基于三参数区间数的灰色聚类评估方法优化研究
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摘 要：该文通过以三参数区间数描述评价指标的属性值，并通过CP-OWHA算子将区间数进行数据集结，将灰色聚类评估方法划分为区间数的数据集结、灰色聚类分析、评估结果综合决策等三个阶段。通过在课程建设评估项目的实际应用，验证该方法可以有效解决在评估过程中定性指标的模糊性导致评估专家很难通过具体数值进行评价的问题。
关键词：三参数区间数 CP-OWHA算子 三角白化权函数
中图分类号：N945 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）10（b）-0150-04
灰色聚类评估方法作为灰色系统理论的主要内容，主要用于解决系统内部各要素和对象分类的问题，已经在管理、航空、环境等领域得到广泛应用。比较典型的有：张国辉等将灰色聚类评估方法应用在企业应急管理评价[1]，王银坤等将该方法用于航空领域的发动机故障评价[2]。同时通过三参数区间数表达决策信息也引起人们关注，在文献[3]中阐述了三参数区间数的定义，并分析三参数区间数可以在一定程度上解决了通过区间数进行评估可能出现的问题。该文通过以三参数区间数描述评价指标的属性值，并以三参数区间数作为灰色聚类评估方法的起点，对灰色聚类评估方法进行了优化。
1 三参数区间数与CP-OWHA算子
通过三个参数描述一个区间的数称为三参数区间数，记作[a，b，c]，其中，，，≤≤，表示区间数取值的下限，表示区间数取值的上限，表示该区间范围最大可能性的取值数值，b被称为区间数的重心或理想值。在三参数区间数中，以为重心，取值可能性最大，两边的取值可能性递减。特殊的情况下，当时，三参数区间数[a，b，c]就退化为普通的实数。
定义1[4] 设[a，b，c]，如果公式
（1）
式中，，均为基本的单调区间单调（BUM，basic unit-interval monotonic）函数，则称为三参数区间数据有序加权调和平均算子，简称为CP-OWHA算子。在该算子下，确定，函数应该以突出三参数区间数的重心为基本要求，对任意的BUM函数，，都应该满足≤（[a，b，c]）≤。该文的模型就以，为CP-OWHA算子的BUM函数，对三参数区间数进行数据集结。
2 三参数区间数的灰色聚类评估模型
假设某一评估项目有个评估指标，，）
为指标在评估指标体系中...
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