基于端点三角白化权函数的服务业发展水平灰色评估研究
基于三角白化权函数I／M制度的灰色评估研究
［ 中图 分类 号 ］ Ｘ ８ ３ １
０ 引 言
作 为 移动 污染 源 的机动 车 已经成 为大 气污 染 的重 要 因 素 ， 如 何 防 治 机动 车 排 放 污染 物 对 大 气 造成 的污染 早 就引起 了世界 各 国的 高度重 视 ， 特别 是在 ２ ０ １ ３年 １月 份全 国 大范 围的雾 霾天 气 ， 更 是 与 机 动 车排 放有 密切 关 系 ｊ 。针 对在 用 车排 放污 染 物控 制 的 Ｉ ／ Ｍ 制度 （ Ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ Ｍ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ） 最早 在 欧 美 等 国 家和 地 区执行 ， 有严 格 的程 序来 保证 该制 度 的实施 ， 取 得 了较好 的效 果 。我 国近十几 年来 为 了控 制在 用
的 中心点 。中心点 三 角 白化 权 函数 以最 可 能 属 于 ｋ灰 类 的 点 Ａ 为 该 灰 类 的 中 心点 ， 更易于基于 Ａ 。 ，
Ａ 。 ， Ａ ， …， Ａ ， Ａ ｓ ＋ ｌ 得到各个灰类 的三角 白化权函数 ， 所 以据此能够得出更科学 、 更可靠的结论 。
Ｊ ｕ ｎ ｅ ． ２ ０ １ ３
Ｖｏ １ ． ２ ９ Ｎｏ ． ３
［ 文章 编 号 ］ １ ６ ７ ３— ２ ９ ４ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３— ０ ０ ５ ４—０ ４
基 于 三 角 白化权 函数 Ｉ ／ Ｍ 制 度 的 灰 色评 估研 究
李允平 ， 刘泽砚
（ 山东理工 大学 交通与车辆工程学 院 ，山东 淄博 ２ ５ ５ ０ ４ ９ ）
１ 灰 色模 型 的 建 立
在 灰色 聚类 评估 中 ， 常用 三 角 白化权 函数 来建 立其 灰 色数 学模 型 ， 基于 中心 点三 角 白化权 函数 的灰
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用(一)
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用(一)基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用背景介绍地下水作为一种重要的淡水资源，在农业、工业、生活等领域都得到了广泛的应用。
然而，由于人类活动的影响，地下水的水质问题也越来越严重。
因此，对于地下水水质的评估和监测就显得尤为重要。
研究现状目前，地下水水质评估的研究方法比较多，常用的包括传统的统计方法、神经网络方法、模糊综合评价方法等。
然而，这些方法在实际应用中存在较大的局限性，如对数据的要求较高、计算量大、结果不够直观等。
研究内容本研究采用了基于中心点三角白化权函数的灰色评估法对地下水水质进行评价，主要包括以下几个步骤：1.数据收集和处理：收集地下水样品的数据，并进行预处理，包括异常值的处理、缺失数据的填补等。
2.灰色预测模型的建立：利用灰色预测模型，对地下水水质进行评估，并得到预测值。
3.模型评价和结果分析：对模型的预测结果进行评价，并进行结果分析。
研究意义本研究采用基于中心点三角白化权函数的灰色评估法，具有计算简便、公式简单、结果直观等优点，能够更好的对地下水水质进行评估，为地下水水质的监测和保护提供了参考和支撑。
结论基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用，能够获得较好的评估结果，具有一定的实用性和应用前景。
然而，在实际应用中还需要进一步验证和优化。
讨论基于中心点三角白化权函数的灰色评估法与传统方法相比，具有计算简单、结果直观等优点。
相对于统计方法，该方法对数据的要求较低；相对于神经网络方法，该方法计算量较小，结果不会因网络结构而有大的差异。
因此，该方法在地下水水质评估中具有较大优势和应用前景。
然而，也需要注意该方法存在的局限性。
该方法解决的是灰色模型中的不确定型问题，不适用于解决传统的统计方法无法解决的非线性问题。
因此，在实际应用中，需要根据不同的情况选择合适的方法。
结语地下水水质评估是一个复杂的问题，需要综合考虑多种因素，采用多种方法进行评价。
基于端点三角白化权函数的医药行业内部控制风险评估体系的模型
管 理［ Ｍ］ ． 北京 ： 经 济 管 理 出版社 ， ２ ０ １ ３ ．
参 考 文献 ：
１ ． Ｋｅ ｖ ｉ ｎ Ｂｕ ｅ ｈ ｌ ｅ ｒ ， Ａｎ ｄ ｒ ｅ ｗ Ｆ ｒ ｅ ｅ ｍａ ｎ， Ｒｏ ｎ
