灰色聚类分析法的改进及其应用太有用了

灰色聚类白化权函数
灰色聚类白化权函数是一种常见的数据处理方法，其主要作用是对数据进行白化处理，以提高数据的可靠性和准确性。

下面是相关参考内容：
1.灰色系统理论：灰色系统理论是由中国科学家李赛飞在上世纪80年代提出的一种新的数学模型和分析方法，其主要应用于预测和决策分析等领域。

2.聚类分析：聚类分析是一种将相似对象归为一类的技术，其主要应用于数据挖掘、信息检索和生物信息学等领域。

3.白化处理：白化处理是指将数据转换为具有零均值和单位方差的数据，以便于数据的比较和分析。

常见的白化方法包括主成分分析和因子分析等。

4.权函数：权函数是指在某种情况下为了满足更好的数据预测或模拟需要，对模型或模拟算法中每个元素赋予的不同权重或重要性。

总之，灰色聚类白化权函数是一种结合了灰色系统理论、聚类分析和白化处理的方法，可用于处理各种类型的数据，提高数据的可靠性和准确性。

作者： 崔杰[1,2]
作者机构： [1]南京航空航天大学经济与管理学院,南京210016;[2]淮阴工学院经济管理学院,江苏淮安223001
出版物刊名： 统计与决策
页码： 4-6页
主题词： 灰色系统;灰色关联分析;点关联系数;灰色关联度
摘要：灰色关联理论是灰色系统理论的一个重要组成部分，也是灰色决策与灰色聚类的基础。

文章在对灰色关联公理和已有的灰色关联度模型研究的基础上，提出了点关联系数序列稳定度的概念；并在此基础上对已有的灰色关联度计算模型进行了修正，得到了一种改进后的灰色关联度模型。

该模型可以有效地解决点关联系数具有显著差异条件下关联度排序问题。

实例表明该模型计算简单，具有良好的应用性。

灰色定权聚类评估的步骤
灰色定权聚类评估是一种用于数据分析和聚类的方法，它结合了灰色系统理论和聚类分析的思想。

下面是灰色定权聚类评估的一般步骤：
1. 数据准备：收集需要进行聚类评估的数据，并进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。

2. 灰色关联度计算：根据灰色系统理论，计算每个样本之间的灰色关联度。

灰色关联度是衡量样本之间相似性的指标，可以用于判断样本是否属于同一类别。

3. 定权计算：根据问题的具体要求和数据特点，确定各个指标的权重。

权重可以根据专家经验、主观评价或数学模型等方法确定。

4. 聚类分析：根据灰色关联度和权重，将样本进行聚类分析。

常用的聚类方法包括K-means、层次聚类等。

5. 聚类评估：根据聚类结果，进行聚类评估。

评估指标可以包括聚类效果的紧密度、分离度、轮廓系数等。

6. 结果解释和应用：根据评估结果，对聚类结果进行解释和应用。

可以根据聚类结果进行决策、优化或其他后续分析。

需要注意的是，灰色定权聚类评估的具体步骤可能会因具体问题和数据特点而有所不同。

在实际应用中，还需要根据具体情况进行调整和优化。

灰色系统理论在汽车工程中的应用与分析赵振东【摘要】介绍了灰色系统理论的基本特点和主要内容,分析了灰色理论在汽车工程领域应用的可行性及应用现状.介绍了灰色关联分析、灰色建模与预测的理论方法,并通过实例展示了灰色理论在汽车设计中的方案选择、数列预测、多目标优化等方面的有效应用.【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(028)003【总页数】7页(P10-16)【关键词】灰色系统理论;汽车工程;复杂巨系统【作者】赵振东【作者单位】无锡同捷汽车设计有限公司,江苏无锡214072【正文语种】中文【中图分类】U461.99近年来，随着人们对汽车乘坐要求的提高，与之相关的安全、噪音和防公害研究也得到高度重视。

数学、力学、计算机科学、人工智能等学科的迅猛发展，为解决汽车工程领域的问题提供了有力的工具。

同时，汽车工程领域历来是基础科学理论及技术应用研究的热点，对于来自轨道车辆、航空、航天、机械工程等领域的新兴技术和方法极为敏感，众多边缘学科、新兴学科亦在汽车工程领域得到不同程度的探讨与运用。

灰色系统理论于1982年由我国学者邓聚龙教授创立，是以“部分信息已知、部分信息未知的小样本、贫信息”不确定性系统为研究对象的一门系统科学新学科，它主要通过对“部分”已知信息的生成、开发来提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控［1］。

由于国内外学者的不懈探索，近年来，灰色系统理论不仅在理论上迅速发展，日臻完善，其应用亦遍及农业、能源、石油、地质、气象等众多领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题［1－2］。

