灰色关联模型关联序结果的稳定性检验方法及应用

针对目前灰色关联理论中模型结果检验方法的不足,提出一种对相近性灰色关联模型关联序结果稳定性检验的方法.首先,以序列间对应观测点的数值差异作为构造序列间量级大小变化的最简单元,用以表征和定义序列间的相近性灰色关联度;其次,引入信息熵的基本思想,基于序列间量级大小变化的最简单元构建信息灰熵作为相近性视角下序列间关系稳定程度的度量标准;然后,通过将研究对象的行为序列平均划分为不同阶段来计算在不同阶段变化下序列间相近性灰色关联度的变动值,以动态关联数值与信息灰熵共同构造相近性灰色关联模型的稳定性检验系数,通过比较检验系数大小最终确定模型间结果的稳定程度;最后,选取几种常见的相近性灰色关联模型对2016年～2021年南京市主要大气污染物进行影响因素分析,根据计算得到的检验系数对各模型的分析结果进行验证和筛选.     

一种基于改进灰色关联分析的变量选择算法

针对灰色绝对关联度模型和灰色相似关联度模型存在的问题,提出一种基于相对变化面积的改进灰色关联度模型.以序列几何形状的相似程度为基础,构建反应折线相似程度的相对变化面积,并以此作为关联系数的计算依据,同时以局部关联度的平均值度量整体的相似性,定义灰色关联度模型.此外,根据关联度计算结果,提出一种基于集合思想的变量选择算法,有效去除变量间的无关和冗余变量.仿真结果验证了所提出算法的有效性和合理性.     

基于投影的灰色关联度模型及其性质

结合灰色关联分析理论,运用向量投影原理,提出一种新型的灰色投影关联度模型,对模型的基本原理进行分析,并讨论模型的规范性、相似性和平行性等性质。该模型充分利用了序列各时点的信息,克服了以离散点代替整体变化趋势的问题。通过实例分析验证了模型的有效性。分析结果表明,灰色投影关联度能较好地反映序列间的关联程度。     

基于灰色关联理论的水印透明性评价算法

针对人眼评价水印透明性时易于疲劳,评价结果有时不唯一,以及无法感知微小差别的问题,提出了一种水印透明性的评价算法。该算法首先计算原始图像和各承载图像间的差异图像;然后,对差异图像的象素值分布特征进行统计,形成各个比较序列,同时分析理想的差异图像象素值分布特征,形成参考序列;最后,通过两类序列间的灰色关联度对水印透明性做出客观、定量的评价。实验表明,该算法的评判结果与HVS判断结果相符,可用来评价水印透明度。     

重复动态测量数据不确定度的灰色加权评定方法研究

为提高动态测量不确定度评定的准确度,基于灰色关联分析理论,提出了一种动态测量不确定度的灰色加权评定新方法.此方法通过灰色加权序列体现动态测量序列不同采样点的分散性,采用最大残差区间来表征数据的最大分散区间,再利用灰色加权序列对最大残差区间进行概率加权,将加权结果作为标准动态测量不确定度.经试验分析,灰色加权评定方法可较好地评定动态测量数据的不确定度,且计算量小、评定准确度高,适合处理小样本动态测量数据不确定度评定问题,具有较高的实用价值.     

灰色关联度在趋势预测模型结构自动选择中的应用

应用灰色理论的灰色关联分析方法对DSS模型结构自动选择问题进行了研究，提出了灰色关联度解决趋势预测模型选择的方法，求出各模型的灰色关联度来进行模型选择，取得较好的效果，并给出了实例分析。     

基于熵权与灰色关联度的隐写分析算法评估

针对现有隐写分析评估方法计算复杂、权重分配不合理的缺点,结合熵权与灰色关联度对隐写分析算法进行评估。确定算法的主要性能指标,采用熵权法计算各指标的权值,运用灰色关联度综合评价方法计算待评价指标向量与最优指标向量间的加权灰色关联度,并根据关联度的大小对隐写分析算法的优劣进行排序。实例仿真结果表明,该方法能合理评估各类隐写分析算法的优劣,具有可行性。     

基于灰色关联分析的Apriori算法的研究及应用

关联分析是一种重要的数据挖掘技术。文中结合房地产行业的特点,将关联分析方法应用于对消费者购房行为的研究中。传统的关联规则挖掘算法-Apriori算法在实际应用中存在着计算量大、挖掘效率低、产生大量不相关的关联规则等问题。为了减少计算量、提高挖掘效率、发现有价值的关联规则,提出了一种灰色关联度分析算法和Apriori算法结合的研究方法。首先采用灰色关联度分析算法得出影响消费者购房需求和偏好的关键因子,然后采用Apriori算法对关键因子和目标因子之间进行关联规则挖掘。以某市问卷调查的消费者信息记录进行建模,结果表明该关联分析方法具有较高的挖掘效率并且研究结果具有合理性和准确性。     

基于灰色关联分析的Apriori算法的研究及应用

关联分析是一种重要的数据挖掘技术。本文结合房地产行业的特点,将关联分析方法应用于对消费者购房行为的研究中。传统的关联规则挖掘算法——Apriori算法在实际应用中存在着计算量大、挖掘效率低、产生大量不相关的关联规则等问题。为了减少计算量、提高挖掘效率、发现有价值的关联规则,提出了一种灰色关联度分析算法和Apriori算法结合的研究方法。首先采用灰色关联度分析算法得出影响消费者购房需求和偏好的关键因子,然后采用Apriori算法对关键因子和目标因子之间进行关联规则挖掘。以某市问卷调查的消费者信息记录进行建模,结果表明该关联分析方法具有较高的挖掘效率并且研究结果具有合理性和准确性。     

基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法

针对现有灰色模型不能适用于小样本振荡序列预测的问题, 提出了基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法. 首先对原始序列建立GM(1,1) 幂模型以描述系统行为的总体趋势; 然后利用傅立叶级数提取模型的残差序列所包含的周期性振荡规律, 并以二者之和构成新的时间响应函数; 最后以平均误差最小化为目标, 建立非线性优化模型求解最优参数. 应用实例表明, 该方法能够有效地提高灰色模型对小样本振荡序列的预测精度.     