１ ０ ． 财政 部 、 审计 署 等 ． 企 业 内部 控 制 基 本 规 范［ Ｍ】 ． 北京 ： 中 国财 政 经 济 出版 社 ， ２ ０ ０ ８ ．
和 有 效 性进 行 了 自我 评 估 。（ ３ ） 对 开
展 内 部 控 制 自我 评 估 所 涉 及 的范 围
Ｈｕ ｌ ｍｅ ．Ｏ ｗ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｒｉ ｇ ｈ ｔ Ｒ ｉ ｓ ｋ ｓ［ Ｊ ］ ． Ｈａ ｒ ｖ ａ ｒ ｄ
Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｒｅ ｖ ｉ ｅ ｗ， ２ ０ ０ ８ ， （ ０ ９ ） ． ２ ． Ｋ ｅ ｉ ｔ ｈ Ｗａ ｄ ｅ ， Ａ ｎ ｄ ｙ Ｗｙ ｎ ｎ ｅ ．控 制 自我 评
一
、
引 言
霎 喜
式 方法 都 会存 在 以下几 点 缺 陷 ： 一 是 采 样数 据 大 ， 利 用 概 率 统计 得 到 的指 标 往 往 需 要 大 量 的 数 据 才 能 做 到 量
公 司 的内部控 制不 存在 重大 缺 陷。
化 规律 ； 二 是数 据 只 能单 一 反 映某 一
型 ，通过 对 比影 响 两 家上 市 医药制 药企 业 的 内部 控 制 风 险 因素得 出评
估等级 ， 并根 据 结论 判 断影 响 因素 的主 次 ； 能 够 为 企 业 发 现 自身 不 足 、
找 出问题 提供 一个 可 靠 的模 型 。
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用地下水是地球上重要的水资源之一，其水质评价对于保护和管理地下水具有重要意义。
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法是一种常用的水质评价方法，可以在地下水水质评价中发挥重要作用。
中心点三角白化权函数是一种基于灰色系统理论的评价方法，其基本思想是将评价对象的数据分为核心序列和灰色序列，通过建立加权背景值，构建评价模型，对目标进行评估和预测。
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法结合了主客观因素，能够在水质评价中充分考虑不确定性和灰色信息。
在地下水水质评价中，该方法可以较好地解决样本数据缺乏、时间序列不完整等问题，具有一定的优势。
首先，基于中心点三角白化权函数的灰色评估法可以较好地处理地下水水质评价中的样本数据缺乏问题。
由于地下水水质评价涉及到大量数据的收集和处理，但实际上，由于经济、技术和其他原因，往往存在着数据缺失的情况。
该方法通过构建加权背景值，可以对缺失数据进行补充，提高评价的准确性和可靠性。
其次，该方法可以针对地下水水质评价中的时间序列不完整问题进行处理。
地下水水质评价需要考虑水质随时间的变化趋势，但实际上，由于时间和经济成本的限制，往往无法获得完整的时间序列数据。
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法通过建立灰色序列，可以对时间序列不完整的数据进行预测和插补，提高评价的可行性和可靠性。
此外，该方法还可以在地下水水质评价中充分考虑到不确定性和灰色信息。
地下水水质评价过程中，往往不同样点的数据质量和稳定性不同，存在一定的不确定性和灰色信息。
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法通过设置权重，可以更加合理地处理不同样点数据的贡献和权重，提高评价的准确性和可靠性。
综上所述，基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中具有重要的应用价值。
它能够解决样本数据缺乏、时间序列不完整以及不确定性和灰色信息等问题，在提高评价结果的准确性和可靠性方面具有一定的优势。
中心点三角权白化函数的软件质量灰色评估模型
．
和方法评价计 算机软件质量更符合 客观实际 ． 结果 更为合 理阁 。近年来 ， 灰色系统理论广泛应 用于软件 工程领 域 ． 形 成 了不 同的软件质量定量评价模 型 ． 对软件产业 的发展具 有重要意义 其 中包括冯 建湘提 出的软件质量的灰色关联
，
Ａ 为 最属 于灰类 １２ … ， ，， ｓ的点 （ 以是 中 点 ， 可 也可 以
不是 ， 以属 于 灰 类 最 大 可 能 性 为选 取 依 据 ， 为 中心 点 ） 称 ， 将 各 个 指 标 的 取 值 范 围也 相 应 地 划 分 为 ｓ个 灰 类 ． 如 将 例
