灰色聚类评价法
基于灰色聚类方法经济责任审计评价模型[论文]
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基于灰色聚类方法探索经济责任审计评价模型【摘要】经济责任审计评价指标中，存在许多模糊性的指标，多以定性评价为主；少有按层次，将各指标进行量化，有机融合，进行综合评价，灰色系统理论在模糊评估方面很大的优越性。
高校校长经济责任审计采用灰色聚类评估方法，能够在把握质和量的对立统一关系方面；在部分信息相互包含，相互影响，具有很大灰性方面；各因素的量纲不一致，单调性不一致，衡量标准不一致方面能够很好的发挥作用，最终按各层次聚类并给出总的评价。
【关键词】灰色聚类；高校校长；经济责任审计文章编号:issn1006—656x(2013)06-00030-02一、引文开展经济责任审计对增强领导干部依法履行经济职责、建设惩治和预防腐败体系、完善领导干部管理和监督机制具有重要意义。
由于目前的经济责任审计评价方法中，多以对各个指标进行定性评价为主，通过简单的统计指标定量分析；少有按层次，将各指标进行有机融合，进行综合评价。
依据2010年12月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《党政主要领导干部和国有企业领导人员经济责任审计规定》以及当前反腐斗争的新形势下，要提高经济责任审计评价的客观性、科学性和综合性，需要将不同因素，不同量纲的指标进行有效的综合。
寻求新的可行的评价办法，是本文研究的重点。
二、灰色聚类评估方法（一）灰色聚类评估方法的适用性灰色聚类是灰色系统理论的主要内容之一，灰色系统理论在上个世纪70 年代末提出以来，很快就在经济管理、石油开采、地质勘探等领域得到了广泛应用，在解决评估问题方面也较模糊综合评价有更大的优越性。
灰色系统理论以为，人们对事物的认识具有一定的灰色性，也就是信息的不完全性和不确定性，因而由客观事物所形成系统实际上也就构成了一种灰色系统，即部分信息是已知的、部分信息是未知的系统。
灰色聚类分析法通过建立灰数的白化函数，它的实质是利用已知信息来代替未知的、非确定的信息，对系统的灰色属性进行分类识别，并给出可靠的、客观的量化分析结果。
灰色关联度法、水质评价
水质灰色评价法
由于在水质评价时对水质的分级或对水体是否污染的问题并非类似黑与白的可明显进行判定的问题，且人们在对水环境质量监测过程中所得到的数据都控制在有限的空间及时间范围内，因此该种数据在一定程度上是不确切的，诸如“水质级别”、“污染程度”等概念均为灰色概念，水环境本身也属于一个本征性灰色系统，因此可将灰色系统原理用于水质综合评价中，即将水环境整体作为一个灰色系统，其中部分信息为已知，部分为未知，在实际应用中根据水体各因子的实测浓度与水质标准的关联程度来确定水体的水质级别，对于同类水质的不同水体则可通过其与该类标准的关联度大小来进行优劣评定。
常用的灰色评价法为灰色聚类法、灰色贴近度分析法以及灰色关联评价方法等。
灰色聚类是通过建立与隶属函数类似的白化函数并对其进行聚类，根据结果来确定断面综合水质；灰色贴近度则是对灰色聚类的改进，通过将聚类函数的分段计算改为分段共斜率计算，并以此确定聚类元素与理想子集的贴近程度来最终确定所属类别；灰色关联法是将各污染因子的实测值排成实际序列，同时将标准值排成理想序列，之后用灰色关联度法计算两个序列之间的关联度，并根据关联度的大小来确定断面综合水质的级别，若将该理论用于多断面的区域水环境质量评价中则相应得到区域水质综合评价的灰关联分析法。