灰色系统理论在机械工程领域也得到一定的应用和研究，在设计方案评价、参数优选、试验数据的处理和优化设计等方面均取得了进展［3］。

文献［4］运用灰色理论预测了汽车齿轮的疲劳寿命。

文献［5］运用灰色系统理论研究了金属钢的蠕变寿命。

文献［6］根据灰色理论和应力－强度干涉理论，提出了机械零件可靠性灰色预测方法。

空气质量评价论文1空气质量指数空气质量指数(AQI)通常由空气的清洁或污染程度来反映，其重点是评估人群呼吸某一段时间(短期或长期)的污染空气后对健康的影响情况。

在实施AQI之前，我国衡量空气质量的指标是空气污染指数(API)，它以SO2、NO2和PM10为指标，将各污染物浓度简化计算为单一无量纲指数，并分级表征空气质量优劣。

但随着区域性复合污染和光化学烟雾污染的日益突出，API评价体系已不能很好地反映我国现阶段复杂的空气污染状况。

因此，在借鉴国外经验并结合国内实际情况的基础上，我国将评价指标改为了AQI。

与API相比，AQI也沿用无量纲指数来描述空气质量状况，但评价指标增加到了6项，更加真实全面地反映了空气质量。

AQI评价主要突出单项污染指标的作用，即空气质量级别取决于某一污染物质量浓度对应的空气质量分指数(IAQI)。

可见，AQI计算简便，根据对人体健康影响最大的某项污染物来衡量空气质量状况，有助于人们直观了解空气污染状况。

但当空气中各类污染物质量浓度差异较大时，AQI会掩盖污染物对空气的总体影响状况，丢失大量有用信息，这对研究者分析和掌握空气中污染物组分及各类污染物对空气质量的影响较为不利。

因此，可进一步研究空气质量评价中存在的模糊和灰色区域。

2灰色聚类分析灰色聚类分析充分考虑了环境质量分级的模糊性和环境系统的灰色性，将聚类对象(评价对象)对不同聚类指标(评价指标)所拥有的白化值(实测浓度值)，按N个灰类(评价等级)进行归纳整理，从而判断聚类对象属于哪一灰类。

灰色聚类评价算法的研究重点集中在白化函数的选择和聚类权的确定上，经典的灰色聚类模型中白化函数的构造通常是分段直线型的，每个等级的白化函数只与其相邻的两个等级存在亲疏关系，使得白化函数的覆盖范围有限;另外，在聚类权的确定上，各指标权重在不同等级中的不一致性也无法在最大程度上保证评价的规范性和准确性。

对此，本文采用改进的灰色聚类法，通过构造指数型白化函数来拓展覆盖范围，提高评价分辨率和信息利用率，并分别考虑白化值和标准值在不同灰类的权重，使聚类结果更具可比性。

公交调度方案评价的灰色聚类分析方法禹伟;冯勇【摘要】针对城市高峰时段公交调度方案难以做到客观、全面、准确的分析与评价,本文旨在以公交运营服务水平各级指标作为评价指标,通过灰色聚类模型评价方法,对各调度方案进行评价,从而选取合理调度方案,来提高早晚高峰公交运营服务水平.最后,以成都市某条公交线路为例,对不同调度方案进行评价分析.结果表明,该方法实际操作较为简单,切实可行.【期刊名称】《交通运输工程与信息学报》【年(卷),期】2016(014)001【总页数】4页(P49-52)【关键词】公交调度;灰色聚类法;评价【作者】禹伟;冯勇【作者单位】四川新中城城市规划设计有限公司,成都610031;西南交通大学,交通运输与物流学院,成都610031【正文语种】中文【中图分类】U492城市公交作为城市出行的重要的交通工具，同时也是实施绿色交通的重要途径。

努力提高公交服务水平，诱导居民采用公交出行，将是城市解决交通拥堵的良好策略，但是，公交服务水平受诸多因素的影响，如车型、准点率、发车间隔等等，对于既定的线路和公交站点而言，发车间隔的选取在早晚高峰时段显得尤为重要，良好的发车间隔调度方案不仅要满足早晚高峰市民的出行需求，还能提升安全性、便利性、舒适性、准点性，同时避免不必要的公交发车次数以达到节约公交成本[1]的目的。

目前国内对公交调度方案的设计主要依靠定性分析，利用经验来进行简单设计，不同的公交调度方案未有一套完整的评价方法进行优劣选取。

邹志云[2]从城市公交发展的总体水平、便捷性、舒适性和安全性等四个方面分析了城市公交发展水平的评价指标及分级标准，运用灰色聚类分析方法，建立了公交发展水平评价模型。

李煜华[3]构建了城市公共交通发展水平评价的指标体系及其递阶层次结构，运用灰色聚类分析法建立了数学模型对城市公共交通发展水平进行综合评价。

文献[4]根据城市公共交通的构成及公共交通系统的特点建立公共交通车辆合理调度模型，为合理调度公共交通车辆提供了有效的辅助决策手段。