ｉ 指标 的取值范 围 。 ］ ， 划分为 ｓ Ａ 个小 区间 ［， ２ …。 ， …， ， ， 】 Ａ。 】 ［ Ａ ， 。 。 Ａ １ Ａ 。 Ａ Ａ （） ２ 同时 连 接点 （ １ 与 第 ｋ １ 小 区间 的 中心 点 Ａ ，） 一 个 （ｋ ） ／－ ０ 以及 （ １ 与第 ｋ １ 小 区 间的 中心 点 （ ｋ ０ ， ￣１ Ａ ，） ＋ 个 ／＋ ） ￣ｌ 得到 ｊ 指标关 于 ｋ灰类 的三 角白化权 函数 （ ） ： ，， ， Ｊ １２ … 。
１ 中心点 三角 全 函数灰 色 评估 原理ｃ ７ 】
中心 点 三 角 全 函数 的灰 色评 估 方 法 在 划 分 灰 类 时 ， 将
属于该灰类程度最 大的点成为该灰类的 中心点 。 其具体步
骤如下 ：
色理论认 为信 息完全确知 的系统 为 白色系统 ： 信息 完全不
三角白化权函数灰色评估应用论文
三角白化权函数灰色评估应用论文【摘要】在接下来的水库移民后期扶持计划实施过程中，工作重点将转变为逐步实现后期扶持政策的中长期目标，我们同样可以运用该方法对其后期扶持效果评价，应该相应地改变评价指标体系，以适应国家提出的移民后期扶持政策的中长期目标，对移民后期扶持政策实施效果做出较为科学的评价。
1 问题的提出2006 年5月17日，国务院发布了《关于完善大中型水库移民后期扶持政策的意见》（国发[2006]17号），提出水库移民后期扶持的目标：改善移民生产生活条件，促进经济发展，增加移民收入，使移民生活水平不断提高，逐步达到当地农村平均水平。
伴随我国二个五年计划的不断实施，已完计划实施效果显得尤为重要。
目前，模糊综合评价法在水库移民后期扶持效果评价中得到了较为广泛的应用，但是模糊数学中的综合评价法在用“取小”、“取大”法时丢失信息较多[1]。
因而，本文提出了运用“基于三角白化权函数的灰色评估”方法对水库移民后期扶持的效果进行评价。
2 基于三角白化权函数的灰色评估模型2.1 评价指标体系的确定水库移民后期扶持首要是考察后期扶持的实施是否解决了水库移民的温饱问题及库区和移民安置区基础设施薄弱的突出问题，主要应该从移民温饱以及库区和移民安置区基础设施建设两个方面来进行评价。
移民温饱问题可以通过恩格尔系数、人均粮食产量、人均住房面积、人均蛋白质摄入量和人均衣着支出等方面来体现，而库区和移民安置区基础设施建设主要是为了解决移民饮水、交通、用电、上学、就医等几大难问题。
2.2 指标权重的确定运用层次分析法，构造判断矩阵进行层次单排序、总排序及一致性检验，确定指标权重值。
一级指标的权重记为，二级指标的权重记为。
2.3 基于三角白化权函数的灰色评估[3][4]三角白化权函数有端点三角白化权函数和中心点三角白化权函数，由于中心点三角白化权聚类较端点三角白化权聚类更为合理，所以选用中心点三角白化权函数来进行灰色评估。
第1步按照评估要求所需划分灰类数，选取为最属于灰类的点，将各个指标的取值范围也相应地划分为个灰类。
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用
基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用中心点三角白化权函数是一种常用的灰色评估方法，可以在地下水水质评价中发挥作用。
本文将从以下四个方面介绍基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用。
一、中心点三角白化权函数的原理中心点三角白化权函数是一种基于数据分析的方法，通过对观测数据进行白化分析，求出数据的发展规律和发展趋势。
该方法结合了灰色关联度和三角白化权函数的优点，能够提高模型的稳定性和可靠性。
1.数据分析和预测：通过对地下水水质数据进行分析和预测，可以了解地下水水质的变化趋势和演化规律。
同时，可以通过与实际监测数据的对比，来评估地下水水质是否超出了预设的标准。
2.灰色关联度分析：通过计算不同地下水监测点的灰色关联度，可以评估不同监测点之间水质的相关性和相互影响程度。
这有助于确定地下水水质分布的空间特征，有利于科学规划和管理地下水资源。
3.预警预测：基于中心点三角白化权函数的灰色评估法可以通过对历史数据的分析，得出地下水水质的发展趋势和变化规律。
这可以为地下水水质的预警预测提供依据，及时采取措施来保护地下水资源。
4.水质改善方案评估：通过对地下水水质数据进行白化分析，可以评估不同水质改善方案的可行性和效果。
这有助于制定科学合理的水质改善方案，提高地下水资源的利用效率和保护水平。
三、基于中心点三角白化权函数的灰色评估法的优势1.灵活性和可靠性：基于中心点三角白化权函数的灰色评估法可以根据实际情况调整模型参数，具有较高的灵活性和可靠性。
2.简单易用：该方法的计算过程相对简单，不需要过多的数据和复杂的计算步骤，适合在实际工程中应用。
3.数据要求低：相对于其他水质评价方法，中心点三角白化权函数的数据要求较低，可以充分利用有限的数据资源做出正确的评估和预测。
