灰色变权聚类评价模型与算法在FDI福利效应中的应用

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根据人类思维具有"灰性"的特点,提出了基于相对指标的FDI综合福利效应聚类评价模型。利用已收集的数据,以灰色系统理论为基础,确定聚类指标,评定等级量化标准及聚类灰类,并通过构造白化权函数进行灰色聚类分析,不仅能够正确地判别福利效应的类别,而且能在灰色聚类系数矩阵中显示各样本对于不同类别的隶属程度。对1986-2008年的FDI综合福利效应进行了聚类评价分析,结论具有较高的可靠性与针对性。
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脉冲耦合神经网络(PCNN)参数决定该模型在数字图像处理领域的应用。现阶段网络参数自适应设定是依据图像统计信息或网络自身结构。基于此,提出基于生物视觉信息的PCNN参数自适应设置方法及模型改进。该方法通过对生物视觉感知理论与PCNN网络性质的分析,揭示了视觉感知理论与PCNN网络参数M、W和β的同源性,给出依据视觉感知模型自适应设定PCNN网络参数W、M和β的方法,并设计出具有生物视觉特征的PCN