聚类系数无显著性差异下的灰色综合聚类方法研究
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灰色聚类法的绿色建筑评价研究随着全球环保意识的增强和绿色建筑的普及,绿色建筑评价成为了关注的焦点。
绿色建筑是注重节能、环保、健康、可持续发展的建筑形式,对于这种建筑,绿色建筑评价成为了评估质量的重要依据之一。
灰色聚类法是一种不需要先验知识的聚类方法,应用于绿色建筑评价有着很好的效果。
一、灰色聚类法简介灰色聚类法是综合利用灰色关联度和聚类分析的方法、用于处理一些没有确切数值又没有先验知识的问题。
灰色关联度被理解为一种灰色量化的标准,它用于度量两个灰色数据之间的相似程度,而聚类分析则是一种将相似的数据分组的方法。
灰色聚类法就是利用灰色关联度将相似的数据进行聚类,用于分析数据的关系和特征,以便更好地进行分析和决策。
二、绿色建筑评价绿色建筑评价是评估建筑健康、环保、节能和可持续发展的标准化评估方法。
评价标准包括建筑材料的应用、能源利用、空气质量、水资源利用、室内环境、垃圾管理等,综合反映了绿色建筑的质量和可持续性。
绿色建筑评价可以通过许多方法进行评估,如LEED(美国绿色建筑评估标准)、BREEAM(英国绿色建筑评价标准)、CASBEE(日本绿色建筑评估系统)等。
然而,这些评估方法需要先验知识的支持,而灰色聚类法可以帮助那些不了解建筑和评价的人,快速准确地实现绿色建筑评价。
三、灰色聚类法在绿色建筑评价中的应用灰色聚类法可以将绿色建筑的评价指标分为不同的等级,将同一类评价指标放入同一聚类,从而识别出绿色建筑评价中的特征和共性。
研究表明,将绿色建筑的评价指标进行灰色聚类能高效地提取绿色建筑的特征,并且对绿色建筑的评价比较准确。
四、结论绿色建筑评价是建筑领域中热门的研究方向。
灰色聚类法是一种简单有效的处理没有先验知识的数据的方法,可以快速识别出相似的建筑特征和评价指标。
在绿色建筑评价中,灰色聚类法能够高效地提取建筑的特征,并且对绿色建筑的评价比较准确。
在未来绿色建筑的评价中,灰色聚类法可以作为解决绿色建筑评价中相似指标的重要方法,有助于提高建筑环保和可持续性。
工程实用灰色统计—聚类方法
廖灿平;卢宗华
【期刊名称】《系统工程》
【年(卷),期】1992(10)2
【摘要】本文从工程多指标评估实用出发,根据灰色统计矩阵确定表示评估指标重要程度的灰色权系数。
用灰色权系数代替文献[1]灰色聚类方法中的折算系数,从而提出了考虑各指标重要性的灰色统计—类方法。
用该方法对15个矿务局的效益进行了综合评估,完全符合实际情况。
【总页数】6页(P62-67)
【关键词】灰色权系数;灰色统计;聚类
【作者】廖灿平;卢宗华
【作者单位】煤炭科学研究总院;山东矿业学院采矿系
【正文语种】中文
【中图分类】N94
【相关文献】
1.三种灰色聚类方法在煤种聚类中的应用效果分析 [J], 陈慧清;胡小芳;吴成宝
2.一种聚类后排序的灰色聚类评价方法 [J], 李志亮;罗芳;阮群生
3.福建省早杂优区试灰色聚类及灰色统计分析 [J], 郭永宁
4.基于灰色聚类方法的水利工程项目公共私营合作制适用性研究 [J], 宋明利;冯臻
5.基于聚类与排序并重的灰色聚类决策方法改进 [J], 强凤娇;王化中
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第13卷专辑2005年10月Chinese中国管理科学JournalofManagementScienceV01.13,SpecialIssueOctober,2005文章编号:1003—207(2005)zk一0018一05基于主成分分析和灰色关联聚类分析的指标综合方法研究孙晓东,胡劲松,焦胡266071)(青岛大学管理科学与工程系,山东青岛摘要:在进行多指标分析和评价的过程中,首先对指标进行灰色关联聚类分析,将指标分成若干可以定义的类,每个聚类代表同一类指标;其次对每个聚类进行主成分分析,提取主成分,获得该类指标的主成分集合;最后基于权重思想综合所有聚类的主成分集合,形成既反映全体指标信息又体现指标聚类差异性的综合指标。
通过一个算例说明该方法计算方便,客观合理。
关键词:灰色关联聚类分析;绝对关联度;主成分分析中图分类号:F272文献标识码:A1引言在多指标综合评价或分析的过程中,往往会遇提出了一种主成分分析和灰色关联聚类分析相结合的指标综合方法。
到这样的矛盾:一是指标多,带来计算和分析上的不便,而且浪费大量存储空间和消耗过多机器处理时间;二是多指标间的相关性,造成指标提供的整体信息发生重叠,不易得出简明的规律。
为了解决这方面的问题,Hotelling在1933年提出了主成分分析(PCA)方法。
