加权灰色关联度_杨斌
灰色关联分析法在高速公路标准化管理绩效评价中的应用
灰色关联分析法在高速公路标准化管理绩效评价中的应用宋皓【摘要】Gray relative analysis method can be used to process the information not completely clear gray system, the accuracy is higher for the evaluation problem of small sample index without rules. For the uncertainty in expressway standard management system and management performance evaluation study deletion ,we firstly set the index grading standards and determine the weight of each index by AHP,and then use the gray correlation analysis method to establish the highway standardized management performance evaluation model. According to the comprehensive evaluation of six Henan Province Highways standardized management,the results show that the method can make the researcher to understand highway standardized management present situation more intuitively, and accurately,and provide references for the improvement direction.%灰色关联分析法针对信息不完全明确的灰色系统，能够提高小样本无规律指标的评价问题的准确性。
灰色关联分析法
灰色关联分析法灰色关联分析法是一种用于研究多个指标之间相关性的统计方法。
它通过计算不同指标之间的关联度来确定它们之间的关系强度。
本文将介绍灰色关联分析法的原理、应用领域以及优点和局限性。
灰色关联分析法最早由中国科学家陈进才于1981年提出，并广泛应用于工程和管理学科领域。
它的核心思想是通过将不同的指标序列转化为灰色级数形式，然后计算各指标之间的关联系数，以揭示它们之间的关系。
灰色关联分析法的基本步骤包括：首先，将各指标序列归一化，使得数据位于相同的量纲范围内；其次，构建灰色级数模型，将指标序列转化为灰色级数；然后，计算各指标之间的关联系数，确定关联度；最后，利用关联度进行综合评价，得出最终的结论。
灰色关联分析法在许多领域具有广泛的应用。
在经济管理领域，它可以用于评估企业绩效、判断市场趋势、研究产业发展等。
在工程领域，它可以用于分析工艺参数对产品质量的影响、评估设备可靠性等。
在环境科学领域，它可以用于评估生态环境质量、分析污染物传输和扩散等。
灰色关联分析法具有一些优点。
首先，它可以对多指标间的关联进行定量分析，较为客观地反映指标之间的关系。
其次，它适用于小样本数据的分析，不依赖于大样本假设。
此外，它对序列变化的敏感性较高，能够较好地发现序列间的规律性或趋势。
然而，灰色关联分析法也存在一些局限性。
首先，它对数据的要求较高，需要有较为完整的时间序列数据。
其次，它假设指标之间的关系是线性的，对非线性关系的分析有一定局限性。
此外，灰色关联分析法对指标权重的确定也有一定的主观性，可能引入一定的误差。
综上所述，灰色关联分析法作为一种多指标关联分析方法，在多个领域得到了广泛应用。
它通过计算不同指标之间的关联程度，为决策提供了科学的依据。
然而，使用灰色关联分析法时需要充分考虑相关因素，避免误导决策。
未来，随着数据技术的不断发展，灰色关联分析方法也将继续完善和应用于更多的领域中。
多指标加权灰靶的决策模型
多指标加权灰靶的决策模型灰色关联分析是一种多指标加权的决策模型，常用于多因素综合评价和决策分析等领域。
本文将介绍灰色关联分析的基本原理、方法步骤以及应用案例，以帮助读者更好地理解和运用这一决策模型。
一、灰色关联分析基本原理灰色关联分析是一种基于灰色数学理论的综合评判方法，通过建立数学模型，对多个指标之间的关联程度进行综合度量和分析。
其基本原理是在有限信息下，通过借用灰色关联度的概念，实现对多指标的加权处理和排序，从而确定最佳的决策方案。
二、灰色关联分析方法步骤1. 数据预处理：首先需要进行数据的标准化处理，将各指标的取值范围统一到[0,1]之间，以确保各指标具有可比性。
2. 构建关联矩阵：将标准化后的指标数据构建成关联矩阵，其中每个元素的值表示第i个指标与第j个指标之间的关联程度。
3. 确定权重系数：根据决策需求和实际情况，确定各指标的权重系数。
可以根据专家判断、层次分析法等方法确定权重系数。
4. 计算关联度：利用灰色关联度计算公式，计算各指标与决策方案的关联程度。
关联度的计算过程中，将权重系数引入，起到对各指标进行加权处理的作用。
5. 确定相对关联度：通过对各指标的关联度进行排序，确定各指标与决策方案的相对关联度。
关联度越大，则指标与决策方案的关联程度越高。
6. 综合评价和排序：最后，根据各指标的相对关联度，对决策方案进行综合评价和排序，确定最佳的决策方案。
三、灰色关联分析应用案例以某电子产品为例，假设需要对其外观、功能、性能、价格等多个指标进行评价和排序，确定最佳的产品设计方案。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对外观、功能、性能、价格等指标进行标准化处理，将其取值范围统一到[0,1]之间。
2. 构建关联矩阵：根据标准化后的指标数据，构建4×4的关联矩阵，其中每个元素的值表示某两个指标之间的关联程度。
3. 确定权重系数：根据决策需求和实际情况，确定各指标的权重系数。
假设外观权重为0.3，功能权重为0.2，性能权重为0.3，价格权重为0.2。
灰色关联度方法介绍
灰色关联度方法介绍一、灰色关联度方法的概念灰色关联度方法是一种常用的分析方法，它是将各个因素之间的关系转化为数学模型进行计算，从而得出它们之间的相关程度。
灰色关联度方法主要应用于多因素分析和决策评价等领域。
二、灰色关联度方法的原理灰色关联度方法是基于灰色系统理论的，它通过对数据进行处理，将数据转化为一组序列，然后通过对这些序列进行比较，得出各个因素之间的相关程度。
