灰色聚类分析在航材分类中的运用

Application of Grey Clustering Analysis in Aviation Spares ClassificationZHANG Zuo-gang ，CUI Guo-wei ，QIN Rui-qing(1.Qingdao Branch，Naval Aeronautical&Aeronautical University，Qingdao 266041，China；2.No.91286 Unit of Navy，Qingdao 266041，China)Abstract：In the case of lack of the air materiel data information，gray clustering analysis principle wasused to build a classification index system.Depending on the degree of importance of the classification in。

dex，fuzzy consistent matrix was employed to determ ine the weights of the indications to establish the airmateriel mode1.Analysis proved the feasibility and practicality of the method by example。

Key words：air materiel category；gray clustering analysis；fuzzy consistent随着国家的不断发展 ，舰载直升机执行远洋任务越来越多，为了保证任务的完成，航材的供应保障突显的十分重要。

舰载直升机执行远洋任务在最近几年才开始 ，在新任务和新环境下航材的历史数据信息比较缺乏，为了有效的做好航材的保障工作 ，保证飞行的安全，对航材进行科学的分类管理是十分有必要的。传统的航材分类方法 ，不是比较简单就是过于复杂或者是引入了过多的定性主观判断。在这里本文根据在远洋任务中航材保障的特点和航材自身的特点，构建航材的分类指标 ，运用灰色聚类分析方法对其进行评价，并通过示例来验证该指标体系和排序方法的可行性。

1 灰色聚类分析模型灰色聚类分析适用于按照多个不同的决策指标对决策对象进行评价，以确定决策对象是否满足给定的取舍标准 。具体步骤如下。

1)设有 n个决策对象，m个评价指标，按照综合评价要求划分灰类数s，将各指标的取值范围也相应的划为s个灰类。第i个聚类对象关于第 个指标的量化评价值为(i1，2，，n 1，2，，m)2)确定灰类白化权函数 (·)(J1，2，，m k1，2，，s)。

(·)( ：1，2，，m k1，2，，s)是评价指标 关于 k灰类的白化权函数～航材分为 A、B、c 3个等级。3个等级分别对应点40%、60%和 90%的累积百分率曲线所对应的白化值。用 k1，2，3表示 3个灰类。

建立-个模糊优先关系矩阵曰B [6 ] (1)其中，6 是聚类指标 u 对 的优先关系系数，1 f优于 Mf6 0.5 u，等优L0 劣于uf将优先关系矩阵B改造成模糊-致矩阵收稿 日期 ：2013-04 -28作者简介：张作刚(1961-)，男，博士，教授，主要从事航空装备、器材勤务技术研究。

张作刚，等：灰色聚类分析在航材分类中的运用 57其中： ： 0.5R[ ] (2)0∑f1运用方根法计算聚类指标 的权重 L (3)∑IJJ 1m . [n ]去4)计算对象i属于灰类k的聚类系数k： ∑ ( ) (4)式中 ( )是对象 i在指标 下属于灰类 k的白化权函数；∞，是指标 在灰色评估中的权重。

2 聚类指标的处理不同的指标之间的计量单位各不相同，不能直接进行 比较分析，所以必须对指标进行无量纲化处理。为了使得指标值都介于0～100，使用公式， 旦 ×100 (6)-ma d- minx ，式中： 是指标值； 是处理后的指标值；i1，2，，n 1，2， .m。

3 示例分析以某次远洋任务的统计数据为依据，建立评价指标体系，并进行无量纲化处理。根据远洋任务的特点和航材自身的特点，选取指标如表 1所示。

袁 1 分类指标体系1)量化指标体系将航材划分为A、B、c 3类，相应的将各个指标的取值范围也划分为3类。量化评价值如表2。

表2 量化的指标值对表 2按照式(5)进行无量纲化处理，得到的数据指标值如表3所示。

表 3 无量纲化后的指标值2)确定白化权函数以表3的数据为基础，分析数据的累积百分频率，绘制累积百分频率曲线 ]，确定出灰类白化值A 、A 、A 、A 、A 、，将其代入相应的白化权函数，得到相应的特征值。根据