波動量水平上的表現，可將三個時空特征屬性均分為兩個灰類，則一共表現為8個灰類，如下所示：根據定義6計算時空特征屬性差異下k類灰類理想靶
物流技術 2021年7期2021-08-12
- 基于改進灰色評估模型的地空導彈系統(tǒng)效能分析
決策時僅依據所屬灰類聚類系數區(qū)分對象優(yōu)劣的問題，構造了一種改進灰色評估模型。該模型首先采用基于最小二乘和相對熵原理的組合賦權法計算評價指標體系各指標的主客觀權重，并針對白化權函數綜合系數取值相近導致無法準確判斷對象歸屬的情況，對原有白化權函數的構造方法進行改進，將一確定區(qū)間作為某一灰類的聚類中心，得到對象的評價結果。但是，當評估結果出現多個對象同屬一個灰類且綜合聚類系數差別不大時，僅根據該灰類聚類系數大小區(qū)分對象優(yōu)劣所得結果往往不夠全面，為此，本文結合綜合
空天防御 2021年2期2021-06-24
- 基于灰色聚類的航空裝備可靠性評估模型?
建立與實際應用將灰類訂為5個，從高到低分別為V，IV，III，II，I，依次代表很好、較好、中等、一般、較差，將5個灰類按照正態(tài)分布模型進行分段，使這5個指標所對應的范圍能夠最大限度地將所有數據包含在內，獲得評估灰類表如表3所示。表3 評估指標灰類表（按原始數據分段）為便于表示，單架次飛行時間、平均故障時間間隔、預防性維修效率、任務架次比例分別用x1～x4表示，通過表2中所示的數據來訓練評估模型。進一步精確范圍，并使用之前的標準化方法計算之后，獲得表5中的
艦船電子工程 2021年1期2021-02-26
- 改進的灰色聚類模型在鞍山地區(qū)地下水質綜合評價中應用
為各指標權函數的灰類值；xj為地下水質評價指標，一般為測定的某類水質監(jiān)測指標；λn及λn-1為第n和第n-1灰類指標的權函數值。改進模型對各灰類指標的權函數進行標準化處理后，對綜合聚類系數進行計算：(2)式中：σjk為地下水質綜合聚類系數；gjk(xj)為灰類指標權函數的標準化處理值；wj為指標權重。模型對各灰類指標結合權函數進行地下水質評估度的綜合計算：(3)式中：djn為綜合評估度；xjn+1、xjn、sjs、xj1為地下水質指標不同水質類別對應的取值
黑龍江水利科技 2021年12期2021-02-18
- 基于灰色聚類評估和變權理論的煤化工企業(yè)的火災風險評估
指標，s個不同的灰類，專家i對指標j進行打分，評分xij(i=1, 2,…,n;j=1, 2,…,m）來表示，要根據xij的值對評估指標進行判斷，具體步驟[4]如下：(1)根據評價的需要劃分出灰類數s，分別確定灰類1,2,…,s的中心點λ1,λ2,…,λs，同樣的評估指標的取值范圍也需要劃分為s個灰類，因此，使λ1,λ2,…,λs能夠代表每一灰類。(2)可以將灰類向不同方向進行延伸，考慮增加0灰類和s+1灰類，并確定其中心點λ0,λs+1，經過延伸可以得到
化工管理 2020年33期2020-12-10
- 基于灰色層次分析模型的建筑工程項目風險控制研究
根據評價值所屬的灰類等級，評價項目風險等級，從而提出對應的對策建議。2 基于灰色層次分析模型的建筑工程項目風險評價指標體系的構建本文按照以下步驟構建灰色層次分析模型：（1）建立建筑工程項目風險評價指標層次結構模型，構造判斷矩陣運用層次分析法，建立評價問題的層次結構模型。把風險評價指標分解為若干個單一的風險因素，再把單一風險元素根據屬性劃分為多個組，每一組對應一個層次，以形成不同的層次。按照不同層次把各風險因素排列起來，位于同一層次的元素作為準則，支配下一層
四川水泥 2020年9期2020-09-09
- 應用灰色聚類法對三聚氰胺貼面刨花板氣味的評價1)
確定2.2.1 灰類劃分標準試驗中化合物氣味強度的判別標準[18]參照表1。表1 氣味強度判別標準氣味強度的5個等級用5個灰類來描述。將板材評價等級的灰類參照氣味強度標準來劃分，詳見表2。表2 板材氣味評價等級2.2.2 氣味化合物評價等級的確定板材釋放的氣味化合物灰類等級不能簡單依據強度等單因素指標來劃分，可能強度很高，毒性很低，故應綜合考慮其毒性、質量分數、氣味強度3種指標，依據綜合權重系數劃分灰類?；衔锏亩拘愿鶕澜缧l(wèi)生組織[19]劃分，詳見表3。
東北林業(yè)大學學報 2020年6期2020-06-27
- 基于改進灰色白化權函數的電網企業(yè)節(jié)能改造服務效益評價
權函數（3）計算灰類權向量2）定量指標處理（1）確定各指標的極值區(qū)間及評定等級劃分首先需要充分考慮各指標特點，確定各定量指標的極值區(qū)間。假設共劃分個灰類，將指標的取值范圍按照個灰類劃分，…，…，。（2）計算灰類權向量定量指標的灰色評估權重主要由各觀測值到各灰類中心的相對距離確定。定量指標由于更具客觀性，因此灰類評估結果應當較為集中，故僅考慮最近三個灰類。指標個灰類的灰色評估權重記為屬于第。1.2.3 灰色綜合評價將定性指標與定量指標的灰類權重向量整理到一起
上海節(jié)能 2020年4期2020-05-06
- 基于灰色綜合聚類評價法的教育科研項目立項評審
