加权灰色关联度

摘 要 ：灰色关联度是评价两个因素之间的关联程度,可以描述系统的因素间的相对变化情况,在决策融合等方面具有重要意义.本文在邓氏关联度的基础上深入研究,对数据的可信度深入分析,提出了加权灰色关联度算法.明了算法的可行性.

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.

1.邓氏灰色关联度

1.1 关联系数和关联度

1.2 算法步骤

2.加权灰色关联融合算法

3.仿真分析

从仿真结果可以看出,加权关联度算法不但可以获得正确的决策结果,而且识别的结果差别大,更容易得到结论.加权关联度将信息的可靠性考虑在内,使识别结果的可靠性增加.

4.结论

本文在邓氏关联度的基础上,将信息熵运用到信息的可靠性上,增加了算法的可信任程度,仿真结果也表明这种算法的实用性,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,这需要进一步的学习和研究.