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基于粗糙集理論的“兩型社會(huì)”發(fā)展評(píng)價(jià)

2011-12-14 07:25:30葉文忠歐嬋娟
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年11期
關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)方法

葉文忠 ,歐嬋娟 ,李 林

(1.湖南科技大學(xué) 商學(xué)院,湖南 湘潭 411201;2.湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院,長(zhǎng)沙 411082)

基于粗糙集理論的“兩型社會(huì)”發(fā)展評(píng)價(jià)

葉文忠1,歐嬋娟2,李 林2

(1.湖南科技大學(xué) 商學(xué)院,湖南 湘潭 411201;2.湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院,長(zhǎng)沙 411082)

文章提出了基于粗糙集模糊聚類法的“兩型社會(huì)”發(fā)展評(píng)價(jià)模型。該模型結(jié)合原始數(shù)據(jù),通過(guò)粗糙集的可辨識(shí)矩陣挖掘出各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,并在屬性重要度的基礎(chǔ)上進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),約去冗余指標(biāo),提高了評(píng)價(jià)方法的科學(xué)性。同時(shí),文章以長(zhǎng)株潭城市群的生態(tài)環(huán)境指標(biāo)為例進(jìn)行了實(shí)證分析,結(jié)果表明,該模型能準(zhǔn)確有效地對(duì)該區(qū)域生態(tài)環(huán)境做出評(píng)價(jià),具有一定的實(shí)用性和有效性。

兩型社會(huì);粗糙集;模糊聚類;評(píng)價(jià)模型

建立一個(gè)科學(xué)的“兩型社會(huì)”評(píng)價(jià)模型,對(duì)相應(yīng)的指標(biāo)擬定科學(xué)的段性目標(biāo)值,對(duì)“兩型社會(huì)”建設(shè)進(jìn)行客觀評(píng)價(jià),既是對(duì)“兩型社會(huì)”建設(shè)發(fā)展戰(zhàn)略的定位,也為推動(dòng)政府加強(qiáng)宏觀調(diào)控,有序地推進(jìn)“兩型社會(huì)”的建設(shè)提供了發(fā)展方向。傳統(tǒng)的社會(huì)評(píng)價(jià)方法都是利用已有的信息建立函數(shù)或關(guān)系模型進(jìn)行評(píng)價(jià),而且在確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí),往往是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行主觀賦權(quán),具有一定的主觀性,從而容易造成評(píng)價(jià)結(jié)果失真。本文擬在研究聚類和評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的問(wèn)題上,提出適用處理大量不精確、不完全數(shù)據(jù)的粗糙集模糊聚類模型(RS-FCM)。該模型能夠在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上挖掘出指標(biāo)權(quán)重,以避免人工賦權(quán)的主觀性,利用粗糙集的屬性約簡(jiǎn)特性對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選,約去冗余指標(biāo),保證評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1 兩型社會(huì)的內(nèi)涵

“兩型社會(huì)”指的是“資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會(huì)”。其核心內(nèi)涵是經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人的發(fā)展與自然生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)、持續(xù)和和諧發(fā)展,將發(fā)展對(duì)資源的消耗和環(huán)境的損害降到最低限度。

“兩型社會(huì)”是一個(gè)涉及產(chǎn)業(yè)發(fā)展、消費(fèi)方式、文化定位、社區(qū)生活、日常行為等諸方面的綜合、系統(tǒng)工程。資源節(jié)約型社會(huì)是指采取有利于資源節(jié)約的發(fā)展方式、生產(chǎn)方式、生活方式和消費(fèi)方式,實(shí)現(xiàn)資源高效及持續(xù)利用,確保經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代發(fā)展模式。環(huán)境友好型社會(huì)是在尊重自然規(guī)律的前提下,以環(huán)境資源的承載力為前提,經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)與自然生態(tài)系統(tǒng)和諧發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展模式。資源節(jié)約和環(huán)境友好的實(shí)質(zhì)是在科學(xué)發(fā)展觀指導(dǎo)下,堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展與和諧發(fā)展的現(xiàn)代發(fā)展模式。資源節(jié)約型社會(huì)與環(huán)境友好型社會(huì)相輔相成,互為補(bǔ)充,所以我們將其統(tǒng)稱為一個(gè)整體的概念,即“兩型社會(huì)”。

2 基于粗糙集模糊聚類的“兩型社會(huì)”發(fā)展評(píng)價(jià)模型(RS-FCM)