、灰色關聯聚類和灰類白化函數聚類等方法?；疑亲垲愂歉鶕颖咀陨淼膶傩?，利用相似性原理定量地確定樣本之間的關系，并按這種關系進行自然聚類?；疑P聯聚類主要用于同類因素的歸并，以使復雜系統(tǒng)得到簡化。灰類白化權函數聚類主要用于檢查觀測對象是否屬于事先設定的不同類別，以便區(qū)別進行聚類。根據教育科研項目的評價指標和量化原則，以灰數的中心點三角白化權函數生成為基礎，將聚類對象按幾個灰類進行歸納，以判斷該聚類對象屬于哪一灰類。這一方法比較符合教育科研項目立項評審實際
長江工程職業(yè)技術學院學報 2019年4期2019-12-24
- 基于熵權法和改進灰色聚類模型的雷達軟件安全性需求分析
分析問題，但是各灰類綜合聚類系數取值相近，導致分析結果不全面。因此，提出了一種改進型灰色聚類模型，充分考慮各個灰類對分析對象重要性判斷的影響，結合熵權法確定分析對象的權重，建立了軟件安全性需求分析模型，并對具體例子舉行計算。1 雷達軟件安全性需求指標體系建立根據GJB/Z 142—2004的定義，軟件安全性(software safety)指的是軟件具有的不導致事故發(fā)生的能力。而軟件安全(software security)指軟件在受到惡意攻擊的情形下依然
兵器裝備工程學報 2019年9期2019-10-22
- 牛仔的臭氧預處理與復合酶退漿酶洗一步法加工技術（續(xù)完）
、k2、k3三個灰類，具體聚類過程如下：織物的強力（經）、退漿率、白度、毛效越大越好，而毛羽根數、K/S值、抗彎長度越小越好?？紤]到聚類計算，所有數據均須以正相關關系計入，因此，毛羽根數、K/S值、抗彎長度以1/實測值作為參量計入。表5 處理前后牛仔織物性能指標（1）矩陣中的行為分析時的7 個實驗，列為相對應的織物的指標測試值，將表5中的相關數據構成一個7×7的矩陣Dij，如式（1）所示。（2）定義j指標對s個灰類（s=k1、k2、k3）的區(qū)間，方法如下：
染整技術 2019年2期2019-04-20
- 建筑類專業(yè)實踐能力評價體系構建研究
——以工程造價專業(yè)為例
指標的白化值，按灰類進行分類以進行定量評價，具體如下.（1）給出評價指標白化值.設聚類對象M={1，2,3，…，m}個，聚類指標 N={1，2,3，…，n}個；灰類K={1，2，3，…，k}，聚類白化值 dij表示第 i個聚類對象關于第j個指標的樣本值，i∈M，j∈N[7].（2）確定灰類的白化函數.白化函數用fjk表示，即第j個評價指標屬于第k個灰類，灰類設為優(yōu)、良、中、差四個等級，分別用數字 1、2、3、4 表示，對應函數如下[4]：第1灰類的白化函數
赤峰學院學報·自然科學版 2018年11期2018-12-03
- 基于灰色層次分析法的裝甲合成營裝備體系作戰(zhàn)效能評估
論確定評估指標的灰類；最后結合ADC法計算綜合評估值，使評估結論更加精準。2 作戰(zhàn)效能評估武器系統(tǒng)的效能評估總體上可分為兩個層次：一是對武器的性能分析與評估；二是對武器的效能進行評估[4]。裝甲合成營的裝備體系作戰(zhàn)效能由武器裝備的編配數量、戰(zhàn)術性能、結構設置、作戰(zhàn)環(huán)境和作戰(zhàn)過程等因素決定，與性能不同，是一個動態(tài)的指標。其最終體現是在實際的戰(zhàn)場環(huán)境條件下部隊運用武器裝備所完成作戰(zhàn)任務的程度[5]。2.1 建立指標體系裝甲合成營由遂行不同作戰(zhàn)任務的不同作戰(zhàn)單元
兵器裝備工程學報 2018年10期2018-11-06
- 基于灰色聚類法的兵團上市公司經營績效評價
估要求所需劃分的灰類數S，分別確定灰類1、灰類 S的轉折點和灰類 k(k∈{2,3,…,s-1})的中心點第二步:對于灰類1和灰類S，構造相應的下限測度白化權函數和上限測度白化權函數(見圖 1)?；虻谌?對于灰類k(k∈{2,3,…,s-1})，同時連接點(λjk,1)與灰類k-1的中心點()(或灰類1的轉折點())以及()與灰類 k+1的中心點(λjk+1,0)(或灰類S的轉折點())，得到j指標關于灰類k的三角白化權函數，m;k=2,3,…，S-1(
石河子大學學報（哲學社會科學版） 2018年5期2018-11-05
- 基于灰色綜合評價法的制造企業(yè)供應商選擇研究
2.6 確定評價灰類此處采用四個評價灰類，灰類序號為e，e=1,2,3,4,分別表示“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”。其相應的灰數分別為?1∈[3,4,∞)、?2∈[2,3,4]、?3∈[1,2,3]、?4∈[0,1,2]，白化權函數f1、f2、f3、f4如下:2.7 計算灰色評價系數對評價指標Xij，對受評者主張第e個灰類的灰色評價權，記為Xije;Xij屬于各個評價灰類的總灰色評價權，記為Xij。則有:2.8 構造灰色評價權矩陣所有評價者就評價指標Xij
新商務周刊 2018年11期2018-08-21
- 基于灰色模糊層次模型的DDoS攻擊態(tài)勢評估?