随着水环境日益复杂影响水环境的因素不断增多且不断发生变化，致使水环境的不确定性也日益增加，灰色评价法在理论上是可充分体现该系统的不确定性，同时该方法具有简单、可比的优点，但该类方法一般存在分辨率低的缺点。
灰色聚类分析法在雷达组网方案评价中的应用
灰 色系 统 理 论 作为 近 年来 一 个新 的 数 学 分支 ， 研 究对 象 是“ 分 信 息未 知 ” “ 样 本 ” “ 信 息 ” 部 的 小 、贫
不 确定 性 系统 ， 解 决 多 目标 决 策 和 分 析 模 糊性 对 是 象 的有 效 方法 。灰 色聚类 是 根据 灰 色关联 矩 阵或灰
ｔｍ ｕ ｃ ｍ ｅ ａ ｄ ｓ ｗ ｏ ｅ ｉ ｅ ａ ｌ ｉ ｍ ｓ ｈｅ ｎ ｈｏ ｍ ｒ ｎ ｄ ｔ ｉ．
Ｋ ｅ ｒ ｓ ｇｒ ｙ ｃ ｕ ｔ ｒｎｇ； ａ ａ ｅ ｔｎｇ； ｐｔｍ ｕ ｃ ｅ ｅ ｓ ｌ ｃ ｉ ｇ； ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｌ ｓ ｅ ｉ ｒ ｄ ｒｎ ｔｉ ｏ ｉ ｍ ｓ ｈ ｍ ｅ ｅ ｔｎ ｅ ａ ｕ ｔｏ
２１ ０ ０年 １ ２月
舰 船 电 子 对 抗
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Ｄ ｅ ． Ｏ１ ｃ ２ Ｏ
Ｖｏ ＿ ３ ＮＯ ６ ｌ３ ．
第 ３ ３卷第 ６ 期
灰 色 聚 类 分 析 法 在 雷达 组 网方 案 评 价 中 的 应 用
合理 配 置 。在 相 同的 需求 背 景 下 ， 何 评 价 不 同 雷 如
达 组 网 方 案 的 优 劣 、 择 最 优 组 网 设 计 方 案 ， 组 网 选 即 方 案 的评估 问题 ， 成为 雷达 组 网 中的首要 问题 。 已 系 统 建 模 与 仿 真 技 术 的发 展 ， 研 究 装 备 效 能 、 为 需 求 设 计 分 析 提 供 了一 种 科 学 、 便 而 又 经 济 的 手 方 段 ， 使 得 复 杂 大 系统 的 装 备 效 能 评 估 更 加 便 利 。 并
灰色聚类方法在师德标兵评价中的应用
德育、 教学、 科研及全部人生的行为中， 它影响着学生的终生 ， 对学生道德 人格的形成与发展具有重要影响。因此 ， 如何确立师德标兵素质的量化
衡量指标是一项重要的工作， 按照我国高校普遍通行的教师评价， 一般为 德、 勤 绩四个方面 ， 能、 可视为～个较笼统的教师评价方法或称为一级教 师评价指标。但是在评选 师德标兵 实际工作中 ， 必须对 师德标兵 ” 评
人为因素的干扰。灰色聚类决策方法不仅按灰聚类系数最大原则划分参 评教师 师德标兵 评价类别 ， 定其在各评价等 级上的分布状况 ， 确 而且
＝
（ Ｙ ） （ ｉＹ 口ｘ ｘ— ／ ｘ ～Ｙ ）
１ ０ ｘ ｘ ￡ ｘ Ｚ ￡ Ｊ
（ ｘ—ｚ） （ ｚ？ｘＹ ＜ ／ Ｙ ～Ｚ） ｊ
ｘ丁ｘ古＿ｘ… １－ ｄ（）］ ＝ Ｌ十 ＋ ｌ Ｊ Ｙ 丁ｘ 【ｘ÷ ＝２ ｍ １－ 】 １ ｄ，１Ｉ ＝ Ｌ ＿ ］ ， ÷ ＋＋ Ｊ …