具体来说，它主要包括以下步骤：1. 数据预处理：将原始数据进行标准化处理，使得各个因素之间具有可比性。
2. 灰色关联度计算：通过对标准化后的数据进行加权平均值计算，并与参考序列进行比较，得出各个因素与参考序列之间的相关程度。
3. 灰色预测模型建立：根据各个因素与参考序列之间的相关程度建立预测模型，并对未来趋势进行预测。
三、灰色关联度方法的应用1. 多因素分析：在复杂多变的环境下，往往需要考虑多种因素的影响，灰色关联度方法可以通过对各个因素之间的关系进行分析，得出它们之间的相关程度，从而帮助决策者进行有效的决策。
2. 决策评价：在决策过程中，需要对各种方案进行评价，灰色关联度方法可以通过对各种方案之间的比较，得出它们之间的相关程度，从而帮助决策者选择最优方案。
3. 经济预测：在经济预测中，需要考虑多种因素的影响，灰色关联度方法可以通过对各个因素之间的关系进行分析，得出它们之间的相关程度，并建立预测模型进行未来趋势预测。
四、灰色关联度方法的优缺点1. 优点：（1）能够充分考虑多个因素之间的相互作用和影响。
（2）具有较高的精确性和可靠性。
（3）能够处理样本数据量较小、数据质量较差等问题。
2. 缺点：（1）需要对数据进行标准化处理，增加了计算复杂度。
（2）依赖于参考序列的选择和权重设置，在实际应用中可能存在一定误差。
（3）不适用于非线性系统和高维数据分析。
五、灰色关联度方法的发展趋势随着计算机技术的不断发展和数据处理能力的提高，灰色关联度方法在多因素分析、决策评价和经济预测等领域得到了广泛应用。
灰色定权聚类评估的步骤
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。
加权灰色关联度_杨斌
估，这是水资源科学规划、合理开发和利用以及保护和管 况做了进一步发展，包括提出了不重复的地下水资源概念
理最基础的工作，是国家经济社会发展和人民生活需要水 及其评价方法等，最后形成了《中国水资源初评价》和《中
资源的依据。
国水资源评价》等成果，［１］初步摸清了我国水资源的家底。
从国际和我国对水资源评价的概念界定来看，水资源
2 水资源评价中存在的问题
评价的实质是为了有效地开发保护和管理水资源，使其能
改革开发以来，随着我国社会经济的快速发展，人民
够服务于整个水资源开发管理的实际工作。当前水资源在 生产生活的迅速扩展，人类对水资源的需求不断增加，水
开发利用过程中还面临着许多问题，进行水资源评价时为 资源作为人类必须的物质条件不容忽视，水资源的供需矛
断增长，在世界上许多地区和国家出现了严重的缺水问题、 视，水资源的供需矛盾日益呈现出来，区域水资源的开发
水资源污染和不断退化等严重的水资源问题。随着人们意 利用和保护对人类来说至关重要，也是人类不断发展的重
识的不断觉醒，对水资源的认识不断提升，人类逐渐认识到 要载体。水资源的开发、利用和保护对水资源的评价提出
ξｉ Σｋ Σ
ｋ＝１
（２）
仿真源数据如下所示，选取稳定的数据 Ｘ０ 为参考序列。 Ｘ０＝（１５．５６，１４．７９，１３．４０，１３．６４，１４．８２） Ｘ１＝（２．７７，３．３０，３．０２，３．６９，２．９６）
1.2 算法步骤
Ｘ２＝（１４．１２，１４．６５，１４．３７，１５．０４，１４．３１）
＇
①计算各序列的初值像或者均值像，即：Ｘｉ ＝
３＝（０．８０，０．７７，０．７９，０．７５，０．７９） 仿真结果如表 １ 所示：
Σ１ Σ，ｘ＇ｉ Σ２ Σ，…ｘ＇ｉ Σｎ Σ，ｉ＝０，１，２，…，ｍ
灰色关联法确定权重
灰色关联法确定权重1. 引言灰色关联法是一种基于数学模型的分析方法，通过对多个指标进行比较和关联，确定它们之间的相关程度和影响因素的重要性。
在决策分析、综合评价和预测预警等领域中广泛应用。
本文将详细介绍灰色关联法的原理、步骤以及如何利用该方法确定权重。
2. 灰色关联法原理灰色关联法是由中国科学家陈胜武于1981年提出的，其基本原理是通过建立灰色关联度模型，从而判断各个因素对目标因素的影响程度。
该方法主要包括以下几个步骤：2.1 数据标准化首先需要将各个指标的数据进行标准化处理，将其转化为无量纲纯数值。
常用的标准化方法有极差法、标准差法和正态化等。
2.2 确定参考数列参考数列是一个代表目标因素发展趋势的序列，可以是已知数据或者专家经验给出的预测值。
2.3 计算关联系数通过计算各个指标与参考数列之间的关联系数，来评价各个因素对目标因素的影响程度。
关联系数的计算可以采用相关系数、欧氏距离等方法。
2.4 确定权重根据关联系数的大小，确定各个因素的权重。
关联系数越大，说明该指标对目标因素的影响越大，其权重也就越高。
3. 灰色关联法确定权重步骤下面将详细介绍如何利用灰色关联法确定指标的权重：3.1 数据准备首先需要收集所需数据，并进行预处理。
确保数据的准确性和完整性，同时对数据进行标准化处理，使其具有可比性。
3.2 确定参考数列根据研究目的和实际情况，选择一个代表目标因素发展趋势的参考数列。
可以是已知数据或者专家经验给出的预测值。
3.3 计算关联系数通过计算各个指标与参考数列之间的关联系数，来评价各个因素对目标因素的影响程度。
常用的计算方法有相关系数法和欧氏距离法。
相关系数法相关系数是衡量两个变量之间相关程度的指标，常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
可以通过计算各个指标与参考数列的相关系数，得到关联系数。
欧氏距离法欧氏距离是衡量两个向量之间差异程度的指标，可以通过计算各个指标与参考数列之间的欧氏距离，来得到关联系数。
灰色关联度方法介绍
灰色关联度方法介绍一、什么是灰色关联度方法1.1 灰色关联度方法的定义灰色关联度方法是一种用于分析、预测和决策的数学方法，由我国科学家陈彦斌于1988年提出。
它是一种相对较新的分析方法，可以应用于各种具有不确定性和模糊性的问题，特别在工程和管理领域得到广泛应用。
1.2 灰色关联度方法的特点灰色关联度方法的特点主要包括以下几个方面：1.适用范围广：灰色关联度方法可以用于处理不确定性、模糊性较强的问题，适用于各种实际情况。
2.简单易懂：灰色关联度方法基于数学模型，计算过程相对简单，容易理解和操作。
3.较强的应用性：灰色关联度方法可以广泛应用于决策分析、预测和优化等领域，并取得不错的效果。
二、灰色关联度方法的步骤2.1 确定比较对象与指标在应用灰色关联度方法进行分析前，首先需要明确比较的对象和相关指标。
比较对象可以是不同的产品、项目、方案等，指标可以是性能指标、经济指标、质量指标等。
2.2 数据标准化处理为了消除指标之间的量纲不同和取值范围不同的影响，需要对原始数据进行标准化处理。
