金夢迪,張輝,劉基偉
(中國傳媒大學(xué) 數(shù)據(jù)科學(xué)與智能媒體學(xué)院,北京 100024)
灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的重要內(nèi)容之一,是灰色關(guān)聯(lián)評估與決策、灰關(guān)聯(lián)控制的基礎(chǔ),由于它對樣本量要求低、分布規(guī)律無需典型、計(jì)算量小且定量定性可以結(jié)合的特點(diǎn),近年來在理論與應(yīng)用方面的研究得到了廣泛重視。然而,自從1982年以來灰色系統(tǒng)理論創(chuàng)立以來,關(guān)于灰色關(guān)聯(lián)度模型的研究都是以各個時刻點(diǎn)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的簡單算術(shù)平均數(shù)作為灰色關(guān)聯(lián)度,這樣就會造成信息的損失和局部點(diǎn)關(guān)聯(lián)測度值控制整個灰色關(guān)聯(lián)度的傾向,針對這個問題,為確保新信息優(yōu)先性,因此本文又提出一中基于時間加權(quán)的灰色凸關(guān)聯(lián)度。
對于定義在集合S上的函數(shù),任意的x1,x2∈S有
則稱函數(shù)f是集合S上的凸函數(shù),所以對離散的點(diǎn)集,有以下的定義:
定義2對正離散系統(tǒng)行為序列稱
為X在點(diǎn)t=k+1處的相對凸度。
顯然,當(dāng)X為正凸序列時,相對凸出為正數(shù),數(shù)值越大,相對凸程度就越大;當(dāng)X為正凹序列式,相對凸度為負(fù)數(shù),數(shù)值越大,相對凹的程度越小。
命題1對正離散系統(tǒng)行為序列X=(x(1),x(2),…,x(n)),依次作數(shù)乘變換、平移變換得:
X1=(x1(1),x1(2),…,x1(n)),
x1(i)=cx(i),i=1,2,…,n,c>0,
X2=(x2(1),x2(2),…,x2(n)),
則對任意i∈{2,3,…,n-1},X與X1在i處的相對凸度相同;X在X2處i的相對凸度一般不同。
定義3對正離散系統(tǒng)行為序列
X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n)),X1=(x1(1),x1(2),…,x1(n)),…,Xm=(xm(1),xm(2),…,xm(n)),
稱
為X0,X1的灰色凸關(guān)聯(lián)系數(shù),其中di(k)是序列Xi在t=k處的相對凸度,i=0,1,2,…m,k=2,3,…n-1。稱
為X0,Xi的灰色凸關(guān)聯(lián)度。若對相關(guān)因素行為序列Xi,Xj有γ0i>γ0j,則稱X0,Xi的關(guān)聯(lián)優(yōu)于因素的關(guān)聯(lián)X0,Xj記為X0?Xi,稱為?由灰色凸關(guān)聯(lián)度導(dǎo)出的灰色凸關(guān)聯(lián)序。
定義4對正離散系統(tǒng)行為序列
X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n)),X1=(x1(1),x1(2),…,x1(n)),…,Xm=(xm(1),xm(2),…,xm(n)),
稱
定理1灰色加權(quán)凸關(guān)聯(lián)度具有以下性質(zhì):
(1)規(guī)范性,0<γ0i≤1;
(2)對稱性,即γ0i=γi0;
(3)新信息優(yōu)先性
(4)接近性,即相對凹凸程度越接近,關(guān)聯(lián)度越大;
(5)可比性,唯一性;
(6)數(shù)乘變換一致性;
(7)數(shù)乘變換保序性;
(8)灰色關(guān)聯(lián)序干擾獨(dú)立性。
定理2加權(quán)灰色凸關(guān)聯(lián)度滿足新信息優(yōu)先性
對正離散系統(tǒng)行為序列X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n)),Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))之間的灰色凸關(guān)聯(lián)系數(shù)γ0i(k),如果最后一個數(shù)據(jù)發(fā)生擾動即γ0i(n)*=γ0i(n)+ε則X0,Xi的灰色關(guān)聯(lián)度
記灰色關(guān)聯(lián)度擾動值為δγ0i則
類似的,當(dāng)擾動發(fā)生在其他位置時,即γ0i(k)=γ0i(k)+ε,我們可以獲得擾動
當(dāng)n固定時,隨著k的增大,擾動值δγ0i遞增,即越新的數(shù)據(jù)發(fā)生擾動,灰色關(guān)聯(lián)度的擾動范圍越大,滿足新信息優(yōu)先性。
算例分析
已知X0為主行為序列,X1,X2,X3為比較序列,具體數(shù)據(jù)如下
