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基于灰聚类的商场经营范围决策模型
 
文档类型 doc 更新日期 2013-12-03 09:45
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基于灰聚类的商场经营范围决策模型

       Business Scope of Shopping Center

Decision-making Model Based on Grey Clustering  

   

摘要:针对商场经营范围决策问题,介绍了灰聚类决策的基本原理,将灰聚类决策方法引入商场经营决策,联系商场经营的实际情况,结合灰聚类决策方法的特点和优势的建立了商场经营范围选择的灰聚类决策模型,并通过实例验证了该模型的适用性和有效性。

关键词:灰色系统;灰聚类决策;商场

AbstractAiming at the decision-making of the business scope of shopping centersThe author in this paper introduces the grey clustering theory, then the decision-making model of grey clustering for the problem was established. At last, a typical simulation study was carried out to illustrate its validity and applicability.  

Key wordsgrey systemgrey clusteringshopping center

 

1 灰聚类决策的原理

灰色系统理论[1][4]以“部分信息已知,部分信息未知”的不确定系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行行为、演化规律做出分析判断。社会经济系统是典型的灰色系统,其发展变化受多种因素影响,其中包含了一些难以量化的不确定性因素。在对社会经济系统的评价中,由于各种原因导致候选对象资料收集难度大、数据有限等问题。面对这种情况,采用传统的评价方法往往难以奏效,而灰聚类决策则提供了一种简单可行的方法:它不仅能最大限度地避免不确定因素对于评价结果所造成的误差,是一种比较客观的定量分析方法,而且可以避免现有大多数量化方法要求大样本和样本有较好的分布规律、计算工作量大、出现的结果与定性分析结果不符等问题。

灰色聚类评估[2]是灰色理论的组成部分之一,是根据灰色关联矩阵或灰数的白化权函数将一些指标或对象聚类成若干个可定义类别的方法,一个聚类可以看作是属于同一类的对象的集合。灰色聚类按照聚类对象可以分为灰色关联聚类和灰类白化权函数聚类。灰色白化权函数聚类主要用于检查观测对象是否属于事先设定的不同类别,以便为决策提供判断支持。
 


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