Ｚ：１ 丁 一 ｄ ＋ ｘ） （
…
］
定义自化权函数如下 ：
０
＝
ｘ＜ＹＪ
价制定相应的二级指标甚至三级指标。这样才能对教师师德标兵的道德 素质进行综合评估 ， 以确保评选工作的规范性与科 学、 公正性 ， 尽量减小
。 …
‘’ ‘
ｄｏ ２
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Ｄ＝
：
（） ） １
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ｄ ｄｎ ・ ２ 一
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将（ ） １ 进行标准化处理， 则
ｘ＿ ｌ： ，－１２ ；：１２ ， Ｉ ， …ｎＪ ，… ｍ
Ｏｉ ｌ ｄ ｊ
１ 定义指标对 ｋ灰类（ 、 这里仅 考虑三类 ， ｋ＝ｋ ， ｋ） ，ｋ ，， 的区间。定 义方法如下 ：
基于灰色聚类分析方法的某高校建筑物室内空气品质评价
（ 林 电子 科技 大学 ） 桂
为 了准 确 客 观 地评 价 室 内空气 品质 ， 桂 林 市 某 高校 的几栋 典 型建 筑 物 的 ７种 主 要 污 染 物 进 行 实 对 验 测 试 。利用 灰 色 聚 类 分析 方 法 对 测试 的室 内空 气 品质 进 行 评 价 ； 立 空气 品质 的评 价 模 型 。通 过 对 实 验 建 测 试 数 据 的分 析 与 计算 ， 出各 测 试 对 象 的舒 适 性 程 度 ， 现 对 所测 对 象 空气 质量 的评 价 ， 提 出 改 善 室 内 得 实 并 空 气 品 质 的 主要质 ； 室 白化 函数 ； 聚类系数
Ｉ ｄｏ ｒ ａ ｒ ｑ ａ ｉｙ ｅ ａ ｕ ｔｏ ｆ ｏ ｅ ｔ ａ ｈ ｎｇ ｂｕ ｌ ｎ ａ ｅ ｎ ｎ ｏ ｉ ｕ ｌｔ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｎ ｅ ｃ ｉ ｉ ｄｉ ｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ｇ ｅ ｌ ｓ ｅ ｉ ｎａ ｙ ｉ ｒ ｙ ｃ ｕ ｔ ｒｎｇ ａ ｌ ｓｓ
果证 实此方 法应 用于 室 内空 气 质量 评 价 的 可行 性
及有 效性 。
１ 灰色 聚类分 析过程 １ １ 建立样 本模 型 ．
评价方法的产生。灰色系统理论是针对信息 的不 完全 、 不确 定 性 而 引 入 的 对 室 内 空气 质 量 进 行 分 析 的理论 和 方 法 ， 近 几 年 室 内空气 品 质 评 价 发 是 展 的新 趋势 ［。灰 色 评价 法 比模 糊 数 学 评价 法 更 ２ ３ 加 直观 ｌ， ＿ 正逐 步取 代 模糊 数 学评 价 法 ， 在灰 色 ３ ］ 而