常用的方法包括极差标准化法和零一标准化法。
2.3 计算关联系数和关联度通过计算比较对象之间指标的关联系数，可以得到相对于参考对象的关联度。
关联系数的计算公式为：R i=minmj=1|x i(j)−x0(j)|+ρ⋅maxmj=1|x i(j)−x0(j)||xi(j)−x(j)|+ρ⋅maxmj=1|xi(j)−x(j)|其中，R i表示第i个比较对象相对于参考对象的关联系数，x i(j)表示第i个比较对象的第j个指标值，x0(j)表示参考对象的第j个指标值，m表示指标的个数，ρ是一个平衡系数。
然后，可以通过计算关联系数的加权平均值得到关联度，关联度的计算公式为：R i‾=1m∑w jmj=1⋅R i(j)其中，R i‾表示第i个比较对象的关联度，w j表示第j个指标的权重。
2.4 确定排名根据计算得到的关联度，可以确定比较对象的排名。
灰色关联分析法(灰色综合评价法)
灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。
在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。
因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。
应用于综合评价（灰色综合评价）步骤：（1） 确定比较对象（评价对象）和参考数列（评价标准）。
设评价对象有m 个，评价指标有n 个，参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ==⋅⋅⋅，比较数列为{}()|1,2,,,1,2,,i i x x k k n i m ==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅。
（2） 对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。
因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。
设无量纲化后参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ''==⋅⋅⋅，无量纲化后比较数列为{}()|1,2,,,i i x x k k n ''==⋅⋅⋅1,2,,i m =⋅⋅⋅。
（3） 确定各指标值对应的权重。
可用层次分析法等确定各指标对应的权重[]12,,,n w w w w =⋅⋅⋅，其中(1,2,,)k w k n =⋅⋅⋅为第k 个评价指标对应的权重。
（4） 计算灰色关联系数：0000min min ()()max max ()()()()()max max ()()s s s t s t i i s s tx t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ''''-+-=''''-+- 为比较数列i x 对参考数列0x 在第k 个指标上的关联系数，其中[]0,1ρ∈为分辨系数，称0min min ()()s s t x t x t ''-、0max max ()()s s tx t x t ''-分别为两级最小差及两级最大差。
灰色关联度的原理与应用
灰色关联度的原理与应用1. 灰色关联度的概述灰色关联度是一种灰色系统理论中的方法，用于分析和评估多个变量之间的关联程度。
它适用于数据量较小、缺乏完整信息的情况，可以帮助人们在决策过程中找到关键因素，并对相关因素的重要性进行排序。
2. 灰色关联度的原理灰色关联度的原理基于灰色系统理论中的关联度分析方法。
该方法通过建立关联度函数，将待分析的因素与已知的标准模型进行比较，计算并评估它们之间的关联度。
3. 灰色关联度的计算步骤灰色关联度的计算可以分为以下步骤： - 收集数据：收集待分析的因素数据和标准模型数据。
- 数据预处理：对采集到的数据进行归一化处理，使得数据处于相同的量纲范围内。
- 建立关联度函数：根据数据特点，选择适当的关联度函数，将待分析的因素数据和标准模型数据映射到关联度函数上。
- 计算关联度：通过比较关联度函数的形状和取值，计算待分析的因素与标准模型的关联度。
- 评估关联度：根据关联度的大小，对相关因素的重要性进行排序和评估。
4. 灰色关联度的应用领域灰色关联度在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于： - 金融领域：用于财务分析、风险评估和投资决策等方面。
- 工业领域：用于产品质量分析、工艺优化和设备维护等方面。
- 市场调研：用于市场竞争分析、消费者行为预测和产品定价等方面。
- 医学领域：用于疾病诊断、药物研发和医疗资源配置等方面。
5. 灰色关联度的优缺点灰色关联度方法具有以下优点： - 可处理数据量较小、缺乏完整信息的情况。
- 可评估多个变量之间的关联程度。
- 可排除异常值的干扰。
- 计算简单、易于应用。
然而，它也存在一些缺点： - 对数据质量要求较高，对缺失值和异常值较为敏感。
- 对灰色关联度函数的选择和参数确定有一定主观性。
- 不能准确预测因果关系，只能评估相关性。
6. 灰色关联度的未来发展趋势随着数据科学和人工智能的发展，灰色关联度方法还有进一步的发展空间，包括但不限于以下方面： - 结合其他算法和方法，如机器学习和深度学习，提高预测精度。
汽车企业的电子商务销售模式
摘要:随着计算机和网络的不断普及，电子商务作为一种新型的贸易活动逐渐进入人们的视野，方便了人们的购物。
本文将电子商务引入汽车销售行业，创新汽车的销售模式，为消费者和汽车销售商搭建平台，丰富和完善了汽车的销售模式。
关键词:汽车电子商务销售模式1电子商务概述电子商务通常是指商业贸易活动，基于浏览器/服务器应用方式，在互联网开放的环境下，买卖双方不谋面地完成各种交易活动，实现消费者的网上购物、在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
电子商务涵盖的范围很广，一般可分为企业对企业(Business-to-Business，即B2B），企业对消费者（Busi-ness-to-Consumer，即B2C），个人对消费者(Con-sumer-to-Consumer，即C2C）等模式。
随着国内互联网技术和相关终端设备的不断普及，通过网络进行购销的消费方式日趋流行，网上支付和物流行业的完善发展，使得网购更加方便、快捷。
与此同时，人们生活习惯的改变使得企业直接面对消费者的这种模式，越来越受到企业和消费者的认可。