4.3 確定評估灰類確定評估灰類，就是要確定灰類的灰數，灰類的等級數以及灰數的白化權函數。設有g個灰類，g的值可根據具體的評估對象適情而定。評價灰類k（k=1，2，…，g）用白化權函數 fk進行描述，常用的白化權函數有以下三種：2）第2級，灰數 Ω∈[0 ， d2，2d2] ，其白化權函數為白化權函數中的轉折點的值d1，d2，d3稱作閾值。閾值的大小可根據經驗類比的方法確定，也可將評估樣本矩陣R中的每個指標的最大值、最小值和中間值分別作為上限、下限和中間的
艦船電子工程 2018年7期2018-08-01
- 基于端點三角白化權函數的物流服務質量績效灰色聚類評估模型
白化權函數、梯形灰類白化權函數、等斜率白化權函數、共原點灰色白化權函數等[10]。但針對物流服務質量績效的評價文獻尚無。本研究考慮到評估指標灰類邊界清晰，但屬于各灰類點不明確，采用將端點三角白化權函數模型應用到物流服務質量績效評估中去。分析物流服務質量的現狀，以調研數據作為聚類對象，以服務質量績效指標作為聚類指標，利用該聚類模型進行灰色聚類分析。圖1 物流服務質量績效指標采用灰色定權聚類評估模型進行物流服務質量績效的評價，關鍵是確定j指標k子類白化權函數f
物流科技 2018年6期2018-07-03
- 基于灰色聚類分析的物流發(fā)展質量評價研究
類指標，s個不同灰類，根據決策對象關于指標j的樣本觀測值xij(i= 1，2，…，n；j= 1，2，…，m) 將決策對象i歸入灰類k(k∈{1，2，…，s})，具體計算步驟如下。（1）確定各指標的轉折點、中心點及取值范圍。對于指標j(j= 1，2，…，m) 設其取值范圍是[aj，bj]，按照評估要求所需劃分的灰類數s，分別確定灰類 1 及s的轉折點和灰類k(k∈{2，3，…，(s－1)})的j個中心點（2）計算白化權函數。根據各指標轉折點、中心點及指標的取
鐵道運輸與經濟 2018年4期2018-04-27
- 基于多層次灰色評價法的FPSO外輸溢油風險評估
2.4 確定評價灰類假設有n個評價灰類，h表示灰類等級數，h=1,2,…,n。則評價灰類的白化權函數分類如下。第1灰類。低風險(h=1)，設定灰類?1∈[0,1,2]，白化權函數為f1，則有(4)第2灰類。一般風險(h=2)，設定灰類?2∈[0,2,4]，白化權函數為f2，則有(5)第3灰類。較高風險(h=3)，設定灰類?3∈[0,3,6]，白化權函數為f3，則有(6)第4灰類。高風險(h=4)，設定灰類?4∈[0,4,8]，白化權函數為f4，則有(7)第
船海工程 2018年2期2018-04-26
- 基于灰色聚類的城市公交系統(tǒng)評價研究
自行車服務系統(tǒng)各灰類的判別標準在已獲得的數據基礎上，將各指標評價分值轉換為百分制，分為“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”四個灰類，根據該公共自行車服務系統(tǒng)的最低、最高評價分值和灰類劃分要求，在區(qū)間[50，100]中，依次確定“優(yōu)”灰類的轉折點為=90，“良”灰類的轉折點為=80，“中”灰類的轉折點為=70和“差”灰類的轉折點為=60。因為所涉及到的各個指標評價分值均已轉化為百分制，所以各指標關于“優(yōu)”“良”“中”“差”四個灰類的白化權函數相同，分別為其中各指標
河北工程大學學報(自然科學版) 2017年4期2017-12-26
- 改進灰色聚類評估模型在防空武器毀傷能力評估中的應用
研究，解決了相鄰灰類對聚類中心的影響，但存在多個灰類交叉的現象[3]。李志亮等構建了正弦曲線白化權函數，以提高對象劃分所屬灰類的聚類系數，但各灰類聚類系數和不為1[4]。針對傳統(tǒng)基于三角白化權函數的灰色評估模型中，相鄰灰類對聚類中心干擾導致各灰類綜合聚類系數取值相近而不易準確判定對象所屬灰類的問題，構造了一種基于新型白化權函數灰色評估模型，得到待評估對象聚類評估結果。此外，當所得評估結果出現多個對象同屬一個灰類，且綜合聚類系數差別不大時，僅依據該灰類聚類系
航天控制 2017年6期2017-03-09
- 灰色聚類法在地下水水質評價中的應用