X0=(1.0,2.0,2.5,2.5,3.0,5.0,8.0)
X1=(1.0,1.8,2.3,2.4,2.8,4.8,1.2)
X2=(3.0,1.8,2.3,2.2,3.0,4.1,6.0)
X3=(2.6,2.1,2.5,2.1,3.0,4.1,5.7)
得到的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)如下
綜上所述,三維步態(tài)分析結(jié)合三維測力臺及無線表面肌電圖在評價人體步行過程中下肢關(guān)節(jié)的運(yùn)動學(xué)、動力學(xué)、地面反作用力,及表面肌電信號時具有良好的重復(fù)性,這將有助于對不同患者步行功能進(jìn)行精確的量化評估,也可用于檢測患者在步行過程中下肢各個關(guān)節(jié)在矢狀面、冠狀面、水平面上所承受的應(yīng)力,及相應(yīng)肌肉的收縮時序等。使用三維步態(tài)分析技術(shù)除了可用于臨床診斷外也可為療效評估以及相關(guān)治療的機(jī)理研究提供更精確可靠的數(shù)據(jù)和理論基礎(chǔ),因此值得進(jìn)一步推廣。
γ01(k)=(0.960,0.987,0.963,0.965,0.594)
γ02(k)=(0.626,0.931,0.816,0.810,0.997)
γ03(k)=(0.746,0.943,0.826,0.821,0.962)
按原灰色凸關(guān)聯(lián)度公式計(jì)算得
γ(X0,X1)=0.894,γ(X0,X2)=0.836,γ(X0,X3)=0.860,
因此灰色關(guān)聯(lián)序?yàn)?/p>
γ(X0,X1)?γ(X0,X2)=γ(X0,X3)
然而按照灰色加權(quán)凸關(guān)聯(lián)度計(jì)算得
因此灰色關(guān)聯(lián)序?yàn)?/p>
γ(X0,X3)?γ(X0,X2)=γ(X0,X1)
由此可見,灰色加權(quán)凸關(guān)聯(lián)度充分體現(xiàn)新信息的作用,解決了舊信息擾動控制整個灰色關(guān)聯(lián)序的問題。
圖1
圖1可見,序列x2,x3更接近x1的發(fā)展態(tài)勢,然而按原先的灰色凸關(guān)聯(lián)模型卻得到相反的結(jié)果。
研究2010-2016年中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)相關(guān)指標(biāo)的主次關(guān)系,數(shù)據(jù)來源:《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,數(shù)據(jù)序列為:
城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)X0=(676.5,662.6,652.8,639.4,623.2,606.8,576.3)
城鎮(zhèn)居民人均可支配收入X1=(33616,31195,28844,26467,24564,21809,19109)
城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出X2=(23079,21392,19968,18488,16674,15160,13471)
城鎮(zhèn)單位平均工資X3=(67569,62029,56360,51483,46769,41799,36539)
由未加權(quán)模型計(jì)算得到灰色關(guān)聯(lián)度如下
γ01=0.99102,γ02=0.99478,γ03=0.99435
因此灰色關(guān)聯(lián)序?yàn)椋?/p>
γ02?γ03?γ01
而由本文加權(quán)模型計(jì)算得到灰色關(guān)聯(lián)度如下
γ01=0.98921,γ02=0.99412,γ03=0.99431
因此灰色關(guān)聯(lián)序?yàn)椋?/p>
γ03?γ03?γ01
兩種方法都表明城鎮(zhèn)單位平均工資對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)的影響要高于城鎮(zhèn)居民人均可支配收入;與未加權(quán)模型相比,近年來,城鎮(zhèn)單位平均工資對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)的影響越來越大。
本文灰色加權(quán)凸關(guān)聯(lián)度模型適用于注重時間因素的關(guān)聯(lián)分析問題,且序列的意義、量綱不影響關(guān)聯(lián)度的大小。結(jié)果表明,該方法能夠反映不同時間點(diǎn)的重要性,優(yōu)化了新信息作用,對灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的波動同時得到了有效控制,解決了舊信息擾動控制整個灰色關(guān)聯(lián)序的問題。