在电子商务环境中，人不再受时间和空间的限制，客户能以非常简捷的方式完成过去较为繁杂的商业活动，符合社会主流形势对物力和人力高效率的要求。
这种新的交易方式经过数年的技术革新得到了巩固、发展和完善，通过网络购买大宗商品的门槛逐渐降低。
传统的商品销售是通过创造、沟通、价值传送让相关利益关系人受益。
传统的销售过程需要客户与公司、生产商、批发商、零售商间的多方良好协调。
电子商务的出现以其高度的集成性使得多方的协作一气呵成，使买卖双方都各取所需，使得买卖双方在每笔交易过程中实现最大程度的双赢。
在传统B2C模式下，物流以及费用的结算一直是制约企业和客户供销关系的重要环节。
而近年来，随着社会需求的变化和人们生活方式的转变，促使物流行业迅猛发展、在线支付的安全性也大大增强。
所以，为供需双方提供准确、及时、安全、门到门的低成本配送已不是梦想、为供需双方提供在线支付也可以安全顺利的完成。
不同香型优质常规稻品种主要农艺性状灰色关联度分析
不同香型优质常规稻品种主要农艺性状灰色关联度分析黄晓琴 周传猛 梁 琳 李科冰 陈海凤 肖荣华（广西农业科学院玉林分院/玉林市农业科学院，玉林537000）摘要：为了明确不同香型优质常规稻品种主要农艺性状与产量的关系，应用灰色关联度分析法对12个香型优质常规稻品种的主要农艺性状进行灰色关联度分析。
结果表明，香型优质常规稻品种主要农艺性状对产量的关联度排序为结实率（0.7475）>每穗粒数（0.7321）>全生育期（0.7277）>穗长度（0.7086）>有效穗数（0.7070）>米粒长度（0.6946）>千粒重（0.6897）>米粒长宽比（0.6872）>香味得分（0.6794）>株高（0.6784）。
因此，在香型优质常规稻栽培过程中要加强对结实率、每穗粒数、全生育期、穗长度和有效穗数的培育，以达到高产的目的。
关键词：香稻；农艺性状；灰色关联度分析香稻作为粮食作物，不仅能散发出独特的香味，并且具有较高的营养价值，深受人们的喜爱。
香稻中含有丰富的氨基酸、生物碱、维生素以及多种酶类，同时富含多种微量元素。
在世界范围内，香稻已被广泛传播并深受消费者青睐，香稻米的市场价格也普遍高于普通稻米[1]。
广西香稻有着悠久的栽培历史，早在南宋时期靖西香糯就被列为贡品，至今仍是闻名遐迩的香稻品种[2]。
近年广西相继育成一批优质香稻品种，如百香139、八桂香、闻香占、田东香、河西香、早香1号、桂香99等。
广西壮族自治区人民政府在2019年印发的《关于加快推进广西现代特色农业高质量发展的指导意见》（桂政发〔2019〕7号）中明确提出要打造“广西香米”区域公用品牌。
近年来广西积极发展香米产业，积极引基金项目：中央引导地方科技发展专项（桂科ZY19183015）；玉林市自然科学基金项目（玉市科基202033002）；玉林市良种培育中心水稻蔬菜新品种选育与示范推广项目（桂科AD18281078）通信作者：周传猛参考文献[1] 关峰，张景云，石博，万新建，辛佳佳．江西蔬菜种质资源调查收集与优异资源发掘．植物遗传资源学报，2021，22（2）：390-398 [2] 熊德桃，程春明，戴兴临．江西赣南蔬菜种质资源调查．江西农业学报，1999，11（1）：24-29[3] 关峰，张景云，石博，黄长林，尹玉玲，万新建．江西省瓜类蔬菜种质资源调查与分析．中国瓜菜，2019，32（10）：26-29[4] 王青青，王天文，高安辉．丝瓜种质资源与育种研究发展．现代园艺，2019（21）：33-35[5] 舒迎澜．主要瓜类蔬菜栽培简史．中国农史，1998，17（3）：95-98[6] 王骄阳，赵永彬，冯春梅．浙江省丝瓜种质资源主成分分析和聚类分析．植物遗传资源学报，2014，15（6）：1374-1379 [7] 王益奎，黎炎，李文嘉．我国丝瓜资源及遗传育种研究进展．北方园艺，2009（4）：121-124[8] 杨晓峰，刘琼，胡湘军，黄艳，朱俐遐，李喜．早熟丝瓜新品种攀杂丝瓜3号的选育．长江蔬菜，2017（20）：53-55[9] 李大忠，朱海生，康玉妹，温庆放，李永平，康建坂．普通丝瓜新品种‘福研1号’．亚热带植物科学，2016，45（1）：87-89 [10] 罗剑宁，罗少波，何晓莉，龚浩，吴海滨，郑晓明，张长远，陈俊秋．丝瓜新品种‘雅绿6号’．园艺学报，2014，41（8）：1749-1750 [11] 李建生，刘志华，陈祖华，唐可兰，旷碧峰．白皮丝瓜新品种雁白1号的选育．长江蔬菜，2018（20）：55-57[12] 柴丹，帅正彬，郭江洪，杨斌，陈征昊．皱皮丝瓜新品种蓉杂丝瓜3号的选育．中国蔬菜，2019（3）：82-84[13] 张爱民，阳文龙，方红曼，吕慧颖，邓向东，葛毅强，魏珣，杨维才．作物种质资源研究态势分析．植物遗传资源学报，2018，19（3）：377-382[14] 姚明华，尹延旭，王飞，李宁，焦春海．湖北省蔬菜种质资源调查与分析．植物遗传资源学报，2018，19（3）：517-522，530（收稿日期：2021-06-24）导农户和种植大户种植优质香稻品种，全力推动全区粮食供给侧结构性改革，为全区乡村振兴战略的实施打下坚实的产业基础。
加权灰色理论在海损事故分析与预测中的应用
加权灰色理论在海损事故分析与预测中的应用牛佳伟;李连博;陈昌源;孙海洋;乔林【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2016(039)003【摘要】为增强海上交通运输安全,运用灰色系统理论中传统的灰色关联理论和加权灰色关联原理,分别对辽宁、天津和宁波水域2007-2013年的船舶交通事故进行分析,寻求船舶交通事故的主要致因.将传统灰色关联结果与加权灰色关联结果进行对比,验证加权灰色关联理论具有更好的准确性和层次性.建立3处水域船舶交通事故总数的预测模型,对不同水域未来的交通形势进行预测;将预测模型结果与实际数据相比较,得到其预测精度,以期获得该预测模型短期预测精度的大致范围,从而为海上交通事故的预防提供指导和借鉴.【总页数】5页(P63-67)【作者】牛佳伟;李连博;陈昌源;孙海洋;乔林【作者单位】大连海事大学航海学院,辽宁大连 113026;大连海事大学航海学院,辽宁大连 113026;大连海事大学航海学院,辽宁大连 113026;国家海洋局东海分局,上海 200137;大连海事大学航海学院,辽宁大连 113026【正文语种】中文【中图分类】U698.6【相关文献】1.加权灰色关联理论模型在辽宁海上交通事故分析与预测中的应用 [J], 牛佳伟;李连博;陈昌源;林威2.灰色关联矩阵在海损事故原因分析中的应用 [J], 潘仲川3.回归分析在公司财务分析与预测中的应用——基于天利高新财务报表中主营业务收入的分析与预测 [J], 詹明盛4.多口径加权与普通加权在健康调查数据分析管理中的应用效果比较 [J], 张军锋;刘冰洁;邵彤5.磁共振扩散加权成像结合T2加权成像在前列腺癌诊断中的应用价值 [J], 谢显文;何俊兴;陈景艺因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
