灰數(shù)
- 一般灰數(shù)型面板數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模型及應(yīng)用
板數(shù)據(jù),對(duì)于一般灰數(shù)型面板數(shù)據(jù)無法進(jìn)行分析。目前,由于一般灰數(shù)的運(yùn)算有待進(jìn)一步完善,利用一般灰數(shù)的運(yùn)算或者距離測(cè)度進(jìn)行相關(guān)性分析存在困難;② 現(xiàn)有的面板數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析模型易受指標(biāo)排列順序的影響[16],即改變指標(biāo)的排列順序后,關(guān)聯(lián)度的結(jié)果往往會(huì)隨之改變。為此,本文給出了一般灰數(shù)型面板數(shù)據(jù)的空間投射方法,并給出了重心三角曲面關(guān)聯(lián)分析模型。首先,將樣本矩陣分解為行為子矩陣;其次,給出行為子矩陣元素的核及上下界,并給出了由行為子矩陣元素相鄰四點(diǎn)的上下界所確定的幾何
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2023年3期2023-03-09
- 基于新型核與灰度序列的時(shí)滯GM(1,N)模型及其應(yīng)用
差思想，針對(duì)區(qū)間灰數(shù)構(gòu)建了GM(1,1)模型，石佳等[23]在核和灰度序列的基礎(chǔ)上，引入線性時(shí)變參數(shù)，建立了GM(1,N)模型，上述優(yōu)化模型是將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的實(shí)數(shù)范疇擴(kuò)大到區(qū)間灰數(shù)范疇，以便于灰色模型在不同條件下的合理應(yīng)用，使得灰色系統(tǒng)理論更加的完整且豐富。在目前的實(shí)際應(yīng)用過程中，原始GM(1,N)模型[24]只能適用于在同一時(shí)間下的變量，在建模的過程中沒有過多地考慮時(shí)間滯后變化關(guān)系，因此常常在預(yù)測(cè)過程中產(chǎn)生或多或少的模擬預(yù)測(cè)偏差。本文將分析當(dāng)期系統(tǒng)特征數(shù)據(jù)
運(yùn)籌與管理 2022年12期2022-02-08
- 基于區(qū)間灰數(shù)白化變權(quán)關(guān)聯(lián)算法的采礦方法決策模型及應(yīng)用
有一定范圍的區(qū)間灰數(shù)。因此，采礦方法選擇是典型的區(qū)間灰數(shù)多屬性決策問題，其核心和重點(diǎn)是區(qū)間灰數(shù)關(guān)鍵特征信息的提取和科學(xué)綜合。當(dāng)前，常采用白化權(quán)函數(shù)描述區(qū)間灰數(shù)特征以客觀反映專家意見模糊性和偏好程度，主要包括白化權(quán)函數(shù)為梯形白化權(quán)函數(shù)[12-14]、三角白化權(quán)函數(shù)[15]等線性或分段線性函數(shù)，一般基于灰形特征提取灰心或灰徑等關(guān)鍵信息。但因線性或分段線性函數(shù)不能更好地反映單位增量帶來的差異，故不易反映專家意見的偏好程度差異?？梢?，當(dāng)前利用區(qū)間灰數(shù)描述采礦方法決
金屬礦山 2021年12期2022-01-07
- 基于三參數(shù)區(qū)間泛灰數(shù)的技術(shù)站能力表示與估計(jì)方法
定性度量中引入泛灰數(shù)；丁先文等[14]將Bootstrap 方法與經(jīng)典方法進(jìn)行了比較.從以上分析可知，在技術(shù)站能力表示及測(cè)定方面，既有文獻(xiàn)大都利用確定性模型進(jìn)行研究，難以體現(xiàn)能力的伸縮與動(dòng)態(tài)性.本文利用三參數(shù)區(qū)間表征技術(shù)站能力，并界定松弛、平衡、收縮等能力概念.同時(shí)，引入泛灰數(shù)控制運(yùn)算時(shí)引起的區(qū)間擴(kuò)張，形成基于JAB（Jackknife-after-Bootstrap）區(qū)間估計(jì)的三參數(shù)區(qū)間泛灰數(shù)技術(shù)站能力表示與估計(jì)方法.1 三參數(shù)區(qū)間泛灰數(shù)的描述1.1 三
西南交通大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年5期2021-10-31
- 基于S型效用函數(shù)的區(qū)間灰數(shù)多屬性群體決策方法
關(guān)于屬性值為區(qū)間灰數(shù)的多屬性決策問題的研究取得了豐富進(jìn)展。謝乃明等[2]通過分析灰數(shù)排序針對(duì)連續(xù)型灰數(shù)和區(qū)間型灰數(shù)給出了排序規(guī)則。王俊杰等[3]通過構(gòu)建兩個(gè)區(qū)間灰數(shù)的可能度函數(shù)，求得兩個(gè)區(qū)間灰數(shù)可能度大小的排序。劉中俠等[4]通過計(jì)算綜合關(guān)聯(lián)相對(duì)貼近度，給出了區(qū)間灰數(shù)備選方案的優(yōu)劣排序。崔杰等[5]針對(duì)屬性值為區(qū)間灰數(shù)的多指標(biāo)決策提出了灰色多階段決策方法。在實(shí)際決策中，決策者對(duì)備選方案進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)往往受到自身心理的影響，產(chǎn)生非理性因素。當(dāng)決策者財(cái)富較多時(shí)，決
- 基于GAHP方法的深潛救生艇援潛救生作業(yè)綜合評(píng)價(jià)研究*
底層指標(biāo)的評(píng)分為灰數(shù)，如果想要客觀真實(shí)反映指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)，需要將灰數(shù)轉(zhuǎn)化為評(píng)價(jià)灰類。確定評(píng)估灰類就是確定評(píng)估灰類的等級(jí)數(shù)、灰類的灰數(shù)及灰類的白化權(quán)函數(shù)。根據(jù)援潛對(duì)接救生作業(yè)評(píng)估類型和專家意見，將指標(biāo)的取值劃分為很好、較好、一般、較差四個(gè)灰類，對(duì)應(yīng)灰度閾值為9、7、5、3，即C=［9 7 5 3］T為灰類等級(jí)賦值向量，以常用的嶺型（三角）白化權(quán)函數(shù)進(jìn)行灰數(shù)計(jì)算。第一類（很好）設(shè)定灰數(shù)∈[0，9，+∞]，對(duì)應(yīng)的白化權(quán)函數(shù)為第二類（較好）設(shè)定灰數(shù)∈[0，7，14
艦船電子工程 2021年5期2021-06-04
- 初始條件優(yōu)化的正態(tài)分布區(qū)間灰數(shù)NGM（1，1）預(yù)測(cè)模型
數(shù)值表達(dá)，而區(qū)間灰數(shù)的表示方法則更符合人們對(duì)系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)的把握和認(rèn)知［5］. 因此，建立面向區(qū)間灰數(shù)的預(yù)測(cè)模型已成為學(xué)者們的研究熱點(diǎn)之一. 現(xiàn)有文獻(xiàn)中，學(xué)者們利用“區(qū)間灰數(shù)白化”的思想，通過信息分解法［6-7］、幾何坐標(biāo)轉(zhuǎn)換法［8-9］、灰色屬性法［10-13］將區(qū)間灰數(shù)序列轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)序列，然后對(duì)實(shí)數(shù)序列建立灰色預(yù)測(cè)模型，再反推得到區(qū)間灰數(shù)上下界的模擬值和預(yù)測(cè)值. 但是，上述研究均是在灰數(shù)取值分布信息未知的前提下進(jìn)行的.在灰色系統(tǒng)理論中，作為描述一個(gè)灰數(shù)對(duì)其
河南科學(xué) 2021年3期2021-05-06
- 灰色系統(tǒng)理論在生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中的應(yīng)用
管理系統(tǒng)的要求。灰數(shù)是組成灰色系統(tǒng)的基本單元，灰色系統(tǒng)其他組成部分包括灰色方程、灰色矩陣以及灰色函數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，人們難以準(zhǔn)確把握系統(tǒng)中的實(shí)際信息，無法獲得信息的具體取值，僅知道其取值范圍，這被叫作灰數(shù)，范圍一般是1 個(gè)區(qū)間，也可以是一般的數(shù)集，通常用符號(hào)“”來表示。1.2 區(qū)間灰數(shù)的主要運(yùn)算法則1.2.1 加法運(yùn)算1.2.2 減法運(yùn)算1.2.3 乘法運(yùn)算1.2.4 數(shù)乘運(yùn)算1.3 區(qū)間灰數(shù)大小的比較區(qū)間灰數(shù)的大小的往往無法進(jìn)行直接比較，主要討論一般意義
