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基于直觉梯形模糊数的动态灰关联投影寻踪聚类多属性决策方法

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简介：
该文提出了一种结合直觉梯形模糊数和动态灰关联分析的投影寻踪聚类方法，旨在解决多属性决策问题中信息不完整与不确定性难题。 针对属性权重完全未知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题，提出了一种灰关联投影寻踪动态聚类法。该方法结合灰色关联和优隶属度对灰关联投影法进行了改进，并将改进后的灰关联投影法与投影寻踪动态聚类(PPDC) 方法相结合，构建了新的投影目标函数。通过引入萤火虫算法优化这一新建立的投影目标函数，寻找最佳的灰关联投影方向，进而求得相应的灰关联投影值。最后根据这些灰关联投影值得到备选方案的分类、排序和择优结果。实例分析表明该方法的有效性和可行性。

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  • 基于直觉梯形模糊数的动态灰关联投影寻踪聚类多属性决策方法
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    该文提出了一种结合直觉梯形模糊数和动态灰关联分析的投影寻踪聚类方法，旨在解决多属性决策问题中信息不完整与不确定性难题。 针对属性权重完全未知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题，提出了一种灰关联投影寻踪动态聚类法。该方法结合灰色关联和优隶属度对灰关联投影法进行了改进，并将改进后的灰关联投影法与投影寻踪动态聚类(PPDC) 方法相结合，构建了新的投影目标函数。通过引入萤火虫算法优化这一新建立的投影目标函数，寻找最佳的灰关联投影方向，进而求得相应的灰关联投影值。最后根据这些灰关联投影值得到备选方案的分类、排序和择优结果。实例分析表明该方法的有效性和可行性。
     
  • 关于直觉模糊多属性决策的综述分析
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    本文对直觉模糊多属性决策方法进行了全面回顾与深入分析，探讨了该领域的最新进展、主要模型及应用案例，并指出了未来研究方向。 直觉模糊多属性决策是当前决策领域的一个研究热点，在实际应用中有广泛的作用。根据直觉模糊集的发展形式：从直觉模糊集、区间直觉模糊集到直觉三角模糊数以及直觉梯形模糊数，本段落分别介绍了它们在多属性决策和群决策中的最新研究成果，并对其未来发展方向进行了探讨与展望。
     
  • 投影寻踪方法（MATLAB）.zip
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    本资源包含基于MATLAB实现的投影寻踪方法相关代码和文档，适用于数据分析、特征提取等领域。提供实例演示及详细注释。 投影寻踪（projection pursuit, PP）方法是一种由样本数据驱动的探索性数据分析技术，最早是由美国科学家Kruscal在20世纪70年代提出的。这种方法特别适用于处理高维、非线性和非正态的数据分析问题。使用MATLAB编程时，其计算步骤包括：(1) 指标体系无量纲化；（2）构造投影指标函数；（3）构造投影目标函数；（4）确定最佳投影方向；（5）确定投影值。
     
  • 基于加速遗传算法的投影寻踪分类模型
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    本研究提出了一种结合加速遗传算法与投影寻踪技术的新型分类模型，旨在优化复杂数据集中的模式识别和分类效率。通过高效搜索最优解空间，该模型能够显著提升分类精度及计算速度，在金融、医疗等多个领域展现出广阔的应用前景。 内容包括加速遗传算法及基于遗传算法的投影寻踪聚类模型，并且程序配有详细注释，便于操作。
     
  • 基于加速遗传算法的投影寻踪分类模型
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    本研究提出了一种基于加速遗传算法优化的投影寻踪分类模型，有效提升了复杂数据集的分类准确性与效率。 内容包括加速遗传算法及基于遗传算法的投影寻踪聚类模型，程序配有详细注释，便于操作。
     
  • 遗传算法与投影寻踪程序代码.zip（MATLAB版）_GA-PP_投影寻踪模型_遗传投影寻踪
    优质
    本资源提供基于MATLAB的遗传算法与投影寻踪程序代码，适用于构建和优化投影寻踪模型。通过遗传算法改进传统方法，实现高效、精准的数据分析和建模。 这是一段使用遗传算法优化投影寻踪模型的MATLAB程序，简单易懂。
     
  • 聚类方法概览（包括系统聚类、动态聚类及模糊聚类）
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    本篇内容全面介绍多种聚类分析技术，涵盖系统聚类法构建类别树状图，利用动态聚类优化群体划分以及应用模糊集合理论实现成员多重归属的模糊聚类方法。 聚类分析是一种用于解决多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是根据样本自身的属性，利用数学方法依据某种相似性或差异性的指标来定量地确定样本之间的亲疏关系，并按照这种亲疏程度对样本进行分组。常见的聚类分析方法包括系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。
     
  • 基于实数编码遗传算法的投影寻踪Matlab代码_模糊BP版本_
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    本项目提供了一套基于实数编码遗传算法与投影寻踪技术的MATLAB实现代码，特别融入了模糊BP神经网络优化策略。该工具适用于复杂数据集的特征提取和降维分析，在模式识别、分类等领域展现出卓越性能。 模糊神经网络分类方法用于计算水环境污染物等级的文件代码。
     
  • 关于决策树分类中属性选择方法的研究
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    本文探讨了决策树分类中的关键问题——属性选择方法，分析了几种常用算法的优缺点，并提出了一种新的改进策略。 针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性作为测试属性这一缺点,引入OneR算法来选取相关子集进行分类,以此减少无关属性和重复属性对分类结果的影响。实验结果显示，相较于原始的ID3算法，改进后的方案提高了分类准确率，并缩短了分类时间；同时解决了ID3算法中存在的取值偏置问题，优化了整体分类效果。
     
  • 关于前景理论下的多属性决策方法探究
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    本研究探讨了基于前景理论的多属性决策方法，分析其在不确定性条件下的应用价值及优势，为复杂决策问题提供新的视角和工具。 针对属性值以直觉梯形模糊数表示，并且状态概率与属性权重均为区间数的风险型多属性决策问题，邹树梁和武良鹏提出了一种基于前景理论的决策方法进行研究。