將聚類對象按n個灰類進行歸納，判斷該聚類對象屬于哪一類[5].1.1 白化函數及其樣本矩陣設有n個聚類指標，m個聚類對象，s個不同灰類，根據第i(i=1,2，…，n)第j個對象關于(j=1，2，…，m)個指標的樣本值xij(i=1,2，…，n；j=1，2，…，m)將第i個對象歸入第k(k∈{ 1,2，…，s }個灰類之中，稱為灰色聚類[6].記xij為第i個聚類對象對第j個聚類指標的白化值，D是以xij為元素的樣本矩陣：(1)為了使各樣本的指標進行綜合分析
商丘師范學院學報 2017年3期2017-01-18
- 基于中心點三角白化權函數的高鐵標準化中間站評估
若干可定義類別（灰類），可分為灰色關聯聚類與基于白化權函數的灰色聚類。白化權函數是指在直角坐標中的一條三折線或S型曲線，它可以定量地描述某一評估對象隸屬于某個灰類的程度（稱權函數），即隨著被評估指標或樣點值的大小而變化的關系；起點、終點確定的左升、右降連續(xù)白化權函數稱為典型白化權函數，若其第二和第三個轉折點重合，則稱為三角白化權函數。稱最可能屬于某灰類的點為該灰類的中心點，基于中心點三角白化權函數的灰色聚類評估模型適用于較易判斷各灰類中心點而各灰類邊界不清
鐵道運營技術 2016年4期2016-11-10
- 基于端點梯形白化權函數的飛機保障性灰色評估
評估模型適用于各灰類邊界清晰，但可能屬于各灰類的點不明的情形［3］，本文在對三角白化權函數改進的基礎上，構建了基于端點梯形白化權函數灰色評估模型，并嘗試將其應用于飛機保障性評估中，做方法性的研究，對提高保障性評估工作的科學性有一定的實用價值。1 保障性評估指標體系的構建結合保障性的定義，并參考GJB1909A-2009中軍用飛機可靠性維修性保障性（RMS）參數的分類方法，將飛機保障性評估指標劃分為3類：保障性綜合指標、保障性設計特性指標、保障資源及保障系統(tǒng)
火力與指揮控制 2016年9期2016-10-18
- 村鎮(zhèn)防災避震能力綜合評價方法
2.4 確定評價灰類設評價灰類序號為 e（e=1，2，…，g），即有 g 個評價灰類，可視具體情況選取一定的白化權函數來描述灰類[6]。2.5 計算灰色評價系數對評價指標uijk，受評者屬于第e個評價灰類的灰色評價數，記為Xijke,則有:Xijke=（dijkh）；fe為評價灰類e的白化權函數。由此得到對評價指標uijk，受評者屬于各評價灰類的總灰色評價系數Xijk，Xijk=Xijke。2.6 計算灰色評價權向量及權矩陣對于評價指標uijk，所有評價者
科技視界 2015年19期2015-12-24
- 基于灰色聚類的高校教輔人員綜合評價
出了教輔人員工作灰類劃分結果.通過具體實例分析說明，該模型快捷、簡便，能夠有效避免對教輔人員工作評價的盲目性，為教輔人員的選拔、聘任和評價提供量化依據.灰色聚類;聚類系數;白化權函數;工作評價近幾年，隨著大批的大專院校升為本科院校，高校的教育質量問題顯得十分嚴峻.教輔人員整合教育資源配合教師完成教學工作，是一個重要的教育幕后工作者.許多高校十分重視教師隊伍的建設卻忽視了教輔人員素質的提升.許多教輔人員服務意識不高，工作效率低下，難以的配合教師較好的完成日常
泰山學院學報 2015年6期2015-06-07
- 基于中心點三角白化權函數的空管系統(tǒng)安全評價
白化權函數來劃分灰類類別，并采用灰色綜合評價法對空管系統(tǒng)安全進行評價［14］［15］，但是該方法對拐點的選取過分嚴格，使得在評價過程中人為因素影響過大，而且可能導致某些指標參與評價的作用十分微弱。為了解決這一缺點，人們開始采用基于端點三角白化權函數的灰色評估方法，但該方法也存在著不足，比如，對灰類區(qū)間的把握不夠準確。［16］［17］因此，本文結合空管系統(tǒng)特點，引入基于中心點三角白化權函數，開展空管系統(tǒng)安全評價。一、空管系統(tǒng)安全評價指標體系的構建針對空管系統(tǒng)
福州大學學報（哲學社會科學版） 2015年2期2015-04-17
- 一種聚類后排序的灰色聚類評價方法
聚類，而且對同一灰類的評價對象進行排序，較好地解決了聚類對象的聚類和排序問題.引用圖書館員實際數據分析說明，構建的灰色聚類評價方法能夠有效避免圖書館員工作評價的盲目性，為圖書館員的選拔、聘任和評價提供量化依據.灰色聚類；排序；灰類；工作評價高校圖書館是大學生獲取課外信息的重要來源.圖書館員作為圖書館主要功能的實行者，其素質的高低和服務質量的好壞對圖書館各項功能的發(fā)揮有著重要的影響.合理評價圖書館員的工作，有利于充分調動廣大圖書館員的工作積極性，提高圖書館員