南方農(nóng)機(jī) 2021年2期2021-02-07
- 基于白化權(quán)函數(shù)的改進(jìn)區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型
046)0 引言灰數(shù)及其運(yùn)算是灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)。灰數(shù)是指僅知道取值范圍但不知其確切值的數(shù)，用記號(hào)“?”表示[1]。文獻(xiàn)[2]根據(jù)區(qū)間灰數(shù)的已有分布信息發(fā)掘其幾何意義，并把灰數(shù)序列轉(zhuǎn)換為實(shí)數(shù)序列完成建模預(yù)測(cè)，但僅能解決典型白化權(quán)函數(shù)類型。文獻(xiàn)[3-4]從區(qū)間灰數(shù)的“核”“信息域”以及“認(rèn)知程度”等特征出發(fā)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)；文獻(xiàn)[5]利用文獻(xiàn)[3-4]定義的信息域和認(rèn)知程度，構(gòu)建了改進(jìn)的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型；區(qū)間灰數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化形式在文獻(xiàn)[6]中給出，文中把區(qū)間灰數(shù)分為“白
- 基于后悔理論的理想點(diǎn)決策方法及其在防洪調(diào)度中的應(yīng)用
、概率統(tǒng)計(jì)和區(qū)間灰數(shù)3種方法對(duì)不確定性信息進(jìn)行研究.而在水庫洪水調(diào)度決策中運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)和概率統(tǒng)計(jì)方法會(huì)具有一定的盲目性,所以區(qū)間灰數(shù)就成為在描述不確定性問題時(shí)最為合適的方法[1].在水庫洪水調(diào)度決策方面,常運(yùn)用的方法主要包括：層次分析法、Vague集法、TOPSIS法、灰色關(guān)聯(lián)度法、理想點(diǎn)法等[2-6].關(guān)于理想點(diǎn)法決策,王彥,孟令爽[7]建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),將熵權(quán)法與理想點(diǎn)法相結(jié)合,對(duì)水資源承載力風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià);危文廣,黎良輝,賴敬飛,等[8]
- 基于區(qū)間灰數(shù)理論的汽車聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)方法研究*
分別對(duì)應(yīng)一段區(qū)間灰數(shù)，評(píng)審員按照詞匯對(duì)每個(gè)樣本評(píng)出一個(gè)分?jǐn)?shù)范圍。但在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，該方法沒有考慮評(píng)分區(qū)間長(zhǎng)度與評(píng)分者對(duì)該評(píng)分確信程度間的聯(lián)系，也沒有針對(duì)區(qū)間型分?jǐn)?shù)給出一套切實(shí)可行的評(píng)分者信度求法，而且該方法限定了每次給分的范圍，同樣沒有做到真正的模糊打分。針對(duì)以上問題，本文中提出了基于區(qū)間灰數(shù)理論［7］改進(jìn)的語義細(xì)分法。每位評(píng)審員以基準(zhǔn)樣本作為對(duì)比參考，采用任意模糊涂抹的方法對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行評(píng)分，得到一組分?jǐn)?shù)的區(qū)間序列。通過區(qū)間灰色關(guān)聯(lián)度［8］算法求出各個(gè)
汽車工程 2020年7期2020-07-27
- 考慮后悔規(guī)避的灰色群體偏離靶心度決策方法
展到區(qū)間數(shù)、區(qū)間灰數(shù)、三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)以及直覺模糊數(shù)等，且不少研究者在拓展建模對(duì)象的同時(shí)也不斷優(yōu)化了灰靶決策的建模方法。文獻(xiàn)[6]首次將灰靶決策模型由實(shí)數(shù)序列拓展到區(qū)間數(shù)序列，建立了區(qū)間數(shù)多指標(biāo)灰靶模型；文獻(xiàn)[7]則專門針對(duì)決策對(duì)象眾多的多屬性決策問題建立了基于樣本集的區(qū)間數(shù)灰靶分類決策模型；文獻(xiàn)[8]針對(duì)屬性值為區(qū)間灰數(shù)的情形建立了正、負(fù)靶心灰靶決策模型，使決策更加全面合理，提供了灰靶模型發(fā)展的新視角；文獻(xiàn)[9]在研究區(qū)間灰數(shù)距離計(jì)算方法的基礎(chǔ)上，通過比較
中國管理科學(xué) 2020年6期2020-07-22
- 基于DFOWA算子的動(dòng)態(tài)三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)多屬性決策
部分[3-4]。灰數(shù)則是灰色系統(tǒng)理論中的基本單元，有一定的取值范圍但不能確定具體數(shù)值，是可以對(duì)其進(jìn)行加工、運(yùn)算生成得到有意義有價(jià)值的信息，從而描述系統(tǒng)?；谊P(guān)聯(lián)模型雖已采取區(qū)間灰數(shù)對(duì)屬性值做出改進(jìn)，但區(qū)間數(shù)存在著為完整保留屬性信息而導(dǎo)致區(qū)間過大、默認(rèn)區(qū)間內(nèi)各值概率相等的缺點(diǎn)，且隨著運(yùn)算法則的計(jì)算會(huì)產(chǎn)生誤差甚至失真現(xiàn)象。為此，張東興等[5]考慮了具有“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”線性變換算子的基于前景理論的灰關(guān)聯(lián)決策方法；陳可嘉等[6]給出了三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)距離測(cè)度與排序方法，考
- 基于灰區(qū)間聚類的人機(jī)界面評(píng)價(jià)方法①
白化權(quán)函數(shù)構(gòu)建的灰數(shù)評(píng)價(jià)模型，并不適用于具有多屬性、不確定信息的人機(jī)界面系統(tǒng)。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，將區(qū)間灰數(shù)與灰色理論相結(jié)合，構(gòu)建了基于典型白化權(quán)函數(shù)的灰區(qū)間聚類人機(jī)界面評(píng)價(jià)模型，解決了人機(jī)界面評(píng)價(jià)過程中評(píng)價(jià)信息的不確定性問題。人機(jī)界面評(píng)價(jià)首先需要分析評(píng)價(jià)對(duì)象，根據(jù)對(duì)象特征篩選指標(biāo)，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，人機(jī)界面評(píng)價(jià)指標(biāo)包括定量和定性指標(biāo)兩類，而定性指標(biāo)需要先量化后處理，利用區(qū)間灰數(shù)量化定性指標(biāo)可保留更多的有用信息，解決人機(jī)界面評(píng)價(jià)信息的不確定性，最后建立
- 基于灰數(shù)熵的突發(fā)事件語言信息權(quán)重配置研究
——以?；愤\(yùn)輸事
入研究，證明區(qū)間灰數(shù)用以表征多元性的不確定信息具有較強(qiáng)的魯棒性，提出廣義區(qū)間灰數(shù)關(guān)聯(lián)度模型、廣義區(qū)間灰數(shù)熵權(quán)配置模型、改進(jìn)灰關(guān)聯(lián)分析和熵權(quán)法結(jié)合的評(píng)價(jià)方法，并在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。目前還未見突發(fā)事件緊急通訊中語言信息方面的研究。由于突發(fā)事件語言信息的多元不確定性，傳統(tǒng)的權(quán)重配置方法對(duì)語言信息的研究具有一定的局限性，本文針對(duì)突發(fā)事件語言信息多元不確定性特點(diǎn)的研究，在灰色理論的基礎(chǔ)上，提出一種構(gòu)建一個(gè)廣義區(qū)間灰數(shù)熵客觀權(quán)重配置模型，求得突發(fā)事件語言信息屬性指標(biāo)的
