基于关联度的多属性决策及聚类方法研究（可复制论文）.pdf

摘要模糊数学和灰色系统理论都是处理不完全,不精确及不确定信息的有效工研究了不确定性多属性决策问题的灰色关联度与聚类分析的理论和方法。主要内策对象进行灰色动态聚类分析方法获取知识,有利于进一步做出最优决策。本文的研究工作是对模糊数学和灰色系统理论进行有效结合后的一个全新具,通过对这两种理论进行有效的结合,以不确定性的多属性决策问题为主要对象,以模糊数学和灰色系统理论为工具,以知识获取为目的,以实证分析为评价。容如下:紫冉樯芰四:в牖疑低痴饬街执聿蝗范ǖ难芯肯肿从牖的概念和性质,由于客观事物的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,由二者的互补和结合来处理不确定性信息有很大必要性和现实性。芯苛饲涫泄匦灾矢拍睢⒍ɡ淼幕拘灾始霸怂愎健@们数的自除与自差这两个重要的性质定理,研究了属性特征值为区间数的决策对象与理想对象之间的相对关联度与绝对关联度,从而对决策对象进行排序并择优。芯苛嘶诨疑獻动态聚类算法对属性特征值为区间数的决的研究领域的有益探索,为进一步研究不完确定性多属性决策问题关联度与决策对象的聚类方法的研究提供了更广阔的思路。关键词:模糊数学;灰色系统理论;灰色劾唷摘要
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声明人┟:矽叙厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果,均在文中以适当方式明确标明,并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范孕》。另外,该学位论文为翁组的研究成果,获得翁组鸦蚴笛槭业淖助,在笛槭彝瓿伞请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称,未有此项声明内容的,可以不作特别声明。年月日
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第一章绪论模糊数学和灰色系统理论的国内外研究现状.:У姆⒄估“模糊集合”论为基础。模糊数学提供了一种处理不确定性问题的新方法,是描述人脑思维处理模糊信息的有力工具。教授多年来致力于“计算机’’与“大系统”的矛盾研究,集中思考了计算机为什么不能象人脑那样进行灵活的思维与判断问题。尽管计算机记忆超人,计算神速,在其感知、辨识、推理、决策以及抽象的过程中,对于接受、贮存、处理模糊信息却完全可能。计算机为什么不能像人脑思维那样处理模糊信息呢湓蛟谟传统的数学,例如康托尔集合论,不能描述“亦此亦彼”现象。集合是描述人脑的“模糊概念”则不能反映。这就是目前计算机不能像人脑思维那样灵活、敏捷地处理模糊信息的重要原因。为克服这一障碍,“模糊集合论T诖嘶∩希衷谝研纬梢桓瞿:逑怠所谓模糊现象,是指客观事物之间难以用分明的界限加以区分的状态,它产生于人们对客观事物的识别和分类之时,并反映在概念之中。外延分明的概念,称为分明概念,它反映分明现象。外延不分明的概念,称为模糊概念,它反映模糊现象。模糊现象是普遍存在的。在人类一般语言以及科学技术语言中,都大量地存在着模糊概念。一般说来,分明概念是扬弃了概念的模糊性而抽象出来的,模糊数学是运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学新分支。。他于年发表了题为《模糊集合论》穆畚模佣婺:,却“一筹莫展?墒牵四缘乃嘉思维对整体性客观事物的识别和分类的数学方法。康托尔集合论要求其分类必须遵从形式逻辑的排中律,论域此悸堑亩韵蟮娜中的任一元素要么属于集合C床皇粲诩螦,两者必居其一,且仅居其一。这样,康托尔集合就只能描述外延分明的“分明概念”,只能表现“
模糊数锈,两窠鲇昀罚欢⒄寡杆佟⒂τ霉惴骸K婕与普通数学在方法论上的根本区别。模糊数学产生的直接动力,与系统科学的发了尖锐的矛盾。,直至达到这样一个阈值,一旦超过它,精确性和有意义性将变成两个几乎而且人们又常常不可能对全部因素和过程都进行精确