宜賓學院學報 2015年12期2015-01-18
- 基于灰色聚類的通信鏈路效能分析
2.2 確定評價灰類及白化權函數設評價灰類的等級數有g個，即評價灰類e=1，2，…g。視具體評估對象確定評價灰類的等級數、灰類的灰數及灰類的白化權函數。白化權函數主要有四類，典型白化權函數、下限測度白化權函數、適中測度白化權函數和上限測度白化權函數，分別表示為如下：1.2.3 計算灰類的評價系數對于三級評價指標，根據白化權函數fe（dijk）和評估對象評價值dijk，計算評估對象屬于評價灰類e的灰色評價系數ηije如下：1.2.4 計算灰色評價權得到灰色評
電子設計工程 2015年2期2015-01-17
- 基于綜合評價模型的國際貿易經濟效益評估
指標數。2.評價灰類的確定。本研究中的評價灰類共被分為四種:優(yōu)、良、中和差，文中會用U表示。第一個灰類表示“優(yōu)等”(H=1)，設定灰類數Ω∈［0，9，∞)，白化權函數為η1，表達式為:第二個灰類表示“良等”(H=2)，設定灰類數Ω∈［0，7，14］，白化權函數為 η2，表達式為:第三個灰類表示“中等”(H=3)，設定灰類數Ω∈［0，5，10］，白化權函數為 η3，表達式為:第四個灰類表示“差等”(H=4)，設定灰類數Ω∈［0，3，6］，白化權函數為 η4，
長沙大學學報 2015年3期2015-01-04
- 灰色聚類決策中指標權重和綜合決策測度權系數的確定
重的確定上，而對灰類綜合決策測度的權重確定問題研究，目前文獻研究中還較少。本文將針對灰色聚類決策中的指標權重確定及灰類綜合決策測度的權重確定兩個方面的問題進行分析并改進，力求使灰色聚類決策的權重確定問題更加合理。1 基于組合權重思想的灰色聚類決策指標權重的確定1.1 目前灰色聚類決策中指標權重的確定與不足目前常見的應用于灰色聚類決策中的指標權重可以采用三種標準進行分類，按確定的權重是否存在人為因素的影響可分為為主觀權重和客觀權重，按確定的權重是否考慮實際評
統(tǒng)計與決策 2015年22期2015-01-02
- 三角白化權函數聚類決策在監(jiān)理評標中的應用
的分散信息，按照灰類進行歸納，以判斷聚類對象所屬灰類。中心點三角白化權的灰色聚類決策的步驟如下:在劃分灰類時，我們將屬于該灰類程度最大的點稱為該灰類的中心點［3］。設有n個決策對象，m個決策指標，s個不同灰類，基于中心點三角白化權函數的灰色評估方法的具體步驟如下:第1 步:按照評估要求所需劃分的灰類數 s，選取 λ1，λ2，λ3，…，λs為最屬于灰類1，2，…，s的點(可以是中點，也可以不是，以屬于灰類最大可能性為選取依據，稱為中心點)，將各個指標的取值范
山西建筑 2014年2期2014-11-09
- 城市壓力管道風險評估研究
的白化數，按p個灰類進行歸納，從而判斷聚類對象所屬的灰類。記i為聚類對象 (令i=1,2,3…,n);j為聚類指標 (令j=1,2,3,…,m);k為聚類灰類(令k=1,2,3,…,p);dif為第i個聚類對象對于第j個聚類指標所擁有的白化數。設 F={fjk|j=1,2,3,…m;k=1,2,3,…,p}為白化權函數集,其中fjk為第j個聚類指標屬于第k個灰類的白化權函數集。則第i個聚類對象對于第k個灰數的聚類系數為:式中ηjk為第j個聚類指標屬于第k個
價值工程 2014年19期2014-10-08
- 在用車排放檢測站運行安全評價研究
價指標，s個不同灰類，對象i關于指標j的樣本觀測值為xij，i=1， 2,…,n；j=1,2，…m，根據xij的值對相應的對象i進行評價。按預先劃分的灰類數s，將指標j的取值范圍也相應地劃分為s個灰類并分別確定其中心點λ1,λ2,…，λs，并以其代表各個灰類。將灰類向不同方向延拓后得到中心點序列：λ0,λ1,λ2,…，λs，λs+1。圖2 中心點三角白化權函數示意圖(1)2.3評價方法研究依托于某在用車排放檢測站，該檢測站集教學、科研、社會服務于一體，所用
湖北理工學院學報 2014年1期2014-09-07
- 建筑工程觀感質量灰色模糊綜合評價研究
1.3 確定評價灰類本文將建筑工程觀感質量分為優(yōu)、良、一般和差四個等級[3]。按10分制打分，評價等級集合為：V={10，7，5，2}。根據評價等級確定四個評價灰類[4]。第一灰類“優(yōu)”，灰數?1∈[9，∞)，白化權函數為f1；第二灰類“良”，灰數?2∈[0,7,14],白化權函數為f2；第三灰類“一般”， 灰數?3∈[0,5,10]，白化權函數為f3；第四灰類“差”， ?4∈[0,2,4]，白化權函數為f4。表達式分別為：1.4 建立評價矩陣、綜合評價根