物流科技 2020年5期2020-05-14
- 基于直覺灰數(shù)集的灰色多屬性決策方法
0]。李鵬等基于灰數(shù)“核”與“灰度”的內(nèi)涵，將直覺模糊數(shù)的猶豫度和記分函數(shù)結(jié)合構(gòu)建了直覺模糊數(shù)序列GM(1，1)預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)了直覺模糊數(shù)的預(yù)測(cè)[11]。這些研究不但不成體系而且處于初級(jí)階段，沒有實(shí)現(xiàn)理論的深度融合，很多理論有待進(jìn)一步探究。在實(shí)際決策問題中猶豫模糊信息、灰信息和模糊信息往往相互滲透，很難準(zhǔn)確界定。為此，Li等提出了灰色猶豫模糊集，把灰集看作是灰色猶豫模糊集的一個(gè)拓展[12]。由于信息受多源因素的影響，常表現(xiàn)為復(fù)雜不確定性，為精確描述復(fù)雜
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2020年3期2020-04-27
- 基于前景理論和證據(jù)推理的區(qū)間灰數(shù)多屬性決策①
注和深入的研究.灰數(shù)是灰色系統(tǒng)理論的基本單元,針對(duì)模糊數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)概率難以描述的不確定信息,主要通過對(duì)部分已知信息進(jìn)行生成和開發(fā)以提取和分析有價(jià)值的信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)不確定系統(tǒng)的準(zhǔn)確描述.針對(duì)屬性值為區(qū)間灰數(shù)的不確定多熟悉決策問題,謝乃明和劉思峰[4]深入研究了灰數(shù)的排序問題,針對(duì)連續(xù)型灰數(shù)與區(qū)間型灰數(shù)分別給出排序規(guī)則.王堅(jiān)強(qiáng)等[5]針對(duì)概率和信息值均為區(qū)間灰數(shù)的灰色風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問題,提出一種基于前景理論的決策方法,采用離差最大化思想對(duì)方案進(jìn)行排序.閆書麗等人
計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用 2019年9期2019-09-24
- 基于限制合作博弈的產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)利益分配研究
的基礎(chǔ)上，本文將灰數(shù)、Choquet積分和Shapley值模型相結(jié)合，提出了基于灰色授權(quán)機(jī)制的限制合作博弈，進(jìn)而解決產(chǎn)業(yè)集群中企業(yè)的合作能力和聯(lián)盟收益值均為區(qū)間灰數(shù)，且企業(yè)之間具有關(guān)聯(lián)性的聯(lián)盟利益分配問題。2 理論基礎(chǔ)2.1 合作博弈設(shè)有限局中人集合N={1,2,3,…,n}上具有效用可轉(zhuǎn)移的合作對(duì)策，是一個(gè)二元組，(N,v)，其中v:2N→是定義在所有子集上的特征函數(shù)，且滿足v(?)=0；對(duì)任意S1,S2∈2N滿足S1∩S2=?，v(S1∪S2)≥v(S
中國管理科學(xué) 2019年4期2019-05-15
- 基于一般灰數(shù)的灰靶決策模型拓展與應(yīng)用
理論的三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)群體灰靶決策模型，該方法充分考慮了專家關(guān)于各屬性的心理期望灰靶和決策風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。文獻(xiàn)[9]針對(duì)指標(biāo)值為區(qū)間數(shù)的情形，把灰靶決策模型由實(shí)數(shù)序列推廣到區(qū)間數(shù)序列，建立了基于區(qū)間數(shù)的灰靶決策模型。文獻(xiàn)[10]通過比較指標(biāo)集中各指標(biāo)值與靶心連線所圍成圖形的面積大小來對(duì)決策方案的優(yōu)劣進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而在一定程度上弱化了建模對(duì)象中極端指標(biāo)值對(duì)靶心距計(jì)算結(jié)果的影響,建立了蛛網(wǎng)灰靶決策模型。文獻(xiàn)[11,12]提出了沖突利益主體不完全確定權(quán)重信息情景下的群決策
統(tǒng)計(jì)與決策 2019年7期2019-05-05
- 基于“灰度不減”公理的改進(jìn)區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型
以分為兩種：區(qū)間灰數(shù)序列預(yù)測(cè)[14-17]和灰色異構(gòu)數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)[17,18]。其中區(qū)間灰數(shù)序列建模方法主要有：（1）基于序列的幾何特征[14,15]；（2）基于序列的表征信息[16,17]；（3）組合模型[17,18]等。目前，無論是區(qū)間灰數(shù)序列還是異構(gòu)數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)模型，主要思想是將灰數(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，再還原為區(qū)間灰數(shù)。對(duì)于灰度波動(dòng)較大的區(qū)間灰數(shù)序列，此類模型不僅對(duì)灰度變化較大的區(qū)間灰數(shù)擬合精度低，并且不能反映灰數(shù)灰度的未來的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)于區(qū)間灰
統(tǒng)計(jì)與決策 2019年2期2019-03-05
- 基于改進(jìn)層次分析法的煤礦應(yīng)急管理體系評(píng)價(jià)
給出一個(gè)標(biāo)度區(qū)間灰數(shù)，得到每位專家的灰數(shù)判斷矩陣如式（1）所示。式中，A（k）（?）為應(yīng)急管理體系脆弱性評(píng)價(jià)矩陣；(?)為第k為專家對(duì)第i，j個(gè)指標(biāo)比較后給出的灰數(shù)值，（k=1,2，…，m），（i=1,2，…，n），（j=1,2，…，n）；n為同級(jí)指標(biāo)的個(gè)數(shù)。根據(jù)相關(guān)理論，有(?)=1，(?)·(?)=1，(?)∈（(?)(?)）(?)(?)分別為灰數(shù)的下限和上限。根據(jù)式（1），構(gòu)建各級(jí)指標(biāo)的群體灰數(shù)判斷矩陣，如式（2）所示。式中：A（?）為應(yīng)急管理體系群
煤礦現(xiàn)代化 2019年1期2019-03-04
- 基于接近性綜合關(guān)聯(lián)度的區(qū)間灰數(shù)的決策模型
展。對(duì)于具有區(qū)間灰數(shù)的多指標(biāo)決策問題文獻(xiàn)[1]提出了灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)系數(shù)公式，將經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)決策由清晰數(shù)的情況推廣到了區(qū)間灰數(shù)的情況，建立了基于滿意度水平下的灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)算法；文獻(xiàn)[2]提出了基于理想方案的最大關(guān)聯(lián)度方法、基于臨界方案的最小關(guān)聯(lián)度方法，以及同時(shí)考慮理想方案和臨界方案的綜合關(guān)聯(lián)度方法；文獻(xiàn)[3]提出了基于信息還原算子的區(qū)間灰數(shù)序列關(guān)聯(lián)度的計(jì)算方法，研究了具有區(qū)間灰數(shù)的多指標(biāo)決策問題，建立了多指標(biāo)區(qū)間灰數(shù)關(guān)聯(lián)決策模型；文獻(xiàn)[4]提出了區(qū)間灰數(shù)關(guān)聯(lián)決
統(tǒng)計(jì)與決策 2019年1期2019-02-28
- 盲數(shù)和GM(1,1)模型在性能退化產(chǎn)品可靠性分析中的應(yīng)用