2.1 粗糙集理論(Rough Sets)

粗糙集(Rough Sets)理論最初是由波蘭數(shù)學(xué)家Z.Pawlak于1982年提出的[1],它是研究不精確、不確定性和不完整數(shù)據(jù)的一種新的數(shù)學(xué)工具,是處理模糊空間的一種數(shù)學(xué)方法。粗糙集方法,是基于一個(gè)或一組關(guān)于一些現(xiàn)實(shí)的大量數(shù)據(jù)信息,以對(duì)觀察和測(cè)量所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的能力為基礎(chǔ),從中發(fā)現(xiàn)推理知識(shí)和分辨系統(tǒng)的某些特點(diǎn)、過(guò)程、對(duì)象等。粗糙集理論不僅為信息科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)提供了新的科學(xué)理論和研究方法,也為信息處理提供了有效的處理技術(shù)。

2.2 模糊聚類(FCM)離散化

在“兩型社會(huì)”發(fā)展評(píng)價(jià)的研究中,無(wú)論是定性還是定量的指標(biāo),其指標(biāo)值的值域都是連續(xù)的。粗糙集的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是集合論,難以直接處理連續(xù)型的屬性值,一般要求由實(shí)際數(shù)據(jù)構(gòu)成的信息表中各個(gè)屬性值必需用離散值表達(dá)。如果某些屬性的值域?yàn)檫B續(xù)時(shí),則在處理前必需經(jīng)過(guò)離散化。

目前,對(duì)連續(xù)屬性離散化的研究中已經(jīng)提出了多種方法,比如:根據(jù)決策表的相容度[2]、微粒群算法[3]等方面進(jìn)行的離散化方法。本文采用模糊均值聚類(Fuzzy C-Means Cluster,簡(jiǎn)稱FCM)的方法對(duì)每一列的屬性值進(jìn)行聚類,通過(guò)聚類分析的方法達(dá)到離散化指標(biāo)數(shù)據(jù)的目的。

設(shè)為元數(shù)據(jù)集合,如果確定分類數(shù)目,F(xiàn)CM聚類方法就是把劃分為個(gè)模糊子集,首先對(duì)每類平均位置的聚類中心進(jìn)行猜測(cè),表示這個(gè)模糊子集的初始聚類中心,給每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)于每個(gè)聚類中心分配一個(gè)模糊隸屬度(相似程度),隸屬度可以表示數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心的距離,然后構(gòu)造一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)來(lái)對(duì)這些值進(jìn)行評(píng)價(jià),對(duì)每一個(gè)點(diǎn)在基于目標(biāo)函數(shù)最小化的前提下重復(fù)更新聚類中心和隸屬度,不斷地把聚類中心移向一組數(shù)據(jù)的中間位置,其目標(biāo)函數(shù)為:

約束條件為:

通過(guò)迭代算法,找到目標(biāo)函數(shù)Jm的極小點(diǎn)(u*,z*):

2.3 基于粗糙集的指標(biāo)權(quán)重挖掘

傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法在確定指標(biāo)權(quán)重的時(shí)候大多是通過(guò)設(shè)計(jì)問(wèn)卷、專家打分來(lái)實(shí)現(xiàn),這樣確定的指標(biāo)權(quán)重帶有比較強(qiáng)的主觀性,往往會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文應(yīng)用粗糙集對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行挖掘,通過(guò)可辨識(shí)矩陣計(jì)算屬性重要度,根據(jù)屬性重要度客觀的提取指標(biāo)的權(quán)重,就是為了避免人工賦權(quán)的主觀性。

可辨識(shí)矩陣是由數(shù)學(xué)家Skowron提出的。可辨識(shí)矩陣可定義為信息系統(tǒng)中當(dāng)決策屬性不同且條件屬性也不完全相同時(shí),元素值為互不相同的屬性組合[5];其定義為:

系統(tǒng) S=(U,A),C,D?A 是兩個(gè)屬性子集,a∈C,a(x)是對(duì)象x在屬性a上的值,可辨識(shí)矩陣C{cij}為

根據(jù)|cij|來(lái)對(duì)條件屬性進(jìn)行排序,可辨識(shí)矩陣中某項(xiàng)的長(zhǎng)度越短,該項(xiàng)就對(duì)分類所起的作用越大,而且該項(xiàng)出現(xiàn)的越頻繁,該項(xiàng)就越重要,因此,對(duì)可辨識(shí)矩陣排序時(shí),除了按長(zhǎng)度外,在長(zhǎng)度相同的情況下,出現(xiàn)頻率高的屬性重要。在此基礎(chǔ)上,提出一種新的基于可辨識(shí)矩陣的計(jì)算屬性重要性的方法[6]:

在生成可辨識(shí)矩陣的時(shí)候,每個(gè)屬性出現(xiàn)的頻率被記錄,以供以后使用。在計(jì)算屬性的出現(xiàn)頻率時(shí),并不是簡(jiǎn)單地計(jì)數(shù),而是加權(quán)的。加權(quán)的大小根據(jù)屬性出現(xiàn)在可辨識(shí)矩陣中的長(zhǎng)度。因此,對(duì)于一個(gè)可辨識(shí)矩陣C=(cij)m×n,相應(yīng)的屬性a的重要性的計(jì)算公式為:

通過(guò)式(6)可以得出第 i個(gè)指標(biāo) ai的重要性 f(ai),將 ai的重要性作歸一化處理即得到各指標(biāo)權(quán)重,第i個(gè)指標(biāo)ai的權(quán)重為:

2.4 基于粗糙集屬性約簡(jiǎn)的指標(biāo)篩選

本文采用的是基于可辨識(shí)矩陣的啟發(fā)式屬性約簡(jiǎn),該方法在可辨識(shí)矩陣的基本約簡(jiǎn)方法上提出改進(jìn),能夠有效解決基本約簡(jiǎn)算法中當(dāng)決策表比較復(fù)雜、條件屬性較多時(shí)對(duì)存儲(chǔ)空間要求過(guò)大的缺點(diǎn),而且操作簡(jiǎn)單,非常實(shí)用[7]。

表1 長(zhǎng)株潭城市群“兩型社會(huì)”建設(shè)綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)的生態(tài)環(huán)境指標(biāo)體系

屬性約簡(jiǎn)就是在保持知識(shí)庫(kù)分類能力不變的條件下,刪除其中不相關(guān)或不重要的知識(shí)。基于可辨識(shí)矩陣的啟發(fā)式約簡(jiǎn)運(yùn)算的詳細(xì)算法如下:

(1)將所有屬性按重要度排序;

(2)選擇其中重要度最小的屬性,將該屬性約簡(jiǎn);

(3)判定約簡(jiǎn)操作是否成立,若成立,刪除因條件屬性約簡(jiǎn)引入的冗余樣本和不相容樣本,約掉該屬性,轉(zhuǎn)(2);否則恢復(fù)約簡(jiǎn)該屬性前的樣本數(shù)據(jù),結(jié)束約簡(jiǎn)。其中第(3)步的判定條件為:

式(8)中,N1為由于執(zhí)行本次約簡(jiǎn)操作而引入的不相容樣本數(shù),N2為執(zhí)行本次操作前知識(shí)表中樣本的數(shù)量;N3為若執(zhí)行本次約簡(jiǎn)操作,整個(gè)約簡(jiǎn)過(guò)程引入的不相容樣本數(shù);N4為執(zhí)行任何操作前知識(shí)表中的總樣本數(shù)量;α和β為兩個(gè)閾值,一般取5%和10%。

3 實(shí)證研究

本文以長(zhǎng)株潭城市群“兩型社會(huì)”建設(shè)綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)的生態(tài)環(huán)境指標(biāo)為例來(lái)說(shuō)明該評(píng)價(jià)模型,選取2007年長(zhǎng)株潭地區(qū)23個(gè)區(qū)縣的實(shí)際數(shù)據(jù)通過(guò)粗糙集模糊聚類評(píng)價(jià)模型分析長(zhǎng)株潭地區(qū)各個(gè)區(qū)縣的生態(tài)環(huán)境。