四川建筑 2014年6期2014-09-03
- 灰色聚類分析在延邊東部地區(qū)礦產預測中的應用
某一因子屬于各個灰類(A、B、C類找礦靶區(qū))的權，從而構成綜合效果權向量，以便對因子進行灰類歸屬。設評估指標序號為 i，i=1，2，…，m;評判類別序號為 j，j=1，2…，p;因子標號為 k，k=1，2…，n，則 dki表示第 k 個評估因子在第i個指標下的樣本，考慮所有評估因子對所有指標的樣本，可構成樣本矩陣d給出各個指標屬于某一灰類的白化權函數(如成礦有利度這個灰數在某個區(qū)間內越大，首先安排地質找礦工作的可能性就越大。其中，指標i屬于第1類白化權函數
吉林工程技術師范學院學報 2014年4期2014-07-07
- 多層次灰色評價法對FPSO船火災風險的評估＊
×p?！舸_定評價灰類。確定評價灰類就是要確定評價灰類的等級、灰類的灰數以及白化權函數等，設評價灰類序號為e（e＝1，2，…，g）即有g個灰類等級，若將評價灰類取為“優(yōu)”“良”“中”“差”四級，則g＝4。第一灰類e＝1，灰數1∈［d，∞］，白化權函數為f1；第二灰類e＝2，灰數2∈［0，d2，2d2］，白化權函數為f2；第三灰類e＝3，灰數3∈［0，d3，2d3］，白化權函數為f3。第四灰類e＝4，灰數4∈［0，d4，2d4］，白化權函數為f4。◆確定灰色評
油氣田環(huán)境保護 2014年3期2014-04-27
- 機場鳥擊防范體系的有效性評價
2.4 確定評價灰類按照2.3所述為4個評價灰類，相應的灰數集為?=（?1，?2，?3，?4），各個灰數對應的白化權函數如下：表1 機場鳥防體系評價指標Tab.1 Evaluating indicator of airport bird disaster prevention systemv1為好，此時灰數?1∈（0，10，∞）其對應的白化權函數為v2為較好，此時灰數?2∈（0，8，16）其對應的白化權函數為v3為一般，此時灰數?3∈（0，5，10）其對應
中國民航大學學報 2014年2期2014-03-13
- 基于AHP-灰色聚類決策法的球磨機油配方優(yōu)選研究*
灰色分類，并構建灰類白化權函數；其次根據AHP法確定各性能指標的權重系數；最后運用灰色聚類方法對潤滑油配方進行綜合評價,確定配方方案的灰類等級。以球磨機油配方為例，結果表明，該方法應用于潤滑油配方優(yōu)選是可行的，給潤滑油配方的綜合分析及評估提供了一種科學、合理、有效的新思路和決策理論依據。球磨機油；層次分析法；灰色聚類決策法；決策模型潤滑油作為機械設備安全、可靠運行的輔助材料之一，起著潤滑、冷卻、防銹、減震、清洗和密封等作用，有助于提高燃油經濟性，降低能耗，
化學工程師 2014年10期2014-02-09
- 灰色理論在艦炮火控系統(tǒng)作戰(zhàn)能力評估中的應用＊
3.2 確定評價灰類要確定評價灰類（e＝1，2，…，g）即要確定評價灰類的等級數、灰數與白化權函數，根據問題具體分析，本文采用如下的灰類和白化權函數。其中灰數表示統(tǒng)計指標dijk對應的等級，灰數中的數值分別表示評分可能分布的區(qū)間，中間的數值表示屬于該灰類的最佳評分值。第一灰類“優(yōu)”（e＝1），灰數?1∈［0，8，＋∞），白化權函數為f1：第二灰類“良”（e＝2），?2∈［0，8，16］白化權函數為f2：第三灰類“中”（e＝3），?3∈［0，4，8］白化權函
艦船電子工程 2013年12期2013-11-28
- 灰色聚類算法在濟西濕地生態(tài)旅游多層次綜合評價中的應用
的白化數，按n個灰類進行歸納整理，以判斷該聚類對象屬于哪一類的灰色統(tǒng)計方法[1]。記i為聚類對象(i=1，2，3，…，n)；fjk為第j個聚類指標(j=1，2，3，…，p)，k為聚類灰類(k=1，2，3，…，m)；dij為第i個聚類對象對于第j個聚類指標所擁有的白化數(即聚類白化數)，其中，i∈1,2,3,…,n,j∈1,2,3,…,p。fjk為第j個聚類指標對第k個灰類的白化函數。其具體計算步驟為：步驟1：根據給定的dij構造樣本矩陣D；步驟2：確定灰類