产品用户体验质量的模糊评价—灰色关联分析
产品用户体验质量的模糊评价—灰色关联分析灰色关联分析是一种多指标决策方法，可以用于评估产品用户体验质量。
该方法通过将模糊评价问题转化为灰色关联度分析问题，可以确定其关联程度，进而对用户体验质量进行评价和改进。
首先，灰色关联度分析是一种基于关联度的模糊评价方法。
在评价产品用户体验质量时，通常会考虑多个指标，如产品功能、界面设计、操作便捷性等。
这些指标之间存在一定的相关性和权重，而灰色关联度分析可以通过建立灰色关联度模型，量化不同指标之间的关联程度，从而对用户体验质量进行评价。
其次，灰色关联度分析使用了灰色关联度函数。
该函数计算了不同指标之间的相关度，以及它们对用户体验质量的影响程度。
通过将各指标的数据进行标准化处理，得到灰色关联度值，进而确定各指标对用户体验质量的相对重要性。
基于这些相关性和重要性，可以制定用户体验质量的改进方案。
同时，灰色关联度分析还可以综合考虑不同参考系的灰色关联度值，以及不同发展程度的产品在不同指标下的发展状态。
通过对这些指标进行比较和分析，可以确定较优的改进方案，从而提升产品的用户体验质量。
要进行灰色关联度分析，首先需要确定评价指标和其权重。
通常可以通过问卷调查、用户反馈等方式获取相关数据，然后根据这些数据进行标准化处理，并计算灰色关联度值。
在计算过程中，需要注意选择适当的灰色关联度函数，以及合理的参数设置。
最后，通过综合考虑灰色关联度值，可以得出产品的用户体验质量评价结果，并提出相应的改进方案。
总之，灰色关联度分析是一种基于关联度的模糊评价方法，可以用于评估产品用户体验质量。
通过建立灰色关联度模型，量化不同指标之间的关联程度，并综合考虑不同参考系的灰色关联度值，可以确定用户体验质量的改进方案，从而提升产品的市场竞争力。
灰色关联度的原理及应用
灰色关联度的原理及应用灰色关联分析是一种多因素系统的分析方法，它的原理是根据灰色系统理论，通过对于多个因素之间的关联进行计算和分析，得到各个因素之间的关联度，从而找出主要影响因素，并依据关联系数来进行排序。
灰色关联分析主要应用于多因素多层次评价、趋势预测、关联度排序等领域。
灰色关联度的原理主要包括灰色关联度模型建立和关联度计算两部分。
首先，根据因素之间的关联性，建立灰色关联度模型。
其次，通过计算因素之间的关联度，进行排序和评估。
在灰色关联度模型建立中，需要进行数据的预处理和指标的选取。
数据预处理包括数据归一化处理和序列生成两个步骤。
数据归一化处理是将原始数据进行标准化处理，以避免指标之间尺度大小的影响。
序列生成是将归一化后的数据序列进行形成序列。
指标的选取是根据所研究问题的要求，选择与问题相关的指标作为模型的建立基础。
在关联度计算中，常用的方法包括灰色关联度加权平均法、灰色关联度加权积累法和灰色关联度矩阵法。
其中，灰色关联度加权平均法是常用的计算方法，它通过计算各因素与参考序列之间的关联度来得到各因素之间的关联度。
具体步骤是：先计算各因素与参考序列之间的差值序列，然后将差值序列进行正向化，并进行加权平均计算，最后得到各因素的关联度。
灰色关联度模型的应用十分广泛，以下是几个典型的应用场景：1. 多因素多层次评价：在某些问题中，需要对多个指标进行综合考虑和分析，如企业绩效评价。
通过灰色关联度分析，可以对各个指标之间的关联程度进行计算，从而综合评估各个指标对于绩效的贡献度，提供决策依据。
2. 趋势预测：在时间序列数据的分析中，可以利用灰色关联度分析方法对历史数据进行分析，预测未来的趋势。
通过计算历史数据与未来数据的关联度，可以得到未来发展的趋势，为决策提供依据。
3. 关联度排序：在多因素综合评估和决策中，灰色关联度分析可以帮助对各个因素进行排序和比较。
通过计算各个因素与参考序列的关联度，可以得到各个因素对于参考序列的贡献度，从而进行排序和比较。
灰色关联度分析法
灰色关联度分析法引言灰色关联度分析法是一种用于揭示变量之间关联程度的方法。
它可以在缺乏足够数据的情况下，通过对变量之间的相关性进行评估，帮助分析人员做出决策。
在本文中，我们将介绍灰色关联度分析法的原理和应用，并探讨其在实际问题中的价值和局限性。
一、灰色关联度分析法的原理灰色关联度分析法是在灰色系统理论基础上发展起来的一种关联性分析方法。
灰色关联度分析法的核心思想是通过模糊度量的方法，将样本数据的数量化描述量和次序特征结合起来，通过计算变量间的关联度，得出它们之间的相关性。
具体而言，灰色关联度分析法的步骤主要包括以下几个方面：1. 数据标准化：将原始数据进行归一化处理，以消除变量之间的量纲差异，使其具有可比性。
2. 确定参考序列：在给定的多个序列中，根据研究目标和实际需求，选择一个作为参考序列，其他序列将与之进行比较。
3. 计算关联度指数：通过计算每个序列与参考序列之间的关联度指数，来评估它们之间的关联程度。
关联度指数的计算通常有多种方法，如灰色关联度、相对系数法等。
4. 判别等级：根据关联度指数的大小，将序列划分为几个等级，以便更直观地评估变量之间的关联程度。
二、灰色关联度分析法的应用灰色关联度分析法在许多领域和问题中都有广泛的应用。
下面将介绍一些典型的应用情况：1. 经济领域：灰色关联度分析法可以用于评估经济指标之间的关联性，识别影响经济发展的主要因素，帮助政府和企业做出相应的调整和决策。
2. 工业制造业：在工业制造领域，灰色关联度分析法可以用于优化生产工艺，提高产品质量，降低成本。
通过分析不同因素对产品质量的影响程度，可以找出关键因素，并制定相应的改进措施。
3. 市场调研：在市场调研中，灰色关联度分析法可以用于分析消费者行为和市场趋势，预测产品的需求量和销售额。
通过对多个变量之间的关联性进行评估，可以为企业的市场营销决策提供有价值的参考和支持。
4. 环境管理：在环境管理领域，灰色关联度分析法可以用于评估各种环境因素对生态系统的影响程度，为环境保护和可持续发展提供科学依据。
基于模糊层次分析的灰色关联分析法及程序实现
基于模糊层次分析的灰色关联分析法及程序实现
黎延海;马引弟
【期刊名称】《科技情报开发与经济》
【年(卷),期】2009(019)026
【摘要】利用模糊层次分析法确定各评价指标的权系数,对灰色关联系数加权得到灰色关联度,建立了基于灰色关联度的综合评价模型.为简化求解过程,通过Matlab 程序实现了本方法,并应用于实例,说明方法的运用和效果.
