重庆三峡学院 大学生创新性实验计划项目申报表 项目名称灰色关联模型及其应用研究 项目负责人 所在院系、专业 指导教师 联系电话 电子邮件 填表日期 教务处制 项目名称灰色关联模型及其应用研究 申请经费0.3万元计划起止时间2014年5月至2
1.00 0.75 Aij 0.65 0.45 0.30 很好 好 一般 差 较差3.数据的初始化处理令 X i' 为第i所学校的原始指标数据经初始化处理后对应的 新参量，根据式 xi k min xi k ' k X i
设存在 n 个指标，通过分析得出最优集为： X*[x1*,x2*,x3*,..x.n*,]结合原始数据构建矩阵 D ：x1* x2* ... xn*D x11x12...x ijx1n... ... ... ...通常选定 • 行数据 为
常见评价模型简介评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型，如200５年全国赛A题长江水质的评价问题，20０8年B题高校学费标准评价体系问题等。主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型，模糊综合评价模型,灰色关联分析模型，以期
供 的信息 是 不 完 全 的或 是 不 确 定 的 。 由此 可见 ， 危 险源辨 识 系统 是一 个 典 型 的 灰 色 系统 。 因此 ， 笔 者 提 出 了 一 种 新 的 思 路 ： 灰 色 关 联 分 析 法 应 将 用 于 危
灰色综合评价法由信息的明确程度推广 1. 信息未知的系统称为黑色系统 2. 信息完全明确的系统称为白色系统 3. 信息不完全明确的系统称为灰色系统 （介于白色和黑色两者之间的一种中介系统） 从理论上分析：灰色系统主要是为了利用已知的信息确定
灰色关联评价步骤1.确定参评数据序列和标准数据序 列 2.数据的初始化处理 3.计算评价因素间的灰色关联系数 4.关联度的确定与排序设有i个参评对象，n个参评数据，则 参评数据序列
School of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou HainanReceived: No
第1章基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型 灵活型公共交通系统是一个复杂的综合性系统，单一的常规评价方法不能够准确对系统进行全面评价【39】，这就要求在进行灵活型公共交通系统评价时，结合系统固有特点，根据各种评价方法的优缺点，构建适合该系
灰色综合评价法模型的建立及其基本步骤灰色综合评价法1. 由原始数据确定最优指标集（与实际情况结合，考虑何为最优）* 设存在 n 个指标，通过分析得出最优集为： X [x1 , x
灰色关联度分析方法模型 灰色综合评价主要是依据以下模型：R=Y×W 式中，R 为M 个被评价对象的综合评价结果向量；W 为N 个评价指标的权重向量；E 为各指标的评判矩阵，（矩阵略） )(k i ξ为第i 个被评价对象的第K 个指标与第K
简称均值像 均值像。 均值像定义3 定义 设X = ( x (1), x ( 2),L, x ( n))XD3 = ( x (1)d 3 , x ( 2)d 3 ,L, x ( n
第1章基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型灵活型公共交通系统是一个复杂的综合性系统，单一的常规评价方法不能够准确对系统进行全面评价【39】，这就要求在进行灵活型公共交通系统评价时，结合系统固有特点，根据各种评价方法的优缺点，构建适合该系统
ij - X 0j=1- H imm,W= (j) 1 ∃ n,n-Hi i= 1i= 1j= 1wk.baidu.com( 8)1 3 计算关联度 关联度 E i 是指被评价方案
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ３ 文章编号 ： ２ ０ ９ ５— ３ ８ ５ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３— ０ ３ ７ ８— ０ ４ 文献标志码 ： Ａ 基 于 灰 色 关 联 的 信 息 技 术 能 力 评 价 模 型 研 究 蔡
灰色关联分析及理论 灰色系统分析 “白”指信息完全确知，“黑”指信息完全不确知，“灰”则指信息部分确知，部分不确知，或者说信息不完全。这是“灰”的基本含义。 对于不同问题，在不同的场合，“灰”可以引伸为别的含义。如： 从表象看：“明”是白，
kk 8.计算关联度ri1 nnr0，ik 1kr1 0.860 r2 0.704 r3 0.835r4 0.823 r5 0.7949.关联度排序按照关联度大小排序为r1>
3.2灰色关联公理与灰色关联度实例分析BACK24第三章 灰色关联分析第三节 广义关联度25第三章 灰色关联分析第三节 广义关联度①灰色绝对 关联度②灰色相对 关联度④ ③灰色综合
灰色关联度分析方法模型灰色综合评价主要是依据以下模型：R=Y×W式中，R 为M 个被评价对象的综合评价结果向量；W 为N 个评价指标的权重向量；E 为各指标的评判矩阵，（矩阵略）)(k i ξ为第i 个被评价对象的第K 个指标与第K 个最优
