三角形灰云模型及其在银行信用评价中的应用

三角形灰云模型技术是现代银行信用评价所普遍使用的评价技术。采用三角形灰云模型信用评价方法,对浙商银行某支行2013年9月信用卡产生的相关业务进行实证分析,将客户信用划分为"优""良""中""差"四个灰类级别,级别越高表明客户信用越好,级别越低表明客户的信用越差,从而为商业银行信贷决策提供依据。

基于三角直觉模糊云模型的多属性评价方法及应用

针对属性值为三角直觉模糊数的多属性评价问题,提出基于三角直觉模糊云模型的多属性评价方法,反映不确定性信息的支持程度、非支持程度和犹豫性。首先,考虑决策者在评价过程中存在的模糊性和犹豫性,将决策者的评价信息转化为三角直觉模糊数;其次,结合云模型理论计算数字特征,构造三角直觉模糊决策矩阵;再次,对决策矩阵集成得到评价综合云并绘制三维云图;最后,通过计算云相似度对结果进行分析,为评价对象提出合理建议。通过实例验证,基于三角直觉模糊云模型的方法可以有效地运用在多属性评价问题中。

一种云模型相似性度量方法

针对现有方法存在的区分度不高、运行时间代价过高等问题,提出一种云模型相似性度量方法。首先采用云模型的扩展模型三角云模型作为研究对象,将三角云模型看作对称三角模糊数,根据EW-型距离公式引入指数贴近度概念,并用其表征云模型的距离相似度;然后通过云模型云滴的方差,计算出云模型的形状相似度;最后将云模型的距离与形状相似度综合起来,共同衡量两云模型的相似度。从仿真实验可以看出,该方法有较高的区分度;对Synthetic control chart data数据集进行的分类实验表明,该方法具有较好的分类精度及较小的运行时间代价。