【总页数】2页(P149-150)
【作者】黎延海;马引弟
【作者单位】陕西理工学院数学系,陕西,汉中,723000;陕西理工学院数学系,陕西,汉中,723000
【正文语种】中文
【中图分类】C81
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3.基于模糊综合法及灰色关联分析法对江苏省\r 本科教育质量的评价 [J], 张婷;鲍建华;朱家明;王博
4.基于模糊灰色关联分析法的航标失常影响因素评定 [J], 王当利; 刘振坤; 王雪佳;
吕雪
5.基于层次分析法和灰色关联分析法的大学生安全问题 [J], 郭华毅
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(案例2)基于AHP和灰色关联度的管理人员绩效评价模型研究
对管理人员的打分可分为 4 个档次 , 优秀 、 合格 、基本 合 格 、不 合 格 , 议 集 合 中 有 4 个 元 素 , 相 应 的 标 准 所 属 为 : U = ( 019/ 优 秀 , 0175/ 合格 , 016/ 基本合格 , 0145/ 不合格) 。
评价过程中 , 参与打分人员分别对某被评人 员的 n 项评价指标进行打分 , 按项统计打分档 次 , 假定有 X 位评价人员 , 对工作能力每项指标 而言 (以 d 代表评价中打 “优秀”分的人数 , 以 e 代表评价中打 “合格”分的人数 , 以 f 代表评 价中打”基本合格”分的人数 , 以 g 代表评价中 打 “不 合 格”分 的 人 数 ) , 打 优 者 分 别 为 d1 , d2 , d3 , …dn , 打合格者 e1 , e2 , e3 …en , 打基 本合格者 f 1 , f 2 , f 3 …f n , 打不合格者 g1 , g2 , g3 …gn , 其中 , d1 + e1 + f 1 + g1 = X , d2 + e2 + f 2 + g2 = X , d3 + e3 + f 3 + g3 = X , …dn + en + f n + gn = X 则对于某管理人员工作能力评价矩阵 R为:
灰色关联评价方法
灰色关联评价方法灰色关联评价方法是一种常用的数学模型，用于评估不同因素之间的关联程度。
该方法可以应用于各种领域，比如经济学、管理学、环境科学等，以帮助决策者进行合理的决策。
灰色关联评价方法的核心思想是将多个因素进行综合评估，找出各因素之间的关联程度，并根据关联程度进行排序。
其基本步骤如下：1. 数据预处理：首先，需要将原始数据进行标准化处理。
标准化可以消除数据之间的量纲差异，使得各因素具有可比性。
2. 构建关联度矩阵：在标准化后的数据基础上，计算各因素之间的关联度。
关联度可以采用相关系数、协方差等指标进行计算。
3. 确定权重：根据各因素的重要性确定权重。
权重可以根据实际情况进行主观赋值，也可以通过层次分析法等方法进行客观确定。
4. 计算灰色关联度：利用灰色关联度模型计算各因素之间的关联度。
灰色关联度可以通过计算序列间的相似度来度量。
5. 排序和评价：根据计算得到的关联度值，对各因素进行排序和评价。
关联度值越大，说明因素之间的关联程度越高。
灰色关联评价方法的优点是可以克服传统评价方法中的主观性和不确定性，能够较为准确地评估不同因素之间的关联程度。
它可以帮助决策者在众多因素中找出重要的因素，从而有针对性地制定决策方案。
灰色关联评价方法的应用非常广泛。
在经济学中，可以用于评估不同产业之间的关联程度，从而确定产业结构调整的方向。
在管理学中，可以用于评估企业绩效和竞争力，帮助企业制定发展战略。
在环境科学中，可以用于评估不同污染因素对环境质量的影响程度，从而指导环境保护工作。
然而，灰色关联评价方法也存在一些局限性。
首先，该方法依赖于数据的准确性和完整性，如果数据存在误差或缺失，将会影响评价结果的准确性。
其次，该方法对权重的确定比较主观，不同决策者可能给出不同的权重值，从而导致评价结果的差异。
灰色关联评价方法是一种有效的评估方法，可以帮助决策者进行合理的决策。
在实际应用中，需要根据具体情况灵活运用该方法，并结合其他评价方法进行综合评估，以提高评价结果的准确性和可靠性。
数据预处理对关联序的影响
络可以节省大量的时间。
距离越远，在网络上进行信息传递的成本相对于电话、传真而言不但低廉而且高效。
2.2.2所谓销售，无非是把商品或服务从生产者手中移交到消费者手中的过程。
通过网络购买，车厂与购车人之间的关系更加透明化，购车人省去了大量与4s店销售人员周旋的时间，使得销售环节更加符合消费者需要。
2.2.3能使裸车费用降低15%以上，这是最经济实惠的地方。
销售人员在销售过程中追求自己销售业绩，会在一些环节增加客户购车的费用，例如：车险搭售等方面都存在很多猫腻。
2.2.4通过互联网进行信息沟通的及时性、准确性，确保提供给汽车生产厂家的客户需求数据更加精准，甚至可以做到按需生产，不但没有了库存压力，增加企业资金的灵活性，而且进一步满足了客户个性化的需求。
2.2.5网络具有极好的促销能力，存放在“货架上”的商品同时又有广告宣传的作用，经营者不需要再负担促销广告费用，只需将文字、图片、影响文件等商品相关的信息存储起来，既可以主动散发，又可以随时接受需求者查询。