長江大學學報(自科版) 2013年11期2013-11-04
- Coolmax/棉交織物舒適性的灰色聚類分析
越好。（3）確定灰類白化函數確定灰類白化函數，即確定織物處于某一檔次的概率分布函數。在實際生產中，一般可以認為面料舒適性能好、差各占30%，中占40%，定出相應各項指標的灰類白化函數為：k1∈[0.7,1]，k2∈[0.5-ε,0.5+ε]，k3∈ [0,0.3]，則k1灰類白化函數為式（4）：同理，k2灰類白化函數為式（5）：同理，k3灰類白化函數為式（6）：（4）確定標準權系數根據白化權函數，確定j聚類指標k子類邊界值并根據邊界值的定義，按式（7）計算
江蘇絲綢 2013年2期2013-09-17
- 灰色聚類法在葠窩水庫水環(huán)境評價中的應用
將每個樣本對各個灰類的聚類系數組成聚類行向量，在行向量中聚類系數最大者所對應的灰類即為該樣本所屬類別。然后將各個樣本同屬的灰類進行歸納，便得灰色聚類的結果[2]。視水質標準級別類(GB3838—2002《地面水環(huán)境質量標準》)為h個灰類，將某水域或水質測點各觀測水質因子當做樣本進行灰色聚類分析，則某測點各水質因子的綜合聚類系數最大者對應的灰類即為該測點的水質質量級別。按照國家地表水環(huán)境監(jiān)測布點的有關規(guī)定，葠窩水庫按照監(jiān)測要求設置斷面，庫區(qū)目前共設6個監(jiān)測斷
黑龍江水利科技 2013年11期2013-08-14
- 基于PFMEA的中小型企業(yè)制造項目的風險評價
2.3 確定評估灰類評價灰類序號用 e表示， 則 e=1、2、3、4、5 分別代表極低、較低、一般、較高、極高。這5個評價灰類的白化權函數如下：第一灰類（e=1），?1∈（0，1，3］，白化權函數 f1表達式為：第二灰類（e=2），?2∈（0，3，6］，白化權函數 f2表達式為：第三灰類（e=3），?3∈（0，5，8］，白化權函數 f3表達式為：第四灰類（e=4），?4∈（0，7，10］白化權函數 f4表達式為：第五灰類（e=5），?5∈（-∞，0，9，∞
機械制造 2013年3期2013-04-16
- 基于灰色層次分析法的供應商評價選擇應用研究
。(二)確定評價灰類及其相應的白化函數將評價灰類分為優(yōu)、良、中、差四個類別，其分值分別為：8、6、4、2。設C=(8，6，4，2)為上述灰類的等級值化向量，并設計出上述灰類四個類別的白化函數。對于概念型灰數中表示意愿的灰數，其白化函數一般設計為單調增函數，并用直線來簡化表示評價類別這一灰數受“偏愛”的程度。即用直線表示“正常愿望”即“偏愛”程度與評分值成比例增加。在此，把評價灰類為優(yōu)的灰類設計成以8評分值為上限測度的白化權函數，評價灰類為良的灰類設計成以6
石家莊鐵道大學學報(社會科學版) 2012年4期2012-12-20
- 統(tǒng)一授信存貨質押下第三方物流選擇研究
度，需要確定評價灰類：確定評價灰類的等級數、灰類的灰數及灰數的白化權函數[15]。設白化權函數為三角白化權函數，共有4個灰類，評價灰類序號為g(g＝1，2，3，4)，相應的灰數及白化權函數如下。第一灰類“優(yōu)”(g＝ 1)，灰數1∈[0，4，8]，其白化權函數為f1(如圖2a 所示)；第二灰類“良”(g＝2)，灰數2∈[0，3，6]，其白化權函數為f2(如圖2b所示)；第三灰類“中”(g＝ 3)，灰數3∈[0，2，4]，其白化權函數為f3(如圖2c 所示)；
鐵道運輸與經濟 2012年2期2012-09-06
- 灰色層次分析法在導彈武器系統(tǒng)生存能力評估中的應用研究
，首先要確定評價灰類，即要確定評價灰類的等級數、灰數以及白化權函數。其中灰數表示統(tǒng)計指標對應的等級，灰數中的數值分別表示評分可能分布的區(qū)間，中間的數值表示屬于該灰類的最佳評分值。白化權函數的選取和確定對系統(tǒng)研究結果的準確性和科學性是有很大影響的。本文根據導彈武器系統(tǒng)評價指標的特性，結合以往白化權函數的選取方法[2]，在中心點三角白化權函數[6]的基礎上對端點取值進行修正，得到新型中心點三角白化權函數。其表達如下：設定灰類數為S，選取λ1，λ2，…，λS為最
航天控制 2012年2期2012-05-11
- 旅游產業(yè)發(fā)展的沖擊認知分析