數(shù)實(shí)質(zhì)是建立區(qū)間灰數(shù)和可信度。不考慮概率分布時(shí)，常采用自然斷點(diǎn)法構(gòu)建區(qū)間灰數(shù)，用判斷矩陣法[3]或直接用數(shù)量百分比建立可信度，這類方法的局限在于盲數(shù)的建立完全受限于現(xiàn)有數(shù)據(jù)?？紤]概率分布時(shí)，文獻(xiàn)[4]考慮故障率服從浴盆曲線，將區(qū)間總長(zhǎng)度設(shè)為故障率最大值與最小值的差值，再等分確定各區(qū)間灰數(shù)，可信度設(shè)為區(qū)間故障率對(duì)應(yīng)時(shí)間與壽命周期的比值；文獻(xiàn)[5]假設(shè)退化量服從正態(tài)分布，由“3σ”性質(zhì)確定區(qū)間灰數(shù)和可信度。三參數(shù)威布爾分布應(yīng)用范圍廣泛，其參數(shù)估計(jì)方法較多：文獻(xiàn)
電光與控制 2018年12期2018-12-17
- 灰色面板數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)決策評(píng)價(jià)模型拓展
板數(shù)據(jù)類型為一般灰數(shù)的關(guān)聯(lián)模型研究極其稀少，文獻(xiàn)[13-15]僅研究了決策信息為區(qū)間灰數(shù)的一般關(guān)聯(lián)決策模型。在實(shí)際決策問題中，可能會(huì)造成決策信息表現(xiàn)為復(fù)雜性和不確定性，而目前對(duì)不確定信息表征和運(yùn)算不夠完善。為更加準(zhǔn)確地表征不確定信息，本文首先給出了一般灰數(shù)的概念并用一般灰數(shù)表征復(fù)雜信息和不確定性、一般灰數(shù)的距離測(cè)度方法及其運(yùn)算法則；其次，將灰色面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為時(shí)間關(guān)于樣本在指標(biāo)上值的時(shí)間矩陣序列；最后，基于關(guān)聯(lián)度構(gòu)造思想，構(gòu)建灰色面板數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)度模型并應(yīng)
統(tǒng)計(jì)與決策 2018年21期2018-12-03
- 基于區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型的天貓“雙十一”物流需求量預(yù)測(cè)
此選擇用連續(xù)區(qū)間灰數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于用區(qū)間灰數(shù)直接建?？赡軐?dǎo)致丟失一些已知的有效信息，甚至對(duì)實(shí)際情況的解釋存在偏差，所以選擇用信息分解的方法對(duì)區(qū)間灰數(shù)進(jìn)行白化?；疑x散 Verhulst 模型是對(duì)灰色Verhulst模型的優(yōu)化，不僅依然適用于近似飽和“S”型數(shù)據(jù)序列，還能消除由微分方程跳到差分方程時(shí)產(chǎn)生的誤差，使模擬預(yù)測(cè)精度更高。因此本文運(yùn)用基于信息分解的連續(xù)區(qū)間灰數(shù)離散Verhulst模型對(duì)天貓“雙十一”的物流需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)。圖1 2011—2017天貓“
- 基于Grey-DEMATEL的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流影響因素分析
析法)方法與區(qū)間灰數(shù)相結(jié)合構(gòu)建Grey-DEMATEL模型對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流影響因素進(jìn)行分析.方凱等[5]選用3階段的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型研究了我國冷鏈物流企業(yè)的效率,最后發(fā)現(xiàn)了阻礙其發(fā)展的主要因素是效率低下,并據(jù)此提出了5條相關(guān)的改良建議.袁學(xué)國等[6]對(duì)我國的冷鏈物流業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀做了相關(guān)的分析,研究表明,其在發(fā)展中存在諸多問題,并針對(duì)存在的問題提出了相應(yīng)的對(duì)策和建議.影響某件事情發(fā)展的因素是多方面的,且各影響因素之間也是相互關(guān)聯(lián)、相互作用的,各影響因素在其中
- 基于一般灰數(shù)的廣義灰色關(guān)聯(lián)分析模型
個(gè)實(shí)數(shù)或一個(gè)區(qū)間灰數(shù)能夠準(zhǔn)確地描述系統(tǒng)發(fā)展和演化特征，為了準(zhǔn)確描述系統(tǒng)的特征，劉思峰提出了一般灰數(shù)的概念。本文在一般灰數(shù)概念基礎(chǔ)上，基于核與灰度的思想，依廣義關(guān)聯(lián)分析模型的路徑，提出一般灰數(shù)的絕對(duì)和相對(duì)關(guān)聯(lián)度模型及相似性和接近性關(guān)聯(lián)度模型及其相應(yīng)的決策模型，并給出了核期望與核方差的一般灰數(shù)的排序方法。最后，利用具有實(shí)際背景的案例驗(yàn)證了所建模型在決策應(yīng)用中的科學(xué)有效性。1 一般灰數(shù)的基本概念與定義定義1[6]：區(qū)間灰數(shù)和實(shí)（白）數(shù)統(tǒng)稱為灰數(shù)基元。定義2[6]
統(tǒng)計(jì)與決策 2018年18期2018-10-17
- “互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下基于T-PIGNTOPSIS的電子商務(wù)物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)
引入了三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)（T-PIGN）來對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行度量[11～13]。關(guān)于三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)在決策問題上的難點(diǎn)主要在于方案的排序與比較，而目前三參數(shù)區(qū)灰間的比較運(yùn)算尚未形成一個(gè)被研究者們普遍接受的解決方法?；谝陨喜蛔?，本文在現(xiàn)有物流供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)電子商務(wù)企業(yè)，提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的物流配送供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。使用基于T-PIGN-TOPSIS的評(píng)價(jià)方法對(duì)備選物流供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)灰色系統(tǒng)理論中“信息被充分利用”的理念，提出了一種新的
電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社科版) 2018年4期2018-08-16
- 關(guān)于《基于空間映射的區(qū)間灰數(shù)關(guān)聯(lián)度模型》的注記＊
文獻(xiàn)[1]以區(qū)間灰數(shù)序列為研究對(duì)象，基于空間映射的思想，將區(qū)間灰數(shù)序列轉(zhuǎn)換成面積序列和坐標(biāo)序列后，對(duì)兩者灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行融合，最終得出原區(qū)間灰數(shù)的關(guān)聯(lián)度。本文是針對(duì)文獻(xiàn)[1]中有關(guān)的問題而提出的一個(gè)商榷。文獻(xiàn)[1]中的模型沿用了實(shí)數(shù)序列灰色關(guān)聯(lián)度的思想，能起到計(jì)算區(qū)間灰數(shù)關(guān)聯(lián)度的效果，但是，在對(duì)文章進(jìn)行深入分析后發(fā)現(xiàn)，“面積序列和坐標(biāo)序列含有的信息量與原區(qū)間灰數(shù)序列信息量相等”這一說法并不成立。本文在對(duì)原文模型進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹的基礎(chǔ)上，逐步分析原文中的證明過程，