四、结论基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中具有重要的应用价值。
它可以通过对地下水水质数据的分析和预测，为地下水资源的合理利用和保护提供科学的依据。
基于端点三角白化权函数的服务业发展水平灰色评估研究
表 １ 服 务 业发 展 水平 评估 指 标体 系
一
攫 指标
二辐指标 服务赴生产 值
单位 亿元
＝鳗指标代号 Ｘ ｉ Ｘ
２
、计算 方挂 艉务业每年 的增加值 甩务业噘； 口 的劳动力数量 艉 固定资 产搜 瓷数量
尊悱规模指标
服务业从业 员 艉苷业囤定资 授资额 亿元
对基本要素进一步细化 ，得出资金投入量 、 设施资源利用率 、专利获得率等评价指标
体系。
基 于 端 点 三 角 白 化 权 函 数 的 月 艮 务 业 发 展 水 平 灰 色 评 估 研 究
■ 李友军 （ 国家开发银行人 事局 北京 １ ０ ０ ０ ３ ２ ）
◆ 中图分 类号 ：Ｆ ７ １ ９ 文献标识码 ：Ａ
量和效益 。
发， 根据现行统计数据的可得性 ， 构建了一
个包含数量规模 、 比 例结构 、 质量效益和发
展潜力等 ４个一级指标和 １ ６ 个二级指标的 衡量服务业发展水平的指标体 系框架。 倪蔚 颖 （ ２ ０ １ ３） 从服务业集聚水平测度方面 出 发 ，构建了三个方面 １ ５项指标的服务业集 聚水平评价体系， 并利用这个指标体系， 运
出发 ，尝试构建评价 服务业国际竞争力的 指标体 系 ，以进 出口
表 ２ 湖 北省 服 务 业发 展水 平 评 价指 标 权重
指标代 号
权重
该遵循的原则 ， 选取 总体规模 、 产 业结构 、 质量效益 、增长潜 力四个因素作为评估服 务业发展水平 的一级指 标 ，每个 一级指标 包含现行 统计体 制下存 在且 能够反映该领
用主成分分析和 因子分析相结合的方法 ， 对
关 键词 ：三 角 白化权 函数
云模型在灰色评估中的应用研究
０ 引 言
隶 属 云 这 一 概 念 是 由 我 国 的李 德 毅 院 士 提 出
导 致决 策结 果 出 现较 大 误 差 。另 外 ， 各个 灰 类 的确
定 时 ， 没 有 应 用 云 模 型 中 概 念 生 成 的 原 则 ， 并 不 也 这 符合 人们 的主观 判断 方式 。 因 此 需 要 对 这 种 方 法 进 一 步 完 善 ， 文 推 导 了 本 云 模 型 的 边 界 和 厚 度 曲 线 ， 云 模 型 作 为 白 化 权 函 用 数 ， 进 了 白 化 权 值 的 确 定 方 法 ， 云 模 型 中 概 念 生 改 用
ｕ ｔｏｎ ｍｅ ｈ ａ ｉ ｔ ｏｄ， ｈｉ ａ ｒ ｉ ｒ ｄｕ ｅ ｈｅ ｃ ｏ ｔ ｓ ｐ ｐｅ ｎｔ ｏ ｃ ｓ ｔ ｌ ｕｄ ｍｏｄ ｌ ｂｒｅ ｌ ｄｕｃ ｓ ｓ ｅ ， ｉ ｆｙ ｄｅ ｅ ｏｍｅ ｃ ａｒ ｃ ｅ ｉ ｔｃ ｃ ｒ ｅ ｆ ｈ ａ ｔ ｒ ｓ ｉ ｅ ｖ ｓ ｏ
行性 ， 云 理 论 的进 一 步 应 用 提 供 了一 种 扩 展 的 思 路 。 为
关键词 ： 云模型 ； 灰色评估 ； 效能评估 ； 雷达模拟器
中 图 分 类 号 ： Ｎ ５ Ｔ ９５
文献标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： Ｎ ２１１ （０００— ７～ Ｃ ３—４３２１）６ ０ １ ３ ０ ０
２１ ０ ０ １ ２月 第 ３ ３卷 第 ６ 期
第四章 灰色聚类评估模型
X10
1 0.51 0.51 0.51 0.52 0.92
X11
1 0.97 0.74 0.71 0.51
X12
1 0.73 0.72 0.51
X13
1 0.6 0.51
X14
1 0.52
X15
1
BACK
12
第四章 灰色聚类评估
4.1 灰色关联聚类
案例分析
取临界值r 0.80，可将原来的15个指标分为5类：
BACK
22
第四章 灰色聚类评估
4.2 灰色变权聚类
计算权重和变权聚类系数
j 指标 k 子类的权 设kj 为 j 指标 k 子类临界值，则称
k j
kj
m
kj
j 1
为 j 指标 k 子类的权。
灰色变权聚类系数
设
x ij
为对象
i
关于指标
j
的观测值，f
k j
()
为
jj指指标标k
子类
子类白化权函数，
, ,
30 x 90 x 90
第四章 灰色聚类评估
0 , x 20,90
f
2 2
(x)
x 20 5900-2x0 90 - 50
, ,
20 50
x 50 x 90
;
0 , x 40
f
1 3
(
x)
x 40 1001 40
第四章 灰色聚类评估模型
南京航空航天大学灰色系统研究所
问题
什么是灰色聚类? 为什么要提出灰色聚类评估模型? 灰色聚类评估模型的主要研究内容有哪些? 灰色聚类评估模型有哪些最新进展? 与其他聚类评估模型相比有何不同?
