灰色聚类评价模型

高校课堂教学质量灰色聚类评价模型研究
王晓梅;张桂花
【期刊名称】《产业与科技论坛》
【年(卷),期】2009(008)008
【摘要】结合高校课堂教学的特点,采用灰色聚类分析法,提出了高校课堂教学质量评价指标体系,建立了高校课堂教学质量灰色聚类评价模型.通过实例计算,说明该模型可以对具体的课堂教学质量进行定量综合评价,从而确定具体课堂教学质量等级,以便不断提高高校课堂教学质量.
【总页数】2页(P128-129)
【作者】王晓梅;张桂花
【作者单位】河南理工大学;河南理工大学
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于灰色聚类评价模型的研究生招生质量研究 [J], 赵丹;易英欣
2.基于云模型的高校课堂教学质量评价模型及方法研究 [J], 康苏明;张杰;张景安
3.高校课堂教学质量动态双向评价模型研究 [J], 谢印宝;王举辉
4.基于FCE高校手风琴课堂教学质量评价模型研究 [J], 余冰
5.研究生创新能力灰色聚类评价模型研究 [J], 陈振斌;张万红
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应用灰色聚类模型对给水管网水质的综合评价
王丹宁;赵明;赵洪宾
【期刊名称】《土木建筑与环境工程》
【年(卷),期】2007(029)006
【摘要】灰色聚类法是灰色系统理论的一种,它以模糊数学为基础,并在此基础上有所发展、创新.灰色聚类模型的特点是对数据的分辨力高,多个评价因子的综合评价中有独到的优势.给水管网水质是多个因子的综合作用结果,不利于直观判断.因而可借助灰色聚类模型理论,确定实际的各项指标的数值与评价标准的关系,把各个因子定量的监测数据转化成综合性的结论.依靠灰色聚类理论来确定管网水质的归类以此方法来评价给水管网各个监测点的水质情况,确定管网水质的归类,最后用实例验证模型计算值与实际情况的一致性.
【总页数】3页(P98-100)
【作者】王丹宁;赵明;赵洪宾
【作者单位】哈尔滨工业大学,市政环境工程学院,哈尔滨,150090;哈尔滨工业大学,市政环境工程学院,哈尔滨,150090;哈尔滨工业大学,市政环境工程学院,哈尔
滨,150090
【正文语种】中文
【中图分类】TU991.21
【相关文献】
1.应用模糊数学模型对给水管网水质的综合评价 [J], 王丹宁;赵洪宾;丛颖
2.给水管网水质数据统计学检验模型的建立应用 [J], 王丹宁;赵明;赵洪宾
3.应用GRNN模型对给水管网水质的综合评价 [J], 王晓光;周慧;张有君
4.给水管网水质数据统计学检验模型的建立应用 [J], 廖原原;李翠梅;邢晓梅
5.建立与应用积分数学模型分析给水管网水质 [J], 王丹宁;赵明;赵洪宾
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灰色关联度评价模型一、介绍1.1 任务概述灰色关联度评价模型是一种用于分析多因素相互关联度的方法。