ｔ ｓ ｅ ｎ Ｇｕ ｌ ． Ｅｖ ｌ ａ ｅ ｈ ｎ ｏ ｒ ａｒ ｑ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓ ｏ ｒ ｙ ｃ ｕ ｔ ｒｎ ｎ ｌ ｓｓ ｅ ｔ ｄｉ ｉ ｎ ｉ ａ ｕ ｔ ｓ ｔ ｅ ｉ ｄ ｏ ｉ ｕ ｌ ｙ ｏ ｈ ａ ｉ ｆｇ ｅ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ａ ａ ｙ ｉ ｔ ｍｅ ｈ ｄ ｓ ａ ｌ ｈ ｓ ａ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｍ ｏ ｅ ｆ ｉ ｄ ｏ ｉ ｑ ａｉｙ Ｏ ｂ ａ ｎ ｈ ｏ ｏ ｔ ｏ ｔ ｏ ，ｅ ｔ ｂ ｉ ｅ ｎ ｅ ａ ｕ ｔｏ ｄ ｌ ｏ ｎ ｏ ｒ ａ ｒ ｕ ｌ ． ｓ ｔ ｔ ｉ ｓ ｔ ｅ ｃ ｍｆ ｒ ｆ ｒ ｏ ｙ ｃ ｌ ｕ ａ ｉ ｇ ａ ｄ ａ ａｙ ｉ ｇ ｔ ｅ ｓ ｅ ｉ ｃｄ ｔ ｍ ，ｒ ａ ｉｅ ｈ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｄ ｏ ｉ ｏ ｍｓ ｂ ａ ｃ ｌ ｔ ｎ ｎ ｌ ｚｎ ｈ ｐ ｃｆ ａ ｕ ｎ ｉ ｅ ｌ ｓｔ ｅｅ ａ ｕ ｔｏ ｆｉ ｏ ｒａ ｒ ｚ ｎ ｑ ａｉ ｕ ｌ ｙ，ａ ｄ ｐ ｏ ｏ ｅ ｈ ａ ｕ ｅ Ｏ ｉ ｐ ｏ ｅ ａｒ ｑ ａ ｉｙ ｔ ｎ ｒ ｐ ｓ ｓ ｔ ｅ ｍｅ ｓ ｒ ｓｔ ｍ ｒｖ ｉ ｕ ｌ ． ｔ
第三节灰色综合评价法
二、灰色综合评价法的模型和步骤
对事物的综合评价，多数情况是研究多对象的排序问题，即在各个评价对象之间排出优选 顺序
灰色综合评判主要是依据以下模型：R=E×W
式中：R=[r，r2，…，rm]'为m个被评对 象的综合评判结果向量；W=[w，W2，…， Wm]为n个评价指标的权重分配向量，其中 ∑w=1;E为各指标的评判矩阵 (k)为第i种方案的第k个指标与第k个最优指 标的关联系数 根据R的数值，进行排序
三、灰色综合评价法的实例分析
若k为指标或观测对象序号， 而且X也为单项，对于X项目的 运动员来说，应以X为最重要
的辅助训练项目
而对于学生来说，在X项目成 绩比较好的情况下，为提高其 身体素质的全面发展，应抓住 弱势，积极进行X和X项目的锻
炼
灰色关联分析主要着重研究" 外延明确、内涵不明确"的对 象，解决"小样本、贫信息、 不确定"问题，是一种解决不
三、灰色综合评价法的实例分析
某个体或某群体的行为数据如下(表12-5) (二)计算步骤 第
一步：求初值像(或均值像) 第二步：求差序列 第三步：求两极差 第四步：求关联系数(表12-6) 第五步：计算关联度(表12-7) (三)结果与分析 若k为时间序号，X与X(总分)的关联度最 大，为0.717，它们关联度程度的大小顺 序依次为X>X>X，这说明三个项目成绩的 好差排序也应如此，体育工作者在教学 或运动训练中，应根据具体情况进行针 对性教学或训练
第三节灰色综合 评价法
第三节灰色综合评价法
目录
二、灰色综合评价法的模型和步骤 三、灰色综合评价法的实例分析
基于灰色聚类的研究生生源质量评价方法
基于灰色聚类的研究生生源质量评价方法说实话基于灰色聚类的研究生生源质量评价方法这事，我一开始也是瞎摸索。
我刚开始的时候，都不知道从哪入手。
就想着先把研究生生源质量相关的因素都找出来。
比如说吧，本科学业成绩、毕业论文质量、科研经历、竞赛获奖情况这些，感觉都是很重要的点。
但是这么多因素，怎么建立评价体系呢？我试过一种很笨的方法，就是简单地给这些因素按自己的感觉分配权重。
比如觉得本科学业成绩很重要，就给了个比较高的权重。