高校学生党员发展对象考察指标的灰色聚类评估方法
高校学生党员发展对象考察指标的灰色聚类评估方法作者：罗丹来源：《吉林省教育学院学报·上旬刊》2015年第06期摘要：文章通过用灰色聚类评估的方法对学生党员发展考察对象的政治素养、日常表现、学习能力、工作能力进行聚类评估。
根据评估得知：学生党员发展考察对象中，学习能力是相当重要的，其次是政治素养和日常表现，工作能力相对占的比重较少。
关键词：学生党员；考察对象；灰色聚类评估；考察指标中图分类号：N941.5文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2015）06—0150—03一、引言当今学生党员发展已成为高校的一项重要课题，而学生党员发展对象的考察指标多种多样，众多指标影响着党员的发展数量与质量，如何从众多指标中综合出一个整体的评价，这对高校党员发展对象的推优具有重要意义。
因此，需要对一些典型数据归类整理，通过灰色关联及灰色聚类评估模型使之由多因素评价系统变得更简单明了，从而变成因素较少的评价系统，减少计算量，使其中的因素被综合地考虑到，继而得出更客观、合理的评价。
二、灰色聚类评估的定义及其步骤依据灰色关联矩阵或灰数的白化权函数将所观察的观测指标或观测对象划分成若干个可定义种别的方式即为灰色聚类。
灰色聚类按照聚类对象可划分为灰色关联聚类和灰色白化权函数聚类两大类。
在具体操作中，基于白化权函数的灰色聚类需求根据相应的拟区分的灰类和对应的聚类指标，事先设定白化权函数和不同聚类指标的权重，并依据此计算其综合聚类系数。
各灰类边界清晰，但最可能属于各灰类的点不明确的情况的适用基于端点三角白化权函数的灰色聚类评估模型。
三、学生党员发展考察指标的灰色聚类评估模型的建立（一）收集建立原始数据对百色学院学生党支部进行相关数据的收集。
包括数学与计算机信息工程系、物理与电信工程系、化学与生命科学系、中文系、政治与法律系、外语系、经济与旅游管理系、体育系、艺术系、教育科学系10个系，4个年级，各系5名，共50名学生党员作为各项指标是的数据分析，从中筛选10名考察对象的12项指标数据进行收集、整理与分析。
基于Theil不均衡指数的电网公司经营风险灰色评价
基于Theil不均衡指数的电网公司经营风险灰色评价【摘要】电网公司经营风险关系着整个电力系统的安全稳定运行。
在对电网公司经营过程中面临的风险进行深入分析和辨识的基础上，建立了较为全面的电网公司经营风险指标体系。
提出了基于theil不均衡指数的灰色评价方法，运用theil不均衡指数确定各级指标的权重，再在此基础上进行灰色综合评价。
最后通过算例说明该方法的合理性和客观性。
【关键词】经营风险电网公司 theil不均衡指数灰色评价自厂网分开以来，电网公司作为现阶段我国电力市场的重要成员，其运营环境日益复杂，面临风险越来越多。
这些风险一旦发生，不仅给公司带来巨大经济损失，同时对国民经济的健康发展和社会稳定产生不利影响。
因此，了解和规避当前电网公司经营风险，对促进电力系统安全稳定运行以及实现电网公司经济效益和社会效益具有重要意义。
目前国内外学者对电网公司风险的研究较多。
文献[1]从政策风险、经营风险和运行风险三个方面出发，对电网公司在大用户直购电过程中可能面临的风险进行了分析；文献[2]研究了电网公司可能存在的财务风险，并提出了相应的管理对策和控制策略；文献[3]基于var方法，对电力企业负荷预测存在的偏差风险进行了研究；文献[4]系统性地研究了未来我国电力市场中可能面临的市场力风险，同时界定了市场力。
市场力行为及市场力防范等内容。
由此可见，现有研究大多仅局限于电网公司某一方面、某一局部的风险，而对于电网公司整个经营过程中所面临的风险尚缺乏系统性的风险识别、分析与评估。
因此，有必要系统深入地辨识及评估电网公司经营风险。
本文基于已有研究，构建较为全面的电网公司经营风险指标体系，并将theil不均衡指数引入灰色评价中，针对当前电网公司面临的经营风险进行综合评价，为电网公司在经营过程中合理防范和规避风险提供有益参考。
1 电网公司经营风险指标体系的构建电网公司的经营风险是指在电力购售过程中，由于经营管理、电价变动或电能供需变化、市场环境波动等种种因素产生的对未来经营盈亏的不确定性。
灰色评估简介1
第一章：灰色系统的概念与基本原理
灰色系统研究的是“部分信息明确，部分信息未 知”，的“小样本，贫信息”不确定性系统，它 通过对已知“部分”信息的生成去开发了解、认 识现实世界。
黑、白、灰
“信息不完全”是“灰”的基本含 义。
一、灰色系统的基本公理
1、差异信息原理：差异即信息，凡信息必有差异。 2、解的非唯一性原理：信息不完全、不确定的解是非 唯一的。该原理是灰色系统理论解决实际问题所遵循 的基本法则。 3、最少信息原理：灰色系统理论的特点是充分利用已 占有的“最少信息”。 4、认知根据原理：信息是认知的根据。 5、新信息优先原理：新信息对认知的作用大于老信息。 6、灰性不灭原理： “信息不完全”是绝对的。
f 2 9 .6,1 4 .4 0, , , f 2
1
2
4 .8 0, 9 .6, ,1 4 .4 , f 23 , , 4 .8, 9 .6
3
f 3 3 9 0, 7 8 0, , , f 3
1
2
3 9 0, 7 8 0, ,1 1 7 0 , f 3
k
化权函数，记为 f jk [ x k (1), x k ( 2 ), , ] j j
fj
k
5 .2 .1
1
0
x j (1)
k
x j (2)
k
x j (3)
k
x j (4)
k
x
k
命题
对于图5.2.1所示的典型白化权函数，有
0 k x x j (1) x k ( 2 ) x k (1) j j 1 x k (4) x j k k x j ( 4 ) x j (3) x [ x j (1), x j ( 4 )]
一种新的白化权函数的灰色聚类评价方法
ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ
摘要 ：在传统 三角白化权 函数 的基础 上， 构建一个新 的正弦曲线形 式的 白化 权函数 ， 以提高 聚类 对象划 分为
其 所 属 灰 类 的聚 类 系 数 ， 继 而建 立 一 种 灰 色 聚类 评 价 改 进 方 法 ． 经 仿 真实 验 发 现 ， 改进 方 法 能够 有 效 降低 聚类 信 息 熵 的值 ， 并 能 提 高 聚 类对 象 的 归属 性 ． 通 过 引 用研 究 生 招 生 实 际数 据 ， 分 析 验 证 了 改 进 的 灰 色 聚类 评 价方
ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｙ ｏ ｆ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｄ ｕ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ’ Ｓ ｅ ｎ ｒ ｏ ｌ ｌ ｍｅ ｎ ｔ ｃ ｉ ｔ ｅ ｄ ，ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ
０ 引 言
混合三角白化权函数聚类模型.doc
6.4基于混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型本节分别介绍基于端点混合三角白化权函数和基于中心点混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型。
其中基于端点混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型适用于各灰类边界清晰，但最可能属于各灰类的点不明的情形；基于中心点混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型适用于较易判断最可能属于各灰类的点，但各灰类边界不清晰的情形。
两类评估模型均以适中测度三角白化权函数、下限测度白化权函数、上限测度白化权函数三类常用白化权函数为基础。
1993年，笔者首次提出基于三角白化权函数的灰色评估模型（刘思峰，朱永达，1993），近年来该模型大量运用于各类评估实践。
2011年，将1993年的模型界定为基于端点三角白化权函数的灰色评估模型，并提出基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估模型（刘思峰，谢乃明，2011），这里介绍的基于端点混合三角白化权函数和基于中心点混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型均在原基于端点和中心点三角白化权函数的灰色聚类评估模型基础上作了如下改进：一是避免了灰类多重交叉的问题；二是避免了对聚类指标取值范围两端点进行延拓的困扰；三是读者可以根据其对灰类的认知选择端点或中心点混合三角白化权函数（刘思峰，方志耕，杨英杰，2014）。
一、 基于端点混合三角白化权函数的灰色聚类评估模型基于端点混合三角白化权函数的灰色评估模型适用于各灰类边界清晰，但最可能属于各灰类的点不明的情形（刘思峰，方志耕，杨英杰，2014）。
其建模步骤如下：第一步：按照评估要求所需划分的灰类数s ，将各个指标的取值范围也相应地划分为s 个灰类，例如将j 指标的取值范围11[,]s a a +划分为s 个小区间12111[,],,[,],,[,],[,]k k s s s s a a a a a a a a --+其中(1,2,,,1)k a k s s =+ 的值一般可根据实际评估要求或定性研究结果确定。
第二步：确定与],[21a a 和],[1+s s a a 对应的灰类1和灰类s 的转折点sj j λλ，1；同时计算各个小区间的几何中点，1()/2k k k a a λ+=+，s k ,,2,1 =；第三步：对于灰类1和灰类s ，构造相应的下限测度白化权函数],,,[211j j j f λλ--和上限测度白化权函数],,,[1---sj s j sj f λλ。
基于端点三角白化权函数的r物流服务质量绩效灰色聚类评估模型
基于端点三角白化权函数的r物流服务质量绩效灰色聚类评估模型林小芳;夏慧玲;赵政华【摘要】物流业作为现代服务业的重要组成部分,其质量绩效越来越受到关注.利用端点三角白化权函数的灰色聚类评估方法可以克服被评价对象模糊性的特点,从物流服务质量绩效的3个维度,共10个指标建立评价指标体系并进行灰色综合聚类评估.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2018(041)006【总页数】5页(P1-4,8)【关键词】端点三角白化权函数;物流服务质量绩效;灰色聚类评价【作者】林小芳;夏慧玲;赵政华【作者单位】南通理工学院商学院, 江苏南通 226002;南通理工学院商学院, 江苏南通 226002;南通理工学院商学院, 江苏南通 226002【正文语种】中文【中图分类】F253绩效管理作为一项复杂的系统工程，是企业管理的热门话题，而绩效评价又是绩效管理的核心所在。
由于服务具有无形性、异质性、顾客参与性、不可储存性等特点，服务质量绩效的评价也具有较高的模糊性。
物流业作为现代服务业重要组成部门，其质量绩效也越来越受到重视。
服务质量绩效是实施服务质量管理的效率与效果，反映的是企业成绩或成果。
本文结合国内外研究中给出的物流服务质量绩效评价指标体系，结合专家问卷调查，归类汇总指标，再利用端点三角白化权函数进行灰色聚类评价。
1 相关理论1.1 质量绩效的维度。
关于绩效的定义有三种：绩效是结果；绩效是行为；绩效包括行为和结果两个方面。
质量绩效为企业的质量表现，主要表现为提升产品（服务）质量水平、降低过程质量损失、提升产品交付合格率等。
服务质量绩效作为提供服务的结果，主要由服务内容、服务水平的高低以及客户对服务质量的预期需求与期望。
由于质量定义的多样性，对质量绩效的构成维度也有不同的理解：Garvin[1]作为质量绩效研究的学者之一，最早提出了质量的8个维度；Curkovic[2]认为质量绩效的构成维度包含产品可靠性、耐用性、与性能标准一致性、设计的质量、公司声望、售前售后服务、对顾客需求的响应等。
基于白化权函数分类区分度的变权灰色聚类
基于白化权函数分类区分度的变权灰色聚类
王正新;党耀国;刘思峰
【期刊名称】《统计与信息论坛》
【年(卷),期】2011(026)006
【摘要】针对灰色聚类指标权重确定的问题,通过定义白化权函数的分类区分度来度量各指标对聚类对象的分类所作的贡献,并据此确定分类指标的权重.在此基础上,提出了变权灰色聚类方法.结果表明,该方法能够融合聚类对象的样本信息和专家的经验,有效确定不同聚类对象的各指标权重,且适用于聚类指标的量纲不同、数量级悬殊较大的情形.最后通过一个实例说明了变权灰色聚类的实用性和有效性.