2.2.6由于网络大大缩小了地域空间的距离，企业只需要建立一个销售流程规范的电子商务平台，既可以面对全国各个角落的客户采购需求。
不但省去了大量的分区管理成本，同时对销售情况、每个客户的购买信息，所属区域等数据了解的更完善、详细，为以后企业数据分析提供最可靠的数据，为市场开发提供最直观的信息。
2.2.7现代物流业的发展，使得各种“搬运”工作变得更加高效。
如果实现购车电子商务化，从新车出厂到客户收车，减少了中间很多不必要的“搬运”环节，降低很多新车损害的风险，大大缩短了客户提车的时间。
彻底地实现了送车上门的服务。
3结论随着物流行业、在线支付的不断完善，电子商务不仅会在汽车销售方面得到完美的应用，在其他大件货物销售过程中，以电子商务为平台的销售模式会越来越被厂家和客户接受和认同。
综上所述，电子商务这种运用模式，以计算机和网络为技术支撑，以提高企业生产效率，降低经营成本，优化资源配置为目的的经营宗旨，会在越来越多的产品购销中承担越来越重要的角色。
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平均缺乏一定的可信性，所以通过数据的可靠性，改进灰
色关联度的算法。我们知道熵在信息处理领域应用广泛，
信息上也是信息不确定性的描述，所以这里应用信息熵去
获得信息的可靠性。定义了信息的可靠性之后，重新定义
灰色关联度算法，如式（８）所示：
Ｎ
Ｎ
Σ Σ γｉ＝ ξｉ Σｊ Σａｉ Σｊ Σ，ｉ＝１，２，…，Ｍ ａｉ Σｊ Σ＝１，ａｉ Σｊ Σ≥０
Ｍ
Σ ②计算 ｐｉｊ ＝Δｉｊ
Δｉｊ 。
ｉ＝１
ΣＸｉ Σｋ Σｋ＝１，２，…，ｎ Σ在 ｋ 点的关联系数 ξ（ｉ ｋ）为：
③计算第 ｊ 个特征的剩余度。偏差较大的特征相对更
ξ（ｉ ｋ）＝
能反映类型之间的差别，所以认为差异越大的特征对系统
ｍｉｎ ｍｉｎ ｘ０ Σｋ Σ－ｘｉ Σｋ Σ＋ρｍａｘ ｍａｘ ｘ０ Σｋ Σ－ｘｉ Σｋ Σ
Σ ⑤计算灰色关联度。γ０ｉ＝ｎ１
ｋ
＝
γ０ｉ
１
Σｋ
Σ，ｉ＝１，２，…，ｍ
（７）
种算法的实用性，但是信息可靠性的算法方法较多，各种 方法的实际应用效果还需要大量的研究和仿真实验，这需
2 加权灰色关联融合算法
要进一步的学习和研究。
通过公式（２）可以看出，计算过程中，灰色关联度是
参考文献：
点关联系数的平均值，我们知道，平均处理关联系数时默
ｉ＝１ Ｎ
Ｘｉ ＝ ΣＸｉ Σｋ Σｋ＝ １，２，…ｎ Σ，ｉ＝１，２，…ｍ
Σ ④计算第 ｊ 个特征的权重 ａｉ（ｊ）。ａｉ Σｊ Σ＝Ｄｊ Ｄｊ （１１） ｊ＝１
分别是 Ｘ０ 和 Ｘｉ 的初值化或均值化序列 ρ∈（０，１］。
3 仿真分析
定义 Ｘｉ 关于 Ｘ０ 的邓氏关联度 γｉ 为：
ｎ
Σ γｉ＝
１ ｎ
估，这是水资源科学规划、合理开发和利用以及保护和管 况做了进一步发展，包括提出了不重复的地下水资源概念
理最基础的工作，是国家经济社会发展和人民生活需要水 及其评价方法等，最后形成了《中国水资源初评价》和《中
资源的依据。
国水资源评价》等成果，［１］初步摸清了我国水资源的家底。
从国际和我国对水资源评价的概念界定来看，水资源
［５］万树平．多传感器目标识别的改进灰色关联算法［Ｊ］．计算机工
系统工程与电子技术，２０１０，３２（４）：７７４－７８３．
程与应用，２００９，４５（２４）：２５－２７．
［３］胥永刚，李凌均，何正嘉．近似熵及其在机械设备故障中的应
［６］张雷，常天庆，王庆胜，李勇．一种灰色关联度的改进方法［Ｊ］．
用［Ｊ］．信息与控制，２００２，３１（６）：５４７－５５１．
加权灰色关联度
杨斌 （海军驻北京地区通信军事代表室）
社科论坛
摘要：灰色关联度是评价两个因素之间的关联程度，可以描述系 平均，而实际情况中，不同的数据的可信度是不同的，直接
统的因素间的相对变化情况，在决策融合等方面可信度深入分析，提出了 加权灰色关联度算法。仿真证明了算法的可行性。
响越来越大，水资源评价面临着人类活动所带来的各种新 党中央对新的历史时期治水的要求，在水资源评价上有了
的挑战，因此，对水资源的评价需要依靠先进的科学技术 新的突破，为水资源科学合理地规划配置和管理工作奠定
和人类知识的增长。
了良好的基础。但是，水资源评价工作还存在着不少问题，
1 水资源评价的发展历程
这些问题如果不能及时地得到结果会影响整个水资源的
2 水资源评价中存在的问题
评价的实质是为了有效地开发保护和管理水资源，使其能
改革开发以来，随着我国社会经济的快速发展，人民
够服务于整个水资源开发管理的实际工作。当前水资源在 生产生活的迅速扩展，人类对水资源的需求不断增加，水
开发利用过程中还面临着许多问题，进行水资源评价时为 资源作为人类必须的物质条件不容忽视，水资源的供需矛
ｊ＝１
ｊ＝１
（８）
其中信息可靠性算法步骤为：
①首先根据第 ｉ 个比较序列中第 ｊ 个特征的绝对差去
顶初始矩阵
Δ：Δ＝
ΣΔｉｊ
Σ Ｍ×Ｎ
＝
ΣΔｉ１
，Δｉ２
，…，ΔｉＮ
Σ
（９）
1 邓氏灰色关联度
其中 ｉ＝１，２，…，Ｍ，ｊ＝１，２，…，Ｎ。
1.1 关联系数和关联度 定 义 两 个 序 列 Ｘ ０ ＝ ΣＸ０ Σｋ Σｋ＝１，２，…，ｎ Σ和 Ｘ ｉ ＝
水资源的可持续利用的重要性，许多国家开始寻求水资源 了更高的要求。目前在对水资源评价中常常是对单个的河