可是后来发现不行啊，这种主观性太强了。
就像做菜，你不能凭感觉乱放调料，最后菜肯定味道不对。
后来我就开始深入研究灰色聚类。
这个灰色聚类呢，我理解它就像是在雾里寻找东西的一种方法。
研究生生源质量方面很多数据不是特别明确的、有很多干扰因素的就像是雾蒙蒙的。
那怎么在这雾里把这些因素分类评价呢？我就先对数据做预处理。
就拿那些衡量因素的数据来说，有的数据量级不一样，有很大的有很小的。
就像是一群高矮胖瘦不一样的人要排队，那咱先得把他们调整到能比较的状态，我就把数据标准化。
这就好比把所有人都调整到同一水平线上站立，这样才能公平比较。
然后重要的一步就是确定聚类的灰类。
这一步我开始可懵了。
就一直试各种数值范围，想把生源质量区分出不同等级的灰类。
这个过程就很难，比如说这个标准划高了，可能很多本来不错的学生被划到低质量的类里了，划低了呢又区分不出优秀的和普通的。
我就反复调整参数，参考以前的生源资料，看看大概什么样的比例划分是合理的。
在计算灰色聚类系数的时候，我也是小心翼翼的。
这里面的计算环节就像是走迷宫，要是某个小计算出错了，最后结果就完全不对了。
有一次我在计算的时候，一个符号写错了，结果得出来跟我想象的完全不一样，当时就觉得自己好傻，这么粗心。
所以大家在这一步一定要仔细，盯着每个计算过程。
而且评价体系不能一蹴而就。
我会不断根据实际的生源情况去调整参数和各个因素的指标。
灰色聚类这个方法虽然有点复杂，但是只要你耐心去摸索每个环节，总能建立起一个合适的研究生生源质量评价体系的。
评价路面使用性能的灰色白化权函数聚类法
＝０ 厶 ＝１
・
２１ ・
２１ ０２年第 １ 期
广东公 路勘察设 计
总第 １５期 ４
３ ４ 白化权 函数 聚 类法 综 合 评 价 路 面 使 用 性 能 ．
的 计 算步 骤
∞ ＝∑ （ × ｄ ）
Ｊ＝ １
（） ６
计算步骤如下 ： （） １ 确定路面评 价对象及个数 ｎ 、 。 评价指标
・
和养护 的一 般要求 ， 选用 “ 良、 次 、 ” 优、 中、 差 作
为灰 类 。
】 ・ ９
２１ ０ ２年第 １ 期
广东 公路 勘察设 计
总第 １５ ４ 期
［ ， ］ 其 白化权 函数厂 ） ０ １ ， ０１ ， ０ （ ∈［ ，］
） 曲线
取 值 的权 重 最 高 为 １且 均 为 １ 因 此 在 此 灰 域 ，
ｆ ， Ｎ
≥７ ６ ． ，＝ ０ ０≤Ｔ ＜３ ３ Ｄ ． ３ Ｄ／ ． ＝Ｔ ３ ３ ３ ３≤Ｔ ． Ｄ＜６ ７厶 ＝（ ． ． ６ ７一ｒ ／ ． Ｄ） ３ ４
ｆ
次 ｆ ＼
—
４０ ．
５５ ．
ｌ ０ ＿ ＼
ｕ ３８ ｔ
１ ． ０ ＼
ｕ ３３
内 白化权 函数为 图 中水 平 直线 Ｂ ｃ 。 当指标 灰 数 的 白化 值 在 区 间 （ ，Ａ ） ， Ａ ｎ 时 离 越 远 ， 白化 值取 优 的权重 越 小 ； 接近 良类 的 其 若
阀值 Ａ 时 ， 优 的 权 重 为 ０， 此 ， 灰 域 内 取 因 此 白 化 权 函 数 为 图 中 斜 线 Ａ Ｂ 。 同 样 ， 指 标 当
权 函数 聚类法 进 行 评价 路 面 使 用 性 能 。 结合 我 国道 路 使 用 的基 本 情 况 ， 以水 泥 混 凝 土 路 面为 例 ， 用 路 面 状 况 指 数 Ｐ Ｉ平 整 度 ｓ 选 Ｃ、 、