【总页数】5页(P23-27)
【作者】王正新;党耀国;刘思峰
【作者单位】浙江师范大学经济与管理学院，浙江金华321004;南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京210016;南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京210016
【正文语种】中文
【中图分类】N941.5
【相关文献】
1.高校人才发展环境评价与选择研究--基于端点三角白化权函数的灰色聚类评估模型 [J], 杨守德;赵德海
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3.基于端点三角白化权函数的r物流服务质量绩效灰色聚类评估模型 [J], 林小芳;夏慧玲;赵政华
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5.大型干散货航运企业核心竞争力评价研究——基于三角白化权函数的灰色聚类方法 [J], 王宏智;赵娅莉;温瑞珺
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基于三角白化权函数的城市工业污染灰色聚类评估——以江苏省为例
基于三角白化权函数的城市工业污染灰色聚类评估——以江
苏省为例
陆剑锋;薛虹;曹明霞;荀国稳
【期刊名称】《资源开发与市场》
【年(卷),期】2012(028)010
【摘要】以工业“三废”(废气、废水和固体废弃物)为研究对象,选取废气、二氧化硫、烟尘、粉尘、废水、化学需氧量(COD)、氨氮、固体废弃物和危险废弃物等9个具体指标建立城市工业污染评价指标体系.基于三角白化权函数,将江苏省13个城市的工业污染情况分成不同灰类进行综合聚类评估.研究表明,受规模效应、结构效应和广义技术效应的影响,南京、苏州和无锡属于相对严重污染,常州、镇江、扬州、泰州、南通、淮安和徐州属于一般污染,盐城、宿迁和连云港属于相对轻微污染.
【总页数】4页(P900-903)
【作者】陆剑锋;薛虹;曹明霞;荀国稳
【作者单位】南通大学政治学院,江苏南通226019;南通大学现代教育技术中心,江苏南通226019;江苏省社会科学院农村发展研究所,江苏南京210013;南通大学政治学院,江苏南通226019
【正文语种】中文
【中图分类】F062.2
【相关文献】
1.高校人才发展环境评价与选择研究--基于端点三角白化权函数的灰色聚类评估模型 [J], 杨守德;赵德海
2.基于灰色聚类评估法的城市交通安全评价研究 [J], 王涛;陈峻;王昊
3.江苏省产业技术创新战略联盟的灰评估研究--基于中心点三角白化权函数 [J], 张瑜;菅利荣;倪杰;刘剑;罗茜
4.基于三角白化权函数的经销商综合评估——以湖北省通城县玉立砂带集团股份有限公司为例 [J], 傅建华;张莉
5.基于端点三角白化权函数的r物流服务质量绩效灰色聚类评估模型 [J], 林小芳;夏慧玲;赵政华
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基于端点三角白化权函数的服务业发展水平灰色评估研究
内容摘要：本文通过构建服务业发展水平评估指标体系，研究基于灰色系统理论的服务业发展水平聚类评估方法，并以此方法研究湖北省服务业发展现状。
通过实证研究，得出湖北省服务业发展水平处于“一般”行列，整体实力还需加强，今后需要调整服务业产业结构，更加重视服务业发展的质量和效益。
关键词：三角白化权函数服务业灰色评估
相关研究综述
冯华等（2010）从发展规模、产业结构、增长速度、经济效益等四个方面，选取了包括人均服务业增加值、服务业增加值占GDP比重、服务业增加值增长速度、服务业劳动生产率等16个指标构建了我国服务业发展评价指标体系，并运用主成分分析法对我国31个省区的服务业发展水平进行了评价。
潘海岚（2011）从服务业的产业功能内涵出发，根据现行统计数据的可得性，构建了一个包含数量规模、比例结构、质量效益和发展潜力等4个一级指标和16个二级指标的衡量服务业发展水平的指标体系框架。
倪蔚颖（2013）从服务业集聚水平测度方面出发，构建了三个方面15 项指标的服务业集聚水平评价体系，并利用这个指标体系，运用主成分分析和因子分析相结合的方法，对浙江省各市服务业集聚水平进行评价和比较分析。
