全書共19章，包括灰色系統(tǒng)的基本概念與基本原理、序列算子與灰色序列生成、灰色關聯(lián)分析、灰色聚類評估、灰色系統(tǒng)模型、灰色系統(tǒng)預測、灰色組合模型、灰色決策等內容。其中序列算子、緩沖算子公理系統(tǒng)及系列弱化和強化算子、灰數(shù)灰度測度公理、廣義灰色關聯(lián)度(灰色絕對關聯(lián)度、灰色相對關聯(lián)度、灰色綜合關聯(lián)度)、定權灰色聚類評估和基于三角白化權函數(shù)的灰評估新方法、GM(1，1)模型的適用范圍以及灰色經(jīng)濟計量學模型(G-E)、灰色生產(chǎn)函數(shù)模型(G-C-D)、灰色投入產(chǎn)出模型(G-I-O)、灰色馬爾可夫模型(G-M)和離散灰色模型等系作者首次提出。
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目錄
第1章 導論1
1.1 灰色系統(tǒng)理論的產(chǎn)生與發(fā)展1
1.2 灰色系統(tǒng)的概念與基本原理10
1.3 不確定性系統(tǒng)的特征與幾種不確定性方法的比較12
1.4 灰色系統(tǒng)理論的主要內容16
復習思考題17
第2章 灰數(shù)及其運算18
2.1 灰數(shù)18
2.2 灰數(shù)白化與灰度19
2.3 灰數(shù)灰度的公理化定義22
2.4 區(qū)間灰數(shù)的運算25
2.5 一般灰數(shù)及其運算26
復習思考題31
第3章 序列算子與灰色信息挖掘32
3.1 引言32
3.2 沖擊擾動系統(tǒng)與緩沖算子33
3.3 實用緩沖算子的構造36
3.4 均值算子40
3.5 準光滑序列與級比算子41
3.6 累加算子與累減算子43
3.7 累加序列的灰指數(shù)規(guī)律44
3.8 序列算子頻譜分析47
復習思考題51
第4章 灰色關聯(lián)分析模型53
4.1 引言53
4.2 灰色關聯(lián)因素和關聯(lián)算子集56
4.3 灰色關聯(lián)公理與鄧氏灰色關聯(lián)度59
4.4 灰色絕對關聯(lián)度61
4.5 灰色相對關聯(lián)度與灰色綜合關聯(lián)度65
4.6 基于相似性和接近性視角的灰色關聯(lián)分析模型68
4.7 逆向序列灰色關聯(lián)分析模型71
4.8 三維關聯(lián)分析模型75
4.9 優(yōu)勢分析76
復習思考題81
第5章 灰色聚類評估模型84
5.1 灰色關聯(lián)聚類模型84
5.2 灰色變權聚類評估模型87
5.3 灰色定權聚類評估模型92
5.4 基于混合可能度函數(shù)的灰色聚類評估模型95
5.5 “最大值準則”決策悖論及其求解模型98
5.6 應用實例103
復習思考題106
第6章 灰色預測模型108
6.1 GM(1,1)模型的基本形式108
6.2 GM(1,1)模型群114
6.3 分數(shù)階灰色模型117
6.4 自憶性灰色預測模型120
6.5 GM(0,N)模型123
6.6 灰色Verhulst模型124
復習思考題127
第7章 灰色組合模型130
7.1 灰色經(jīng)濟計量學模型131
7.2 灰色生產(chǎn)函數(shù)模型137
7.3 灰色線性回歸組合模型140
7.4 灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型143
復習思考題145
第8章 灰色系統(tǒng)預測方法147
8.1 引言147
8.2 數(shù)列預測149
8.3 區(qū)間預測151
8.4 灰色畸變預測153
8.5 波形預測156
復習思考題160
第9章 灰色決策模型162
9.1 灰色決策的基本概念162
9.2 灰靶決策164
9.3 多目標加權智能灰靶決策模型167
復習思考題172
第10章 課程實驗174
10.1 灰色系統(tǒng)建模軟件的主要特點174
10.2 灰色系統(tǒng)建模軟件的模塊構成176
10.3 灰色系統(tǒng)建模軟件應用實驗178
參考文獻188
名詞術語中英文對照200
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