基于灰色聚类-属性不完全补偿性分析

来源 :第28届全国灰色系统学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaxia904
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
供应商的选择问题成为工业企业界十分关注的多决策优化问题.本文结合前人对供应商选择分析结合供应商层次分析法(AHP)和属性之间的补偿性,从灰色聚类的角度出发,对指标属性进行分类,结合补偿性分析,提出了汽车零配件供应商选择的方法,通过引入属性之间的补偿性,解决了属性之间补偿性的不足,提高了供应商选择的可靠性.
其他文献
  调适性神经模糊推论系统(Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System; ANFIS)自从提出后,于分类或是数值预测问题的应用上均甚为广泛,然ANFIS 虽可藉由其学习过程对于
会议
  由于电子信息装备体系的组成成分越来越多,相互之间的关系越来越复杂,有关体系效能评估等体系问题的不确定性以及研究难度越来越大。电子信息装备体系表现出结构灰性、关系
  小样本学习问题,常发生于系统建置初期数据稀少、取得困难或以及取得成本过高等环境却必须从事学习之情况,因此如何从中撷取更多有意义的信息,于近年已成为研究的课题。在过
会议
  在过往小样本学习方法中,虚拟样本产生法虽已被证实能有效提升机械学习算法的学习结果,然而对于如何确认所产生之虚拟样本的质量并未有明确的定义,如扩散神经网络虽有考
会议
  如何从资料中撷取出有意义的资讯,统计理论在过往扮演着重要的角色,然囿于其对于母体假设的基本限制,已无法因应现实世界中各种不同面向的资料,因此资料探勘与类神经网路等机
会议
  准确的短期需求预测是管理者拟定生产计划不可或缺的,但预测期程越短代表产品需求量的变化越不易呈现稳定的趋势。利用大量历史数据所产生的预测模型,因此不易掌握数据的实
会议
  由于成本和时间的限制因素,通常在一个新的制造系统的早期阶段能够观察到样本数量很小,并且不充分的样本将使得数据分析产生问题。半监督学习提供了一种方法来解决这个问题
  为打破传统统计理论对于学习资料的基本限制,近二十年来机械演算学习法有着长足的发展,然由在新算法开发已渐趋成熟之情况下,为改善单一方法之学习效果,多模整合法的提出
会议
在灰色聚类评估中,灰色综合聚类方法能够解决灰色聚类系数无显著性差异的评估问题,本文针对灰色综合聚类方法存在的问题进行了改进,提出了一种新的灰色综合聚类方法.并以一算
港口企业物流服务供应商选择问题是一个复杂的多属性决策问题,为了提高物流服务供应商选择的科学性,需要建立一套合理的物流服务供应商选择的评价指标体系和综合决策方法.本