【摘 要】
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灰色聚类与决策方法自提出以来,因其操作简单,适用于多目标多因素条件下的武器装备系统的性能、健康状态、可靠性以及效能等方面的评价。但传统方法在白化权函数、聚类原则、决策依据设计等方面存在缺陷,尤其是在面对聚类指标参数两级分化时,仅以聚类系数最大值确定聚类对象所属灰类,信息损失严重,聚类与优选结果有时与实际不符。为解决以上问题,本文对灰色聚类与决策方法进行相关研究,具体如下:（1）讨论常用白化权函数规
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灰色聚类与决策方法自提出以来,因其操作简单,适用于多目标多因素条件下的武器装备系统的性能、健康状态、可靠性以及效能等方面的评价。但传统方法在白化权函数、聚类原则、决策依据设计等方面存在缺陷,尤其是在面对聚类指标参数两级分化时,仅以聚类系数最大值确定聚类对象所属灰类,信息损失严重,聚类与优选结果有时与实际不符。为解决以上问题,本文对灰色聚类与决策方法进行相关研究,具体如下:（1）讨论常用白化权函数规范性情况,对不符合规范性的白化权函数,提出一种白化权函数规范化方法。将初始白化权函数值通过规范化公式处理,以规范化白化权函数值确定聚类与决策结果。（2）给出一种新的聚类原则,即综合评价原则和区间划分原则,提出聚类综合评价值概念,并将聚类与优选作为整体考虑,以能同时表征聚类与优选结果的聚类综合评价值取代综合决策测度,构建基于聚类综合评价值的灰色聚类与决策模型。该模型能够综合考虑各灰类聚类系数、各灰类临界值、各指标样本值以及聚类指标参数离散程度,能够将少量样本信息充分利用。（3）大量工程案例表明:在聚类方面,本文方法在白化权函数不符合规范性、聚类指标参数两级分化时,聚类结果更具客观性;在白化权函数符合规范性、聚类指标参数离散程度不大时,聚类结果与传统方法相同。在决策方面,本文方法突破了传统方法需要决策对象隶属同灰类的限制,可同时对所有灰类决策对象进行排序,优选结果不受聚类结果的影响。相对传统方法,本文方法的聚类与优选结果更具客观性。
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