该方法是利用降维的思想将多指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析。
然而,主成分分析方法基于数据全体,在对全体指标笼统综合的同时忽视了指标之间的类别性差异问题,也就是是否有若干个指标关系十分密切而同属一类。
事实上,指标之间不仅仅具有相关性,也具有类别性。
显然,对同类指标进行主成分分析比对全体指标进行主成分分析更易于解释,更具合理性和客观性。
为此,解决这一问题的思路便是,首先对指标进行聚类分析,将指标聚集成几个可以定义的类;其次对每一个聚类进行主成分分析,得到每类指标的主成分集合,并对集合中的元素进行综合;最后基于每类的权重,综合所有指标聚类形成反映全体指标信息的综合指标。
基于灰色聚类分析的FJ44发动机故障诊断技术的研究摘要:航空发动机故障诊断技术对于保证发动机的可靠性和飞行的安全性、经济行具有重要意义。
本文以FJ44型航空发动机为研究对象,采用灰色系统理论对发动机常见故障类型进行分析,通过灰色聚类分析的方法实现发动机常见故障的诊断。
实际参数验证表明该方法具有较高的可行性,对FJ44型发动机的故障诊断有一定的参考性。
关键词:故障诊断灰色聚类FJ44发动机Abstract:The aeroengine fault diagnosis technology have very important meaning to guarantee the reliability,safety and economic of the engine and flight. This paper take FJ44 aeroengine as the research object,by using the grey system theory to analyze the common faults of this engine.through the method of gray clustering analysis to realize the engine common fault diagnosis.The actual parameters test show that this method has a highly feasibility,and it can be a certain reference for the FJ44 aeroengine fault diagnosis.Keywords:fault dignosis;grey cluster;FJ44aeroengine民航业发动机故障诊断多依靠经验丰富的工程师对故障进行判断,其随机性较高,排故时间一般也较长。
汽车维修质量评价中的灰色聚类法分析作者:方凤飞来源:《中国科技纵横》2014年第22期【摘要】灰色聚类法因为其一系列的优势,如今已经被广泛应用到汽车维修质量的评价体系中。
通过实践研究表明,在对汽车维修企业的维修质量的评价中,它可以较为方便灵活的应用,并且具有较强的综合性,越来越为业界所推崇。
本文简要分析了汽车维修质量评价中的灰色聚类法及其实施步骤,运用灰色聚类法对一批汽车的维修质量进行了灰色评价,由此可知,灰色聚类法是一种灵活方便,综合性强的评价方法,希望可以提供一些有价值的参考意见。
【关键词】汽车维修质量评价灰色聚类法汽车维修服务质量的评价看似简单,实则是一个复杂的系统工程,取决于顾客对汽车维修企业的服务认知。
随着汽车私人拥有量的巨大增长,对汽车维修企业提出了新的更高的要求,旧式的保养维修服务手段越来越不被顾客所接受,针对性强的个性化服务已经逐步成为汽车维修行业的主流。
方便及时、优质可靠、价格合理的维修服务成为广大汽车用户的共同期盼。
汽车维修企业为了提高自身的竞争力,就需要建立一套科学的评价体系对本企业适时进行质量评价,以便更好的改进汽车维修方法和技术,以此不断提高维修服务质量来增强本企业竞争力从而赢得顾客。
通过研究发现,灰色系统理论有着较为广泛的应用,主要是对那些系统模型不够明确、行为信息不够完全以及运行机制不够清楚的系统建模、预测以及决策和控制等问题进行研究。
而汽车维修企业的质量评价体系具备以上特征,适于在维修质量评价系统中应用灰色系统理论,建模并进行灰色评价。
灰色系统理论的灰色聚类是根据灰色关联矩阵或灰数的白化权函数将一些观测指标或观测对象划分成若干个可定义类别的方法。
一个聚类被看作是属于同一类的观测对象的集合。
按聚类对象划分,灰色聚类可分为灰色关联聚类和灰色白化权函数聚类。
灰色关联聚类主要用于归并同类因素,以简化复杂系统。
通过灰色关联聚类,我们可以检查许多因素中是否有若干个因素大体上属于同一类,使我们能用这些因素的综合平均指标或其中的某一个因素来代表这若干个因素而使信息不受严重损失。