可持续开发利用的新途径。水资源评价作为水资源开发利 流或者湖泊进行相关的数据测量，没有站在整体性的视角
用和管理的基础性的工作，正在逐渐地受到各国政府的重 上来进行系统性的测量分析。常常是只重视了对大江大河
使其能够服务于整个水资源开发管理的实际工作。当前水资源在开 地区在水资源评价方面基本走向一致，此手册的出台有利
发利用过程中还面临着许多问题，进行水资源评价时为了能够对水 资源有更深入的认识，为水资源的可持续开发利用和保护提供重要 的基础保障，实现水资源的良性开发和利用。本文主要分析了水资源 评价的发展历程，当前水资源评价中存在的问题，并针对存在的问题 提出了一些应对策略。
在国外水资源评价最先开始于 １９ 世界的末期，当时的 开发、利用和管理。
评价主要是相对简单的工作，主要做水量统计和水文观测
2.1 评价对象单一、缺乏系统性 随着我国社会经济
等方面的工作。自从 ２０ 世纪中期以来，伴随着世界经济的 的快速发展，人民生产生活的迅速扩展，人类对水资源的
发展，人口的不断增加，人们的生产生活对水资源的需要不 需求不断增加，水资源作为人类必须的物质条件不容忽
门的界定，认为水资源评价是指对水资源的来源、质量、数 比较快。在 ２０ 世纪 ５０ 年代，我国就已经开始了对大河进
量和范围等相关方面进行确定，以此来评估水资源的可利 行河流径流量的相关统计工作，当时的评价比较单一、缺
用和可开发的可能性。我国在《中国资源科学百科全书》水 乏系统性。到 ２０ 世纪 ８０ 年代，根据当时对全国农业自然
［１］刘思峰，党耀国，方志耕等．灰色系统理论及其应用［Ｍ］．北京：
认每个点的关联系数的可靠性是相同的，所以进行直接的 科学出版社，２００４：１－１４，５０－７７．
188
社科论坛
水资源评价中存在的问题与对策
高焕晨 李钦隆 （黄委会中游水文水资源局）
摘要：水资源评价的实质是为了有效地开发保护和管理水资源， 评价手册》，这项手册的制定在某种程度上促使不同国家和
了能够对水资源有更深入的认识，为水资源的可持续开发 盾日益呈现出来，区域水资源的开发利用和保护对人类来
利用和保护提供重要的基础保障，实现水资源的良性开发 说至关重要，也是人类不断发展的重要载体。水资源的开
和利用。随着社会经济的发展，人类的活动对水资源的影 发、利用和保护对水资源的评价提出了更高的要求。根据
ｘｉ
Ｘｉ Σ１
＇
Σ＝（ｘｉ
Ｘ３＝（０．８０，０．７７，０．７９，０．７５，０．７９） 仿真结果如表 １ 所示：
Σ１ Σ，ｘ＇ｉ Σ２ Σ，…ｘ＇ｉ Σｎ Σ，ｉ＝０，１，２，…，ｍ
（３）
表 1 灰色关联度仿真结果
γ１
γ２
γ３
②求取差序列。Δｉ Σｋ Σ＝ｘ０＇ Σｋ Σ－ｘｉ＇ Σｋ Σ，Δｉ＝（Δｉ Σ１ Σ， 邓氏关联度
于水资源评价工作的开展。１９９７ 年联合国教科文组织和世 界气象组织对《水资源评价活动—— —国家评价手册》进行了 新的修订，出版了《水资源评价— ——国家能力评估手册》，联 合国要求世界各国要对淡水进行评价。
关键词：水资源 评价 问题 对策
与国外相比，我国水资源评价起步较晚，由于受水资
联合国教科文组织在 １９８８ 年对水资源评价进行了专 源短缺问题的影响，我国水资源评价理论和相关工作发展
视。１９８８ 年联合国教科文组织和世界气象组织在针对一些 的评价，对于那些小的河流和湖泊常常不去理睬，水资源
国家开展实践的基础上，制定了《水资源评价活动— ——国家 评价不全面、不科学。对水资源的评价不应该只是注重对
（上接第 １８８ 页）
［２］王正新，党耀国，曹明霞．基于灰熵优化的加权灰色关联度［Ｊ］．
的影响越大，所以定义第 ｊ 个特征的剩余度 Ｄｊ 为
ｉ
ｋ
ｉ
ｋ
ｘ０ Σｋ Σ－ｘｉ Σｋ Σ＋ρｍａｘ ｍａｘ ｘ０ Σｋ Σ－ｘｉ Σｋ Σ
ｉ
ｋ
（１）
Ｄｊ＝１－ｅｊ
Ｍ
Σ 其中 Ｅｊ ＝－ ｐｉｊ ｌｎｐｉｊ ，Ｅｍａｘ＝ｌｎＭ，ｅｊ＝Ｅｊ／Ｅｍａｘ。
（１０）
其中：Ｘ０ ＝ ΣＸ０ Σｋ Σｋ＝１，２，…ｎ Σ
火力与指挥控制，２０１２，２７（１）：１２１－１２４．
［４］唐五湘．灰色绝对关联度的缺陷［Ｊ］．系统工程，１９９４，１２（５）： ［７］梅振国．灰色绝对关联度及其算法［Ｊ］．系统工程，１９９２，１０（５）：
５９－６２．
４３－４４，７２．
189
ｍｉｎ ｍｉｎ Δｉ Σｋ Σ
（５） 论。加权关联度将信息的可靠性考虑在内，使识别结果的
ｉ
ｋ
④根据公式计算关联系数。γ０ｉ
Σｋ
Σ＝
ｍ＋ξＭ Δｉ Σｋ Σ＋ξＭ
，
可靠性增加。 4 结论
ξ∈（０，１），ｋ＝１，２，…，ｎ；ｉ＝１，２，…，ｍ
（６） 本文在邓氏关联度的基础上，将信息熵运用到信息的
ｎ
可靠性上，增加了算法的可信任程度，仿真结果也表明这
关键词：灰色关联 决策融合 邓氏关联度 加权关联度
0 引言 灰色关联分析是灰色关联理论的重要部分，随着灰色 关联理论在各个方面的应用，灰色关联分析的研究分析也 越来越多。为了定量的描述出相关因素或者系统之间的相 关程度，人们相继提出了各种形式的相关系数，但是由于 这些算法都是建立在数理统计理论之上的，需要大量的数 据去寻求规律，然而在实际的工作中数据有限，而灰色关 联分析需要的样本数据少，计算量小，应用也十分方便。