3.1 建立長(zhǎng)株潭城市群“兩型社會(huì)”生態(tài)環(huán)境指標(biāo)體系

建設(shè)成為具有國(guó)際品質(zhì)的現(xiàn)代化的生態(tài)型宜居城市群是長(zhǎng)株潭城市群“兩型社會(huì)”建設(shè)綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)的目標(biāo)定位中的一個(gè)重要方面。其主要指標(biāo)是:社會(huì)文明、經(jīng)濟(jì)富裕、環(huán)境優(yōu)美、服務(wù)完善的新型城市群。在這一目標(biāo)的指導(dǎo)下,結(jié)合長(zhǎng)株潭三市的生態(tài)資源現(xiàn)狀,綜合借鑒聯(lián)合國(guó)可持續(xù)發(fā)展委員會(huì)(UNCSD)《可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系》[8]、國(guó)家環(huán)保總局《生態(tài)縣、生態(tài)市、生態(tài)省建設(shè)指標(biāo)(修訂稿)》[9]等綜合提出了長(zhǎng)株潭城市群“兩型社會(huì)”建設(shè)綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)的生態(tài)環(huán)境指標(biāo)體系,如表1所示:

3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)值的離散化

根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)信息表的設(shè)定方法將原始數(shù)據(jù)填入信息表中,信息表中的行為樣本對(duì)象和對(duì)象的各屬性值,列為屬性及各樣本的屬性值,限于篇幅,原始數(shù)據(jù)表和評(píng)價(jià)指標(biāo)信息表沒(méi)有列出。

用FCM進(jìn)行信息表離散化的具體操作是:信息表中屬性值離散化是根據(jù)屬性逐個(gè)處理的,進(jìn)行聚類的樣本都是一維變量,即一列屬性值,具體實(shí)現(xiàn)方法可以調(diào)用Matlab中的fcm工具箱及findcluster函數(shù)完成聚類的運(yùn)算,根據(jù)聚類的結(jié)果將樣本所屬的序列號(hào)作為它的離散值[11]。根據(jù)聚類結(jié)果將信息表離散化。離散化部分結(jié)果如表2所示,ABC…R代表上述指標(biāo)體系中的18個(gè)指標(biāo),x1x2…x23代表長(zhǎng)株潭三地的23個(gè)區(qū)縣。

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重挖掘和指標(biāo)篩選

根據(jù)可辨識(shí)矩陣的定義可以計(jì)算可辨識(shí)矩陣M中的元素Mij,其中i表示第i個(gè)區(qū)縣,j表示第j個(gè)區(qū)縣,因?yàn)榭杀孀R(shí)矩陣是對(duì)稱矩陣,因此我們只需計(jì)算一半的元素:

根據(jù)可辨識(shí)矩陣的啟發(fā)式約簡(jiǎn)算法及其權(quán)重挖掘方法,前述指標(biāo)屬性重要度為:

根據(jù)屬性重要性按照從大到小排列:

表2 FCM離散化后的信息決策系統(tǒng)

表3 長(zhǎng)株潭三市生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)可辨識(shí)矩陣的啟發(fā)式約簡(jiǎn)算法的屬性約簡(jiǎn)規(guī)則依次約掉指標(biāo)N、O,在對(duì)指標(biāo)D約簡(jiǎn)的時(shí)候N3/N4=13.0%,不滿足式(8)的約簡(jiǎn)條件,停止約簡(jiǎn)。我們可以去掉指標(biāo)N和H。約去的評(píng)價(jià)指標(biāo)為單位工業(yè)增加值新鮮水耗和工業(yè)用水重復(fù)率,這也基本符合現(xiàn)實(shí)。

將剩下的指標(biāo)按照公式(7)計(jì)算權(quán)重,可以得出各指標(biāo)的權(quán)重:

從上述指標(biāo)權(quán)重我們可以看出森林覆蓋率在所有指標(biāo)中的權(quán)重是最高的,表明森林覆蓋率是一個(gè)地區(qū)生態(tài)環(huán)境好壞最直觀的反應(yīng)。也提醒政府部門要注意林地的開(kāi)發(fā)和水土的保持,優(yōu)化林木結(jié)構(gòu),發(fā)展優(yōu)質(zhì)高效林業(yè)。權(quán)重僅次于森林覆蓋率的是城鎮(zhèn)垃圾無(wú)害化處理率,城市垃圾是對(duì)城市環(huán)境的一個(gè)大的挑戰(zhàn),加強(qiáng)城鎮(zhèn)垃圾的處理對(duì)于美化城鎮(zhèn)環(huán)境起著相對(duì)重要的作用。

3.4 綜合評(píng)價(jià)

通過(guò)計(jì)算長(zhǎng)株潭三地生態(tài)環(huán)境各項(xiàng)指標(biāo)加權(quán)得分及其綜合得分結(jié)果如表3所示。