建了一類基于雙重灰類隸屬點垂直滑脫的Pareto改進型白化權函數。針對灰色評估的聚類特性，提出三條帕累托改進有效性準則：區(qū)分度增強準則、規(guī)范性準則以及隸屬度清晰準則，并且通過旅游產業(yè)發(fā)展沖擊認知的綜合評估對改進之后的白化權函數進行了有效性分析，結果表明改進之后的白化權函數表現出了更好的灰色評估聚類特性。1 基于端點三角白化權函數的灰色評估方法[1]設有n個對象，m個評估指標和s個不同的灰類；對象 i關于指標 j的樣本觀測值為 χij,i=1,2,…,n;j
統(tǒng)計與決策 2012年16期2012-02-21
- 基于中心點三角白化權函數的銀行個人理財服務質量評價
4 確定評價指標灰類灰數是指在某一個區(qū)間或在某一個一般數集內取值的不確定數，它不是一個傳統(tǒng)概念中的確定性數值。白化權函數表現為直角坐標中一條三折線或一條曲線形式，常用于定量化描述某一評價指標對于某個灰類的隸屬程度。確定評價指標灰類主要是根據評價的實際要求，將各個指標的取值范圍劃分為幾個灰類，并對每個灰類編上序號，選擇適當的白化權函數計算某一評價指標對于某個灰類的隸屬程度。目前，大多數白化權函數形式上缺乏統(tǒng)一，構造上比較復雜，使用上不夠便捷，因而采用劉思峰等
溫州職業(yè)技術學院學報 2012年1期2012-01-13
- 交通工程項目隱性成本控制效果定量評估方法研究
評估要求所劃分的灰類數s，將各個指標的取值范圍相應也劃分為s個灰類.即將指標Bij的取值范圍［a1，as+1］劃分為［a1，a2］，…，［ak-1，ak］，…，［as-1，as］［as，ak+1］.其中ak（k＝1，2，…s，s+1）的值一般可根據實際問題的要求或定性研究結果確定.圖2 建立三角白化權函數對于指標BIJ的一個觀測值x，可由公式計算出其屬于灰類k（k＝1，2，…s）的隸屬度fk（X）.1.5 計算灰色評價系數、評價向量、評價矩陣灰色評價理論認
河北建筑工程學院學報 2011年1期2011-10-09
- 城市低碳發(fā)展的熵值-灰色系統(tǒng)評判模型
2 城市低碳發(fā)展灰類及其對應的灰數集城市低碳發(fā)展熵權灰色系統(tǒng)評判是在利用信息論中的熵技術計算各評價指標權重的基礎上，結合傳統(tǒng)的灰色系統(tǒng)評判法對城市低碳發(fā)展水平進行評判[9]，其基本步驟如下：（1）確定樣本評判矩陣構建評判對象的樣本評判矩陣A={a1,a2,...,an}。對應的因素就是參與評判的n個評判指標的數值。（2）確定評價灰類確定評價灰類就是要確定評價灰類的等級、灰數以及灰類的白化權函數。對低碳城市發(fā)展評判指標的等級劃分必須在考慮我國城市發(fā)展的資源、
統(tǒng)計與決策 2011年19期2011-09-05
- 施工企業(yè)技術創(chuàng)新績效的灰色評價
3.4 確定評價灰類設評價灰類序號為e，其相應灰類及白化權函數如下:第1灰類“優(yōu)”(e=1)，設定灰類?1∈［4，∞］，白化權函數為f1;第2灰類“良”(e=2)，設定灰類?2∈［0，3，6］，白化權函數為f2;第3灰類“中”(e=3)，設定灰類?3∈［0，2，4］，白化權函數為f3;第4灰類“差”(e=4)，設定灰類?4∈［0，1，2］，白化權函數為f4。3.5 計算灰色評價系數對于此施工企業(yè)創(chuàng)新活力評價指標V11，屬于第e灰類的灰色評價系數為:3.6
山西建筑 2011年11期2011-02-06
- 黃河中游區(qū)佳蘆河流域生態(tài)脆弱性評價＊
弱性對Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ灰類的聚類系數分別為0.636、0.389、0.472,聚類系數隸屬于灰類Ⅰ,該流域生態(tài)脆弱性為高度脆弱。AHP;灰色聚類;流域;生態(tài)脆弱性20世紀80年代以來,隨著生態(tài)學的發(fā)展,脆弱生態(tài)環(huán)境領域的研究愈加活躍[1-3]。研究生態(tài)脆弱性的方法主要包括:模糊綜合評判法[4-6]、EFI(Ecological Frangibility Index)法[7]、層次分析(AHP)法[8]、主成分分析法[9]、基于RS與GIS的評價方法[10]、物元
中國人口·資源與環(huán)境 2010年1期2010-09-28