科技與創(chuàng)新 2018年14期2018-07-23
- 泛灰數(shù)學(xué)在機(jī)器人機(jī)構(gòu)誤差分析中的應(yīng)用
06）0 引言泛灰數(shù)學(xué)在機(jī)器人機(jī)構(gòu)誤差分析中的應(yīng)用，為實(shí)際的誤差分析提供了新方法與新理論，可以有效的滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。例如，在機(jī)器人的手臂設(shè)計(jì)過程中，設(shè)計(jì)人員除了對(duì)相關(guān)的桿件、關(guān)節(jié)等原理與構(gòu)造進(jìn)行設(shè)計(jì)外，還需要結(jié)合設(shè)計(jì)的實(shí)際需求，對(duì)各桿件與關(guān)節(jié)的精度進(jìn)行測(cè)量，以滿足實(shí)際的設(shè)計(jì)需求。1 泛灰數(shù)學(xué)分析1.1 泛灰數(shù)學(xué)的發(fā)展區(qū)間分析又被人們稱為區(qū)間數(shù)學(xué)，其最早的應(yīng)用目的是對(duì)相關(guān)的誤差進(jìn)行分析研究，以保證明確其誤差的大小，在實(shí)際的運(yùn)算過程中，
科技視界 2018年2期2018-07-16
- 區(qū)間灰數(shù)幾何預(yù)測(cè)模型的參數(shù)優(yōu)化
00067）區(qū)間灰數(shù)幾何預(yù)測(cè)模型的參數(shù)優(yōu)化崔學(xué)海（重慶工商大學(xué)長(zhǎng)江上游經(jīng)濟(jì)研究中心，重慶400067）面積序列及坐標(biāo)序列的模擬精度是影響區(qū)間灰數(shù)幾何預(yù)測(cè)模型性能的重要因素，文章通過克萊姆法則建立面積序列與坐標(biāo)序列的灰色模型參數(shù)無偏估計(jì)新方法，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種新的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型；最后通過與傳統(tǒng)的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型模擬精度進(jìn)行了比較，結(jié)果表明新模型具有更為優(yōu)秀的模擬性能?；疑碚摚活A(yù)測(cè)模型；Cramer法則；區(qū)間灰數(shù)；參數(shù)優(yōu)化0 引言在灰色理論[1]中，灰
統(tǒng)計(jì)與決策 2017年11期2017-07-06
- 基于核與灰半徑序列的GM(1，N)預(yù)測(cè)模型及其在霧霾中的應(yīng)用
探討該模型在區(qū)間灰數(shù)序列情形下的建模機(jī)理和建模方法,提出了基于核與灰半徑的GM(1，N)模型。將以區(qū)間灰數(shù)序列的核序列和灰半徑序列為基礎(chǔ)建立GM(1，N)預(yù)測(cè)模型,進(jìn)而對(duì)區(qū)間灰數(shù)序列的核與灰半徑進(jìn)行模擬預(yù)測(cè),根據(jù)核與灰半徑的計(jì)算公式推導(dǎo)出區(qū)間灰數(shù)的上界和下界,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)間灰數(shù)序列的模擬預(yù)測(cè)。最后,將文中提出的GM(1，N)模型應(yīng)用于對(duì)霾存在時(shí)的空氣質(zhì)量指數(shù)AQI的預(yù)測(cè)研究中,模擬預(yù)測(cè)效果較好,從而驗(yàn)證了該模型的有效性和可行性?；疑到y(tǒng)理論;GM(1，N)
- 基于核與灰度的區(qū)間灰數(shù)多屬性群決策方法*
于核與灰度的區(qū)間灰數(shù)多屬性群決策方法*李艷玲，殷新麗，楊 劍 （火箭軍工程大學(xué)，西安 710025）針對(duì)屬性值為區(qū)間灰數(shù)且專家權(quán)重未知、屬性權(quán)重部分已知的不確定多屬性群決策問題，提出了一種基于區(qū)間灰數(shù)的核和灰度的決策方法。給出了區(qū)間灰數(shù)的基于核和灰度的簡(jiǎn)化形式，充分利用區(qū)間灰數(shù)的核和灰度的信息建立優(yōu)化模型求得屬性的權(quán)重。在求出屬性權(quán)重的基礎(chǔ)上，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)方法分別求取各專家的核與灰度距理想方案值的關(guān)聯(lián)系數(shù)，綜合兩者得到專家權(quán)重，最終綜合專家意見并對(duì)方案比較
火力與指揮控制 2017年3期2017-04-24
- 考慮區(qū)間灰數(shù)風(fēng)險(xiǎn)度的多屬性灰靶決策模型
70)?考慮區(qū)間灰數(shù)風(fēng)險(xiǎn)度的多屬性灰靶決策模型孫寶軍(內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 計(jì)算機(jī)信息管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070)針對(duì)目前多屬性灰靶決策模型研究中，區(qū)間灰數(shù)比較大小公式中的只以區(qū)間大小而沒有考慮不確定性，無法度量決策者給出區(qū)間灰數(shù)風(fēng)險(xiǎn)的問題，文中提出了基于灰數(shù)集的風(fēng)險(xiǎn)度的概念，改進(jìn)了現(xiàn)有的灰靶多屬性決策模型，通過風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)，得到包含風(fēng)險(xiǎn)因素的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。算例證明了該方法的可行性和合理性。多屬性決策；區(qū)間灰數(shù)；風(fēng)險(xiǎn)度灰靶決策模型是一種解決“小樣本
電子科技 2016年12期2016-12-26
- 基于灰數(shù)判斷矩陣的Grey-AHP評(píng)估方法及其應(yīng)用研究
0009)?基于灰數(shù)判斷矩陣的Grey-AHP評(píng)估方法及其應(yīng)用研究瞿 浩(合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽 合肥 230009)文章利用灰色層次分析法(grey-analytic hierarchy process,Grey-AHP)構(gòu)建了包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層3個(gè)層次的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)基于灰數(shù)判斷矩陣的Grey-AHP評(píng)估方法進(jìn)行研究,并通過一個(gè)具體案例的應(yīng)用來驗(yàn)證文中所提方法的有效性。層次分析法;灰區(qū)間數(shù);判斷矩陣;評(píng)估方法0 引 言層次分析法[1](
- 一種區(qū)間灰數(shù)的優(yōu)化預(yù)測(cè)模型
00)?一種區(qū)間灰數(shù)的優(yōu)化預(yù)測(cè)模型胡大紅(漢口學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖北 武漢 430000)由于灰數(shù)間的代數(shù)運(yùn)算會(huì)導(dǎo)致結(jié)果灰度的增加，所以對(duì)區(qū)間灰數(shù)進(jìn)行建模時(shí)，為避免區(qū)間灰數(shù)的代數(shù)運(yùn)算，本文將區(qū)間灰數(shù)序列轉(zhuǎn)化為白部序列和灰部序列，再對(duì)白部序列和灰部序列分別建立灰色優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，最后通過實(shí)例證實(shí)了此方法的有效性與可行性.灰色系統(tǒng)理論;區(qū)間灰數(shù);預(yù)測(cè)模型;白部序列;灰部序列灰色預(yù)測(cè)模型是對(duì)少樣本，貧信息系統(tǒng)進(jìn)行建模的重要預(yù)測(cè)模型.自提出以來，主要應(yīng)用于
- 基于Cramer法則的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型參數(shù)優(yōu)化方法研究