從上評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看長(zhǎng)株潭三地的生態(tài)資源得分相對(duì)較高,表明該區(qū)域具有較豐富的生態(tài)資源。但是在污染控制和環(huán)境建設(shè)方面三地得分并不是很高,從而使得總體的生態(tài)環(huán)境狀況不夠優(yōu)良。從綜合排名來(lái)看長(zhǎng)沙市位居第一,長(zhǎng)沙市在環(huán)境建設(shè)方面的得分比其他兩個(gè)地區(qū)要高出許多,作為省會(huì)城市,長(zhǎng)沙市在環(huán)境建設(shè)方面的投入比株洲市和湘潭市要高,環(huán)境配套設(shè)施也相對(duì)較好。株洲作為工業(yè)城市綜合得分相對(duì)較低,主要在污染控制方面得分較低。數(shù)字顯示三地大氣污染源在株洲市集中度較大,長(zhǎng)沙和湘潭相對(duì)分散。株洲市內(nèi)的清水塘工業(yè)區(qū)是三地大氣污染最嚴(yán)重的地區(qū),如何治理該地區(qū)的環(huán)境污染狀況是當(dāng)?shù)卣块T亟待解決的問(wèn)題。

在評(píng)價(jià)的過(guò)程中,我們發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)株潭地區(qū)在生態(tài)環(huán)境方面暴露出來(lái)的一系列問(wèn)題:首先是資源分布不均,比如森林覆蓋率,水資源等等。整個(gè)地區(qū)內(nèi)森林資源和水資源都比較豐富,但是多集中在農(nóng)村和城市偏遠(yuǎn)地區(qū),人口密度集中的城區(qū)人均綠地面積和可用水資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于農(nóng)村;其次長(zhǎng)株潭地區(qū)為湖南省經(jīng)濟(jì)集中地區(qū),隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大,外來(lái)人口增加,引起生活廢水、生活垃圾規(guī)模增長(zhǎng),而城市相關(guān)配套設(shè)施沒(méi)有到位從而引起城市環(huán)境面臨巨大的壓力,各城區(qū)的城市規(guī)劃要綜合考慮到經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的要求,及時(shí)更新配套設(shè)施,在生態(tài)資源的建設(shè)方面也要擴(kuò)大投資,加強(qiáng)建設(shè);最后在生態(tài)控制方面,長(zhǎng)株潭三地各區(qū)縣的指標(biāo)很多都達(dá)不到國(guó)家建設(shè)生態(tài)城市的標(biāo)準(zhǔn),在今后的發(fā)展中各地在引進(jìn)項(xiàng)目的同時(shí)要注意控制項(xiàng)目對(duì)環(huán)境的影響指標(biāo),嚴(yán)格把關(guān)、加強(qiáng)控制。只有嚴(yán)格按照國(guó)家的要求去控制把關(guān)才能在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)不影響環(huán)境,才能真正建成“資源節(jié)約型、環(huán)境友好型”社會(huì)。

4 結(jié)語(yǔ)

長(zhǎng)株潭城市群在建設(shè)“資源節(jié)約型、環(huán)境友好型”社會(huì)的過(guò)程中應(yīng)該時(shí)刻把對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響放在首位,對(duì)自身的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)是一項(xiàng)不可忽視的過(guò)程。本文提出的基于修正粗糙集模糊聚類法的社會(huì)評(píng)價(jià)方法,結(jié)合原始數(shù)據(jù)通過(guò)粗糙集的可辨識(shí)矩陣挖掘出各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,克服了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法中的主觀確定指標(biāo)權(quán)重的缺點(diǎn);在屬性重要度的基礎(chǔ)上進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)約去冗余指標(biāo),有效地提高了評(píng)價(jià)方法的科學(xué)性,能夠更加準(zhǔn)確地對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)的生態(tài)環(huán)境做出客觀地評(píng)價(jià),而且本方法計(jì)算簡(jiǎn)單,操作方便,相信對(duì)于指導(dǎo)長(zhǎng)株潭城市群“兩型社會(huì)”建設(shè)綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)的建設(shè)有著非常實(shí)際的意義。

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F224.9

A

1002-6487(2011)11-0034-04

湖南省軟科學(xué)資助項(xiàng)目(2008ZK3068);湖南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)成果評(píng)審委員會(huì)資助項(xiàng)目(0808009A);湖南科技大學(xué)博士啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目

(責(zé)任編輯/亦 民)

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