基于不确定集的经验数据聚类分析方法

发布时间：2019-10-14 14:14

【摘要】：不确定集是定义在不确定空间上的集值函数,用来刻画边界不清晰的概念,其通过隶属函数表示。获取不确定集的隶属函数是不确定集成功应用于生产实践的重要环节。聚类分析是将数据样本划分为多个类,同一类中的对象有较大相似性,而不同类中的对象差别较大。将多位专家经验数据进行聚类可判断多位专家意见分类情况。本文基于不确定理论和不确定统计方法,针对获取不确定集的隶属函数及判断多位专家意见是否一致的问题,主要研究了以下内容:第一,对于隶属函数中含有未知参数的情形,建立了不确定矩方法估计未知参数。给出并证明了经验隶属函数的l阶矩,定义该l阶矩为不确定集的l阶经验矩,通过经验矩和相应的理论矩构造关于未知参数的方程组,以该方程组的解作为未知参数的矩估计值。第二,结合不确定统计方法与Delphi法,建立了综合多位专家意见的隶属函数表示方法。利用不确定统计设计调查问卷并基于Delphi法思想重复收集、修订多位专家经验数据,从而建立了不确定统计与Delphi法相结合的方法,并依据预先设定的决策准则及置信水平,得到专家综合经验数据,以此获得不确定集的隶属函数。同时,通过实例验证了本文所建方法的有效性。第三,针对多位专家意见分类问题,建立了不确定聚类分析方法。利用不确定统计方法与Delphi法相结合的方法收集专家经验数据,并用SPSS软件将多位专家经验数据进行聚类。分为同一类的专家,认为其意见一致性较强,反之则较弱。
【图文】：

“年轻人”的隶属函数图

“年轻人”的隶属函数图
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212

【共引文献】

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本文编号：2549292