mer法則的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型參數(shù)優(yōu)化方法研究曾 波1a,1b, 石娟娟1b,2，周雪玉1b(1. 重慶工商大學(xué) a.工商務(wù)策劃學(xué)，b.裝備系統(tǒng)服役健康保障重慶市級(jí)國際聯(lián)合研究中心，重慶 400067；2.渥太華大學(xué) 機(jī)械工程系， 渥太華 安大略 K1N 6N5 加拿大)以改善區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型的模擬及預(yù)測(cè)性能為目的，對(duì)區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型的參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行研究，應(yīng)用Cramer法則推導(dǎo)了核序列GM(1,1)模型通用形式的參數(shù)無偏估計(jì)新方法，從理論上證明了新方法對(duì)
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2015年8期2015-06-01
- 動(dòng)態(tài)灰色預(yù)測(cè)模型在變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
的基礎(chǔ)上，研究了灰數(shù)遞補(bǔ)和新陳代謝2種動(dòng)態(tài)灰色模型，并結(jié)合工程實(shí)例分析驗(yàn)證動(dòng)態(tài)灰色模型的應(yīng)用。2種模型的預(yù)測(cè)精度表明，動(dòng)態(tài)灰色模型理論正確，精度合格，完全能夠滿足工程需要。變形監(jiān)測(cè)；動(dòng)態(tài)灰色模型；GM(1,1)；預(yù)測(cè)1 動(dòng)態(tài)灰色模型的建立1.1 灰色預(yù)測(cè)模型灰色預(yù)測(cè)模型是具有部分差分、部分微分性質(zhì)的模型，在關(guān)系、性質(zhì)和內(nèi)涵上具有不確定性[1,2]。具有研究?jī)r(jià)值的有一階多元預(yù)測(cè)模型GM（1，N）和一階一元預(yù)測(cè)模型GM（1，1）。實(shí)際中應(yīng)用中，較多采用GM（1
地理空間信息 2015年2期2015-02-06
- 灰色關(guān)聯(lián)度和灰色預(yù)測(cè)在刑偵話單分析中的應(yīng)用
立方面，面向區(qū)間灰數(shù)序列預(yù)測(cè)模型的研究較多。這些研究主要集中在灰數(shù)序列的表達(dá)［4］、灰數(shù)幾何特性［5］以及合成灰數(shù)灰度［6］等方面，進(jìn)而建立預(yù)測(cè)模型。曾波［7］提出了基于核和灰度的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型。本文將灰色關(guān)聯(lián)度法和灰色預(yù)測(cè)模型用于判斷嫌疑人異動(dòng)時(shí)間點(diǎn)的自動(dòng)判斷，以取代人工分析數(shù)據(jù)。在選定關(guān)鍵聯(lián)系人后，就可以對(duì)嫌疑人與關(guān)鍵聯(lián)系人的通信次數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，通過建立灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)出每日(或某段時(shí)間間隔)的通信次數(shù)，與實(shí)際通信次數(shù)比較，若差值大于某個(gè)閾值，則認(rèn)為
成都工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào) 2015年2期2015-01-04
- 灰色信息系統(tǒng)基于集中有序關(guān)系下的知識(shí)約簡(jiǎn)
序優(yōu)勢(shì)關(guān)系中引入灰數(shù)測(cè)度的概念，并以綜合優(yōu)勢(shì)度為基礎(chǔ)，給出度量屬性重要度的指標(biāo)，提出了一種新的優(yōu)勢(shì)關(guān)系下灰色系統(tǒng)的啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn)方法。2 灰色信息系統(tǒng)定義1[8-9]灰數(shù)指在某一區(qū)間或某個(gè)一般的數(shù)集內(nèi)取值的不確定數(shù)，用記號(hào)“?”表示。灰數(shù)有以下幾類：（4）黑數(shù)與白數(shù)：當(dāng)?∈[-∞，∞]時(shí)，即當(dāng)?的上界和下界均為無窮時(shí)，稱?為黑數(shù)；當(dāng)?∈且時(shí)，稱?為白數(shù)。（5）離散灰數(shù)與連續(xù)灰數(shù)：在某一區(qū)間內(nèi)取有限個(gè)值或可數(shù)個(gè)值的灰數(shù)稱為離散灰數(shù)；取值連續(xù)地充滿某一區(qū)間的灰
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2014年24期2014-08-05
- 基于核和灰度的灰色層次分析模型及應(yīng)用
250022）灰數(shù)的核和灰度包含了灰數(shù)的所有信息.本文基于核和灰度建立了區(qū)間灰數(shù)的灰色層次分析評(píng)價(jià)模型.該模型首先將區(qū)間灰數(shù)表征為核和灰度，然后利用了區(qū)間灰數(shù)運(yùn)算法則及灰度不減公理，結(jié)合原有的層次分析法，最后給出決策結(jié)果.通過算例驗(yàn)證，表明該模型是切實(shí)可行的.層次分析法；區(qū)間灰數(shù)；核；灰度；灰色系統(tǒng)1 引言美國運(yùn)籌學(xué)家薩德于20世紀(jì)70年代提出了層次分析法[1]，對(duì)各種問題的決策分析具有較廣泛的實(shí)用性.在系統(tǒng)研究中，由于人的認(rèn)知能力有局限，對(duì)反映系統(tǒng)運(yùn)行
赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 2014年5期2014-07-10
- 基于核和灰度的灰色異構(gòu)數(shù)據(jù)代數(shù)運(yùn)算法則及其應(yīng)用
3］?；疑到y(tǒng)用灰數(shù)、灰色方程、灰色矩陣等來描述，其中灰數(shù)是灰色系統(tǒng)的基本“單元”或“細(xì)胞”，主要包括區(qū)間灰數(shù)及離散灰數(shù)等［4］；灰數(shù)之間的代數(shù)運(yùn)算是構(gòu)建灰色系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)，劉思峰較早對(duì)灰數(shù)運(yùn)算法則進(jìn)行了研究，提出了灰數(shù)均值白化數(shù)的概念，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建新的灰數(shù)運(yùn)算體系，但由于難以處理令人棘手的擾動(dòng)灰元而無果，之后劉思峰試圖通過借鑒區(qū)間數(shù)的研究方法來構(gòu)建區(qū)間灰數(shù)運(yùn)算體系，但由于前者同樣存在若干問題而一直爭(zhēng)議較多；方志耕等人定義了第一和第二標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間灰數(shù)的運(yùn)算
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2014年4期2014-05-12
- 三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的距離熵模型及應(yīng)用研究
以決策信息為區(qū)間灰數(shù)情況下的研究最為活躍,相關(guān)研究成果不斷涌現(xiàn)[1～5].然而,在區(qū)間灰數(shù)決策問題研究中,用區(qū)間灰數(shù)表示決策信息時(shí),為了覆蓋整個(gè)取值范圍,區(qū)間灰數(shù)的上限與下限常常會(huì)取的過大,造成決策的不確定性程度增大.文獻(xiàn)[6]提出了三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的概念,即除了取值區(qū)間外,還可以獲知灰數(shù)的最可能取值點(diǎn),為區(qū)間灰數(shù)決策問題研究指出了新的途徑.此后,相繼出現(xiàn)了一系列關(guān)于三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)決策問題的研究成果.文獻(xiàn)[7]通過構(gòu)建三參數(shù)區(qū)間數(shù),改進(jìn)了項(xiàng)目決策評(píng)價(jià)方法；文
- 基于灰信息變?cè)姆汉┺哪Ｐ脱芯?/a>