网格环境下基于灰色理论多属性综合信任评价模型*

针对传统信任模型的不足,提出了以灰色系统理论为基础的多属性综合信任评价模型。模型通过定义信任评价等级灰类及其白化权函数,计算网络实体各个属性的灰色评价权,结合层次分析法计算属性权重,最后给出实体灰色综合信任值及信任等级灰类。实例表明,该模型计算简便、评价可靠,为网格环境下解决多属性综合信任评价问题提供了新的方案。     

基于互逆分数阶算子的离散灰色模型及阶数优化

针对现有灰色预测模型主要以一阶累加生成序列为建模序列这一现象, 在互逆的分数阶累加生成算子与分数阶累减生成算子的基础上, 建立分数阶算子离散灰色模型, 并给出最小平均相对误差下最优阶数的自适应粒子群优化算法. 多个实例表明, 通过阶数优化, 分数阶算子离散灰色模型相对于灰色模型GM(1,1) 和离散灰色模型DGM(1,1) 表现出更优的拟合精度.

     

基于灰色趋势关联分类的数据挖掘技术

分析了数据库中"贫"信息数据的特点以及"贫"信息数据挖掘问题的要求,研究了灰色趋势关联系统,提出了灰色趋势关联分类方法在数据挖掘中的应用,并以一个实例分析阐明了灰色趋势关联分类方法在"贫"信息数据挖掘中的有效性、方便性和实用性.     

基于灰色关联分析的Web服务选择

为方便用户选择最优Web服务,利用灰色系统理论对Web服务质量QoS属性因子进行分析,提出了一种基于用户QoS偏好的Web服务灰色关联分析方法。考虑到Web服务QoS的不确定性,该方法使用区间对Web服务QoS值进行建模。为了确定候选服务的QoS与用户QoS需求的符合程度,先针对服务的每个QoS属性,计算其与用户QoS需求的灰色区间关联系数;然后结合各个QoS属性的关联系数计算候选服务的QoS与用户QoS需求的综合灰色区间关联度,关联度越大的服务越符合用户的要求;最后从满足用户功能需求的Web服务中选择灰色关联度最大的Web服务推荐给用户。与其它Web服务评价模型相比较,该模型更加符合Web服务QoS的实际情况,能够在服务QoS信息不充分、不确定的环境下,对QoS属性进行合乎实际的分析处理,从而得到更加合理有效的QoS评价。     

基于面积的灰色关联决策模型

以灰色关联决策理论为基础,分析经典灰色关联决策方法的优缺点.从两曲线相邻点间多边形面积的角度度量曲线在距离上的接近性和几何形状的相似性,提出以被选方案与理想方案间两相邻点的多边形面积作为关联系数,构建了灰色关联度公式.为了解决信息利用不充分和变化趋势不一致性问题,拟考虑被选方案与理想方案和负理想方案的关联度,构建了灰色关联相对贴近度模型.通过算例验证了所提出的灰色关联决策模型的合理性和算法的有效性.     

基于灰色聚类的群决策方法研究

采用非线性变换对区间灰数形式的决策信息进行规范化处理,并由决策者问差异度最小构建优化模型,确定指标权重.考虑到在决策者较多的情况下对决策者进行聚类处理可以提高决策质量,给出了决策者决策信息的灰色关联度的计算方法,并基于灰色关联度提出了对决策者进行分类的灰色聚类算法.在此基础上,提出了对聚类后各决策者类的决策信息集结的决策模型.最后通过一个实例说明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于区间灰数的多属性决策方法

以灰色系统理论的思想与方法为基础,探讨了属性值和属性权重均为区间灰数的多属性决策方法。根据结合理想方案与临界方案的综合关联度,提出了考虑属性权重因素的线性规划优化模型,将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况。最后通过实例分析说明所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

数字水印的透明性的灰评判

鲁棒性和透明性是数字水印的两大基本特征,关于水印鲁棒性的检测一直受到人们的普遍重视,但水印透明性却没有定量的检测指标。论文将灰色系统理论中的灰关联概念首次引入水印技术中,提出了一种适用于评价水印透明性的算法。该算法把载体信号转化为参考序列,把加入水印后的载体信号转化为比较序列,通过灰色关联度的整体比较机制来对水印的透明度做出客观的定量的评价。实验证明,这种基于灰关联的评判结果与HVS判断结果一致,能够用来评判水印透明度。     

基于灰色准指数律的灰色生成速率关联模型的构建及应用

现有灰色关联模型都是直接考察原始数据,没有考虑需要经过数据处理才能显现的规律。对此,构建基于灰色准指数律的生成速率关联分析模型。首先,对原始数据进行累加灰色生成,构造生成速率序列,进而用生成速率序列的接近性表征原序列的动态变化趋势的相似性;然后,对生成速率关联分析模型的性质进行研究;最后,将所构建的关联度模型应用于全国交通拥堵度相关因素的识别,结果验证了所提出模型的实用性和有效性。     

案例推理在故障诊断系统中的应用

将基于案例的推理方法应用于智能故障诊断系统中，具体讨论了故障案例库和结果库的建立，并将其用关系数据库的格式进行存储。应用灰色关联理论和模糊集结合矢量投影学，给出了关联度的定义和计算方法，从而可以准确地检索到相似的故障案例，对待检测故障给出定性或者定量的分析。