该模型通过对不同因素之间的数据进行比较和分析，来确定它们之间的相似性和相关性程度。

灰色关联度评价模型广泛应用于各种领域，如经济、环境、工程等，旨在帮助决策者做出科学合理的决策。

1.2 灰色关联度评价模型的起源灰色关联度评价模型最早由中国科学家李四光在上世纪六十年代提出。

当时，他面临的问题是如何评估不同因素对灌区水资源分配的影响程度。

他发现，传统的因子分析方法往往无法很好地处理多因素之间的关联关系。

因此，李四光提出了灰色关联度评价模型，通过对因素之间的相关数据进行处理和比较，得出相应的关联度指标，从而解决了他所面临的问题。

二、灰色关联度评价模型的应用2.1 经济领域灰色关联度评价模型在经济领域的应用非常广泛。

例如，在市场营销中，可以利用灰色关联度评价模型来确定不同市场因素对产品销售的影响程度。

这有助于企业合理调整营销策略，提高产品销售额。

另外，灰色关联度评价模型也可以用于股票市场的决策分析。

通过对不同因素与股票价格的关联程度进行评估，投资者可以更好地把握市场走势，做出明智的投资决策。

2.2 环境领域在环境领域，灰色关联度评价模型可以用于评估不同因素对环境污染程度的影响。

例如，在大气污染控制中，可以利用灰色关联度评价模型来确定不同因素（如工业排放、交通排放等）对空气污染的影响程度，从而制定出相应的减排措施。

此外，灰色关联度评价模型还可以应用于评估水质和土壤质量。

通过对不同因素与水质或土壤质量的关联度进行评估，环保部门可以及时采取相应的污染治理措施，保护环境和人民的健康。

三、灰色关联度评价模型的基本原理灰色关联度评价模型的基本原理是通过对因素数据进行标准化和比较，来确定它们之间的相似性和相关性程度。

具体而言，该模型主要包括以下几个步骤：3.1 数据标准化首先，需要对因素数据进行标准化处理。

标准化的目的是消除不同数据之间的量纲和数量级的差异，使得它们可以进行有效的比较和分析。

灰色模糊聚类在旅游景区顾客满意度测评中的应用
灰色模糊聚类（GFC）被认为是一种非常有用的工具，其应用于旅游景区的顾客满意度测评中，可以提供有效的结果和决策支持。

GFC 是一种基于数据的聚类算法，它可以将相似的对象聚类在一起，根据某个特定信息度量，评估对象之间的相似度。

GFC算法的优势在于它可以从大量的模糊数据中提取有用的信息，同时使用者可以灵活的利用这些信息来满足不同的任务。

【应用】
GFC算法在旅游景区顾客满意度测评中的应用，能有效的改进传统的聚类算法的缺点，比如，传统的聚类算法在处理复杂的数据集时往往会出现结果不一致的情况，GFC算法通过灰色模糊优化，可以有效的解决这一问题。

在旅游景区测评中，GFC算法可以用来抽取用户反馈的文本数据，从而构建出有效的数据模型，有效的表达出客户对景区服务质量的评价。

同时， GFC算法可以对不同类型的旅游景区和不同项目进行评价，从而提供有效的结果和决策支持。

【实施】
在实施GFC算法的过程中，首先需要对旅游景区的客户反馈进行收集和整理，然后根据客户反馈分析出客户的满意度，并设定满意度的参数，将客户的满意度分为高、低两个群组，最后运用GFC算法对不同的客户群进行分类。

根据分类结果，可以清楚的了解客户对景区服务的真实评价，因此，不断改进景区服务质量成为可能。

【结论】
灰色模糊聚类算法在旅游景区顾客满意度测评中具有非常重要的应用价值，可以有效的解决传统的聚类算法在处理复杂数据集时的缺点，提供准确、及时的结果和决策支持，从而有效改进旅游景区的服务质量。

The Society Evaluation Model Based on Grey Clustering and Its Empirical Study of Cities under
Province
作者： 迟国泰 程砚秋 王丽君
作者机构： 大连理工大学工商管理学院,辽宁大连116024
出版物刊名： 中国管理科学
页码： 185-192页
年卷期： 2010年 第6期
主题词： 科学发展观 社会综合评价 评价模型 国民幸福指数 准基尼系数 灰色聚类
摘要：根据＂坚持以人为本,全面、协调、可持续发展＂的科学发展观的内涵,根据人民生活质量,教育卫生等五个准则层构建了社会综合评价指标体系。

利用三角白化权函数理论,建立了基于灰色聚类的社会综合评价模型,并采用辽宁省14个地区的截面数据进行了实证研究。

本文的创新与特色一是通过将可观测的国民幸福指数纳入评价体系,反映了人们对自身生存和发展状况的感受和体验,改变了现有评价没有考虑人民幸福程度的缺点。

二是通过人均可支配收入和最低生活保障线等可获得数据指标计算准基尼系数,间接反映了社会发展过程中的收入分配差距现象,解决了现阶段因辽宁省未统计基尼系数指标而无法对社会发展进行科学评价的问题。

三是通过在灰色聚类评价模型中通过熵权法确定指标权重使权重结果客观并唯一,避免了主观赋权方法得出的因人而异的现象。

四是运用灰色聚类模型对辽宁省各地区社会发展进行聚类评价,有效地揭示了辽宁省各地区社会发展的不平衡性特征。