擇策略時(shí)受到區(qū)間灰數(shù)的約束，建立沖突車輛的零和灰色博弈模型。隨機(jī)不確性博弈：Hoppe[4]分析了不確定條件下采用新技術(shù)的期權(quán)博弈模型。黃學(xué)軍等[5]假定突發(fā)事件服從向下的泊松跳過程，建立了帶跳的幾何布朗運(yùn)動(dòng)的雙寡頭期權(quán)博弈模型。王皓[6]主要研究了倒向隨機(jī)微分方程解的存在性、唯一性，及其在混合零和微分-積分對(duì)策問題上的應(yīng)用。已知參數(shù)變化范圍的不確定性博弈。Capisani等[7]結(jié)合經(jīng)典Nash均衡及帕雷托有效解的概念，介紹了不確定性下非合作博弈的NS-
中國管理科學(xué) 2014年2期2014-04-03
- 應(yīng)用基于核序列的區(qū)間灰數(shù)模型預(yù)測(cè)地下水位動(dòng)態(tài)
建模前提，而以“灰數(shù)”為建模對(duì)象預(yù)測(cè)地下水位動(dòng)態(tài)的文獻(xiàn)尚少。本文探討采用區(qū)間灰數(shù)Verhulst模型對(duì)地下水位動(dòng)態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，證明該模型的可行性和實(shí)用性。1 灰色Verhulst模型設(shè)原始非負(fù)序列 X（0）=｛x（0）（1），x（0）（2），…x（0）（n）｝的一階累加生成序列：Z（1）為 X（1）的緊鄰均值生成序列：為灰色Verhulst模型。根據(jù)式(1)利用最小二乘法，估計(jì)出參數(shù)a、b的值，得：為灰色Verhulst模型的白化方程，也稱影子方程。設(shè)B，Y
科技視界 2014年32期2014-01-07
- 滲流系統(tǒng)灰色數(shù)值模型輸出結(jié)果的灰度分析
離散”的鴻溝，是灰數(shù)學(xué)(灰理論)的基礎(chǔ)［1，2］。對(duì)于地下水流系統(tǒng)基本灰色數(shù)值模型的解算，須以朦朧集為前提，保證灰信息傳遞的正確性，因?yàn)榉?span id="j5i0abt0b" class="hl">灰數(shù)［3］、區(qū)間型灰數(shù)［4］及其運(yùn)算性質(zhì)以及區(qū)間型灰色線性方程組的解法，都是以朦朧集為出發(fā)點(diǎn)的。文獻(xiàn)［5］和文獻(xiàn)［6］建立了基于灰色數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的滲流問題的灰色有限元數(shù)值模型，本文在其基礎(chǔ)上，分析滲流系統(tǒng)輸入信息的灰度對(duì)輸出信息灰度的影響。在給出滲流系統(tǒng)灰色數(shù)值模型的基礎(chǔ)上，通過一個(gè)算例，分析當(dāng)模型的輸入信息(包括導(dǎo)水系數(shù)、
地下水 2013年1期2013-12-14
- 綠色分銷商的選擇研究
中的重要性等級(jí)用灰數(shù)表示為按其重要程度不同可分為重要：中度重要：非常重要：，一般重要：2.2 決策者對(duì)分銷商屬性的相對(duì)重要性評(píng)估決策者依據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)，評(píng)估分銷商的每個(gè)屬性aj的重要性，然后將這些結(jié)果轉(zhuǎn)化為灰數(shù)變量矩陣各因素重要性等級(jí)所對(duì)應(yīng)的灰數(shù)如表1：表1 屬性重要性等級(jí)灰數(shù)?w2.3 確定每個(gè)屬性的最終權(quán)重值?j依據(jù)決策者的重要性及其對(duì)屬性的評(píng)估，確定每個(gè)屬性aj的權(quán)重值，計(jì)算公式（1）如下，然后，根據(jù)決策者賦予同一屬性重要性的不同，計(jì)算平均值作為屬性的最
物流科技 2013年12期2013-11-15
- 基于核和灰度的雙重異構(gòu)數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)建模方法研究
及從實(shí)數(shù)拓展區(qū)間灰數(shù)與離散灰數(shù)方面的研究。第五，模型建模機(jī)理研究［11－12］。對(duì)建模序列灰色生成方法研究；模型穩(wěn)定性及產(chǎn)生病態(tài)性條件研究；模型建模條件與適用范圍研究等。第六，其他相關(guān)研究［13－15］。包括將灰色預(yù)測(cè)模型與其他模型或方法進(jìn)行組合，從而構(gòu)建新預(yù)測(cè)模型方面的研究和模型誤差檢驗(yàn)方法研究等。上述研究在較大程度上促進(jìn)了灰色預(yù)測(cè)建模技術(shù)的發(fā)展，但作為一種新的預(yù)測(cè)建模技術(shù)，其理論體系還有待于進(jìn)一步豐富和完善?？v觀灰色預(yù)測(cè)模型的既有研究成果，主要圍繞以“
統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2013年10期2013-09-05
- 基于GAHP的艦船水聲對(duì)抗偵察裝備效能評(píng)估
的等級(jí)數(shù)、灰類的灰數(shù)以及灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)，針對(duì)具體對(duì)象，通過定性分析確定。按照評(píng)估要求所需劃分灰類數(shù)為N，將各指標(biāo)的取值范圍也相應(yīng)地劃分為N個(gè)灰類。常用的白化函數(shù)有以下幾種[3]：第一級(jí)（上），灰數(shù)為，其白化函數(shù)為；第二級(jí)（中），灰數(shù)為其白化函數(shù)為；第三級(jí)（下），灰數(shù)為，其白化函數(shù)為。上述函數(shù)表達(dá)式如下：1.4 構(gòu)造灰色評(píng)估權(quán)矩陣由評(píng)估指標(biāo)矩陣和白化函數(shù)算出受評(píng)者j對(duì)于評(píng)估對(duì)象Us屬于第k類的灰色評(píng)估系數(shù)[4]，記為,其公式為：對(duì)于評(píng)估對(duì)象Us，受評(píng)者j屬
船電技術(shù) 2013年6期2013-06-08
- 基于灰色層次法的指揮信息系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評(píng)估＊
的等級(jí)數(shù)、灰類的灰數(shù)以及灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)，針對(duì)具體對(duì)象，通過定性分析確定。常用的白化權(quán)函數(shù)fn（x）有下述三種形式：（1）灰數(shù)為?∈［0，d1，∞），其白化權(quán)函數(shù)（2）灰數(shù)為?∈［0，d1，2d1］，其白化權(quán)函數(shù)為（3）灰數(shù)為?∈［0，d1，d2］，其白化權(quán)函數(shù)為4）計(jì)算灰色評(píng)價(jià)權(quán)向量及矩陣對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)i，第e個(gè)評(píng)價(jià)灰類的灰色評(píng)價(jià)系數(shù)記為xi，e，各個(gè)評(píng)價(jià)灰類的總灰色評(píng)價(jià)系數(shù)記為xi，屬于第e個(gè)評(píng)價(jià)灰類的灰色評(píng)價(jià)權(quán)記為ri，e，則有從而有灰色評(píng)價(jià)權(quán)向量ri
艦船電子工程 2012年2期2012-10-16
- 基于聯(lián)系數(shù)的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型
此，有文獻(xiàn)對(duì)區(qū)間灰數(shù)序列的建模進(jìn)行了研究，并取得了初步的研究成果，其中，文獻(xiàn)[11]通過計(jì)算灰數(shù)層的面積以及灰數(shù)層中位線中點(diǎn)的坐標(biāo),將區(qū)間灰數(shù)序列轉(zhuǎn)換成實(shí)數(shù)序列,建立一種區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型；文獻(xiàn)[12]構(gòu)建了白化權(quán)函數(shù)已知情況下的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型；文獻(xiàn)[13]在區(qū)間灰數(shù)的核和灰度的基礎(chǔ)上，提出了基于核和灰度的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型；文獻(xiàn)[14]通過將區(qū)間灰數(shù)序列轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的發(fā)展趨勢(shì)序列和認(rèn)知程度,提出了基于發(fā)展趨勢(shì)和認(rèn)知程度的區(qū)間灰數(shù)預(yù)測(cè)模型；文獻(xiàn)[15]根據(jù)區(qū)間