魏建（2010）通过生产性服务业内涵特征的分析，根据指标体系的构建原则，设计并论述了生产性服务业的综合评价指标体系。
邓泽霖等（2012）在归纳众多学者界定的现代服务业内涵的基础上，建立了我国现代服务业评价指标体系，运用因子分析法对我国31个省（自治区、直辖市）的现代服务业发展水平进行了评价。
郑吉昌等（2005）从服务业国际竞争力角度出发，尝试构建评价服务业国际竞争力的指标体系，以进出口数据为基础的4个方面6个指标来实现对服务业国际竞争力的评价，并利用中国、美国、日本和印度12 年的指标数据进行实证对比分析。
朱卫东等（2009）对科技服务业系统构成的基本要素功能进行分析，通过建立投入产出模型对基本要素进一步细化，得出资金投入量、设施资源利用率、专利获得率等评价指标体系。
本文采用灰色系统理论中的灰色聚类评估方法，通过构建端点三角白化权函数，对服务业发展水平进行聚类评估。
服务业发展水平评价指标体系构建
（一）指标体系的构建原则
完备性与可行性相结合。
设置指标体系时，应充分考虑服务业发展的方方面面，力求整个指标体系反映服务业的各个角度，这是科学全面地评价一个行业的重要原则。
但同时需要考虑获取指标数据的可行性而选择相关替代指标。
区域性与可比性相结合。
指标设置应该考虑区域性特征，使其可以很好地分
析所研究区域的经济现象。
同时在设置区域性指标时，也应考虑可比性原则，使做出的实证研究结果具有横向比较意义。
动态性与静态性相结合。
动态性原则是指应考虑动态指标的设置，动态指标反映在某一时期里研究对象的发展速度和变化趋势等特征。
静态性原则是指应考虑静态指标的设置，静态指标反映了研究对象的发展规模和结构等特征。
指标体系设置应动态性与静态性相结合，既有动态指标又有静态指标。
（二）指标计算方法
根据相关研究结果以及设置指标时应该遵循的原则，选取总体规模、产业结构、质量效益、增长潜力四个因素作为评估服务业发展水平的一级指标，每个一级指标包含现行统计体制下存在且能够反映该领域主要特征的若干指标，这4个一级指标所包含的16个二级指标共同构成了我国服务业发展水平评价指标体系。
具体指标及计算方法如表1所示。
基于端点三角白化权函数的灰色评估模型
基于端点三角白化权函数的灰色评估模型是刘思峰教授1993年提出的，该模型是灰色聚类评估的重要方法之一。
该方法假设有n个对象，m个评估指标，s个不同的灰类，对象i关于指标j的样本观测值为xij，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m，要根据xij的值对相应的对象i进行评估，基于端点三角白化权函数的灰色评估模型的具体计算步骤如下：
第一步：各评价指标权重ηj的确定。
第二步：划分评价指标灰类；按评估要求划分灰类数s，将各个指标的取值范围也相应地划分为s个灰类，如将j指标的取值范围[W1，Ws+1]划分为[W1，W2]，…，[Wk-1，Wk]，…，[Ws-1，Ws]，[Ws，Ws+1]。
第三步：评价指标取数域延拓值和实际值的确定。
第四步：评价指标白化权聚类系数的计算；令λk=（Wk+Wk+1）/2属于第k 个灰类的白化权函数值为1，连接（λk，1）与第k-1个灰类的起点Wk-1和第k+1个灰类的终点Wk+2，得到j指标关于k灰类的三角白化权函数fij（·）（j=1，2，…，m；k=1，2，…，s）。
对于指标j的一个观测值x，可由：
计算出其属于灰类k（k=1，2，…，s）的隶属度fij（x）。
第五步：计算对象i（i=1，2，…，n）关于灰类k（k=1，2，…，s）的综合聚类系数σki，，根据综合聚类系数的大小对问题进行评价与分析。
湖北省服务业发展水平的灰色评估
依据2013年《湖北统计年鉴》的统计数据，对湖北省服务业发展水平采用基于端点三角白化权函数的灰色聚类方法进行评估。
（一）确定评价指标权重ηj
根据表1确定的评价指标体系，组织三轮德尔菲法调查，按专家意见，得出各指标权重，如表2所示。
（二）划分评价灰类
将湖北省服务业发展水平等级划分为三个评价灰类，分别为较弱类、一般类、较强类。
根据专家意见以及与其他区域实际数据的比较，确定各指标所属灰类，如表3所示。
（三）评价指标取数域的延拓值和实际值的确定
根据2013年《湖北统计年鉴》的统计数据并结合其他区域经济指标的数据，借鉴专家意见和实际经验，对2012年湖北省服务业发展水平各评价指标进行延拓，得到每个指标的延拓值和实际值如表4所示。