復(fù)雜數(shù)據(jù)多屬性指標(biāo)的估計模型.pdf

1、復(fù)雜數(shù)據(jù)多屬性問題是人們在工作中和日常生活中普遍常常遇到的一種現(xiàn)象，因此對復(fù)雜數(shù)據(jù)多屬性問題的研究，一直以來都有著積極的意義。對于多屬性問題的研究開始于1957年，當(dāng)時Churchman.Ackoff.Arnof等首次正式采用簡單加權(quán)法來處理‘選擇企業(yè)投資方針’的多屬性決策問題。但在當(dāng)時對多屬性決策問題的研究并沒有引起人們的重視。直到20世紀(jì)60年代后，隨著決策科學(xué)的發(fā)展和實際生產(chǎn)和生活的需要，對多屬性決策問題的研究逐漸受到人們的關(guān)注，

2、成為決策科學(xué)的研究熱點。
　　 本文從多屬性指標(biāo)出發(fā)，結(jié)合有關(guān)的統(tǒng)計學(xué)知識以及相關(guān)的理論對復(fù)雜數(shù)據(jù)對進(jìn)行了分層抽樣處理，簡化了數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)之上對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類發(fā)現(xiàn)研究對象之間的內(nèi)在關(guān)系，并采用改進(jìn)的元胞自動機(jī)、改進(jìn)的遺傳算法等智能算法建立估計模型，并把提出的模型應(yīng)用到估計我國滬市A股股票的走勢和我國高科技工作者的社會現(xiàn)狀中，通過實證發(fā)現(xiàn)提出的估計模型提高了收斂速度，并有效估計了研究對象的走勢。
　　 本文的創(chuàng)新點如下：<

3、br>　　 (1)在權(quán)重系數(shù)的過程中，本文提出了客觀賦權(quán)法與主觀賦權(quán)法相結(jié)和的集成賦權(quán)法方法，該方法有效防止客觀賦權(quán)法、主觀賦權(quán)法的片面性，使結(jié)果更符合實際情況。
　　 (2)在權(quán)重系數(shù)的過程中，本文對股票進(jìn)行聚類，得出聚類系數(shù)、吸引率，為了主觀賦權(quán)提供了依據(jù)，且采用改進(jìn)的遺傳算法得出權(quán)重系數(shù)，這為客觀賦權(quán)提供了依據(jù)。
　　 (3)本文針對多屬性問題，改進(jìn)了遺傳算法的適應(yīng)度，變異概率和交叉概率等，實證證明結(jié)論不僅更符合