統(tǒng)計(jì)與決策 2012年10期2012-07-25
- 方差未知的灰色統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)及應(yīng)用
進(jìn)行了研究。1 灰數(shù)的概念灰色系統(tǒng)理論是1982年我國學(xué)者鄧聚龍所建立的，是處理少數(shù)據(jù)不確定性（即稱灰性）問題的理論。而灰統(tǒng)計(jì)是指將統(tǒng)計(jì)對(duì)象的實(shí)際樣本通過白化權(quán)函數(shù)抽象為灰統(tǒng)計(jì)量，按此灰統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)出對(duì)象所屬灰類的權(quán)。灰數(shù)指只知道大概范圍而不知其確切值的數(shù)，常指某個(gè)區(qū)間或某個(gè)一般數(shù)集內(nèi)取值的不確定數(shù)。本文為討論的方便，只研究區(qū)間灰數(shù)。設(shè)灰數(shù)?∈[a,b]，其白化值記為?=ax+(1-x)b,x∈[0,1]，其白化權(quán)函數(shù)也主要指三角形（態(tài)）（適中測(cè)度）白化權(quán)函
統(tǒng)計(jì)與決策 2012年9期2012-07-25
- 行為評(píng)價(jià)的灰色模型及其監(jiān)管意義
而無白化權(quán)的區(qū)間灰數(shù)信息不確定性程度極高，且能涵容、生化、補(bǔ)充和白化信息，建筑監(jiān)管及其評(píng)價(jià)的行為檔次認(rèn)定基礎(chǔ)由此逐漸得到較系統(tǒng)論述[1～5]，但囿于困難而未能解決兩個(gè)基本問題：行為類別記錄衍生行為檔次結(jié)構(gòu)的理論基礎(chǔ)和區(qū)間灰數(shù)；基于行為檔次灰數(shù)且契合監(jiān)管操作的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型。1 研究現(xiàn)狀從相關(guān)的具體研究看，首先，鑒于中西方(建筑)市場(chǎng)監(jiān)管存在重大的制度、機(jī)制與文化差異[6,7]，使監(jiān)管評(píng)價(jià)很難也勿須從發(fā)達(dá)國家尋求理論依附或范式移植[8,9]；其次，中國的信用評(píng)
土木工程與管理學(xué)報(bào) 2012年2期2012-01-23
- 隨機(jī)信息中正態(tài)方差的灰色估計(jì)
求出了正態(tài)方差的灰數(shù)估計(jì)及其白化權(quán)函數(shù)；并列舉實(shí)例以示其應(yīng)用。隨機(jī)信息；正態(tài)方差；灰色估計(jì)1 灰數(shù)的定義灰色系統(tǒng)理論是1982年鄧聚龍?zhí)岢龅?，是處理少?shù)據(jù)不確定性問題的理論。少數(shù)據(jù)不確定性即稱灰性。而灰統(tǒng)計(jì)是指將統(tǒng)計(jì)對(duì)象的實(shí)際樣本通過白化權(quán)函數(shù)抽象為數(shù)字量（即灰統(tǒng)計(jì)量），按此灰統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)出對(duì)象所屬灰類的權(quán)。灰數(shù)指只知道大概范圍而不知其確切值的數(shù)，常指某個(gè)區(qū)間或某個(gè)一般數(shù)集內(nèi)取值的不確定數(shù)。本文的灰數(shù)主要指三角形（態(tài)）的區(qū)間灰數(shù)?∈[a，b]，灰數(shù)的白化值記
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年7期2011-11-01
- 灰色PERT算法在項(xiàng)目工期中的研究與應(yīng)用
了工序時(shí)間為區(qū)間灰數(shù)的灰色PERT網(wǎng)絡(luò)，并且根據(jù)實(shí)際工序時(shí)間概率分布的特點(diǎn)，提出了工序時(shí)間的正態(tài)分布模型，該方法避免了決策中片面采用均勻分布區(qū)間灰數(shù)描述模糊評(píng)價(jià)的局限性，更好地體現(xiàn)了工序“最可能時(shí)間”、“最悲觀時(shí)間”與“最樂觀時(shí)間”三者概率分布的特點(diǎn)。另外，考慮到工程計(jì)劃能否在規(guī)定工期內(nèi)順利完成這一隨機(jī)現(xiàn)象，提出了相應(yīng)的灰色PERT算法。最后，通過實(shí)例分析，說明該灰色PERT算法能夠有效避免片面采用均勻分布區(qū)間灰數(shù)的局限性，且計(jì)算出項(xiàng)目工程在規(guī)定工期內(nèi)完成
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年5期2011-10-18
- 隨機(jī)信息中正態(tài)均值的灰色統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)判定
00067）1 灰數(shù)的定義灰色系統(tǒng)理論是1982年由鄧聚龍教授原創(chuàng)的，是處理少數(shù)據(jù)不確定性問題的理論。少數(shù)據(jù)不確定性即稱灰性。而灰統(tǒng)計(jì)是指將統(tǒng)計(jì)對(duì)象的實(shí)際樣本通過白化權(quán)函數(shù)抽象為數(shù)字量（即灰統(tǒng)計(jì)量），按此灰統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)出對(duì)象所屬灰類的權(quán)。灰數(shù)指只知道大概范圍而不知其確切值的數(shù)，常指某個(gè)區(qū)間或某個(gè)一般數(shù)集內(nèi)取值的不確定數(shù)。本文的灰數(shù)主要指區(qū)間灰數(shù)?∈[a,b]，灰數(shù)的白化值記為?=ax+(1-x)b,x∈[0,1]，其白化權(quán)函數(shù)主要指三角形（態(tài)）（適中測(cè)度）白
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年22期2011-07-24
- 基于GFAHP的高校教師科研評(píng)價(jià)體系構(gòu)建
的等級(jí)數(shù)，灰類的灰數(shù)以及灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)。常用的白化權(quán)函數(shù)有如下三種：步驟7：計(jì)算灰色評(píng)估系數(shù)計(jì)算受評(píng)者J對(duì)于評(píng)估指標(biāo)A屬于各個(gè)評(píng)估灰類的總灰色評(píng)估系數(shù)，則有步驟8：計(jì)算灰色評(píng)估權(quán)向量和權(quán)矩陣步驟9：進(jìn)行不同評(píng)估指標(biāo)的評(píng)估由R(A)求出得到評(píng)估權(quán)向量步驟10：進(jìn)行綜合評(píng)估2 實(shí)證分析2.1 我們構(gòu)造下面的層次結(jié)構(gòu)圖（圖1）。圖1 高校教師科研水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系2.2 構(gòu)造區(qū)間數(shù)表達(dá)的比較判斷矩陣并計(jì)算各因素權(quán)重2.3 根據(jù)求評(píng)估指標(biāo)值矩陣由五位專家組成的測(cè)評(píng)
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年17期2011-07-23
- 基于核和灰度的區(qū)間灰數(shù)代數(shù)系統(tǒng)
1-3]中提出的灰數(shù)的核和灰度的概念，在一定程度上解決了灰數(shù)運(yùn)算存在的難題，特別是較為完善地解決了區(qū)間灰數(shù)運(yùn)算的問題．但是，關(guān)于灰數(shù)代數(shù)系統(tǒng)中運(yùn)算的性質(zhì)與系統(tǒng)本身結(jié)構(gòu)問題，一直是灰色系統(tǒng)理論研究的一個(gè)難題，至今仍無令人滿意的結(jié)果，這不僅在一定程度上阻礙著灰色系統(tǒng)理論的應(yīng)用，而且影響著灰色系統(tǒng)理論的發(fā)展以及學(xué)科自身的完整性與優(yōu)美性.本文在區(qū)間灰數(shù)的核和灰度的基礎(chǔ)上，從代數(shù)學(xué)的角度對(duì)區(qū)間灰數(shù)的代數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了討論，并給出了一系列結(jié)論，從而進(jìn)一步完善了區(qū)間灰數(shù)運(yùn)算