| 总序 前言 第1章 灰色预测与决策模型研究现状分析 1.1 灰色预测与决策模型研究的目的与意义 1.2 灰色系统理论发展的现状 1.3 灰色预测与决策理论研究综述 1.4 本书内容安排与研究的技术路线 第2章 缓冲算子及其性质 2.1 缓冲算子的基本概念 2.2 弱化缓冲算子的构造 2.3 弱化缓冲算子的性质及应用 2.4 强化缓冲算子的构造 2.5 强化缓冲算子的性质与应用 第3章 灰色预测模型 3.1 gm(1，1)模型 3.2 离散灰色模型 3.3 离散灰色模型的拓展与优化 3.4 近似非齐次指数增长离散灰色模型 3.5 多变量灰色预测模型 第4章 gm(1，1)模型的优化 4.1 gm(1，1)模型背景值的优化 4.2 gm(1，1)模型求解方法的优化 4.3 无偏灰色模型的递推解法与优化 第5章 gm(1，1)幂模型 5.1 gm(1，1)幂模型求解方法的优化 5.2 无偏gm(1，1)幂模型 第6章 灰色关联分析模型 6.1 灰关联空间 6.2 指标数据序列生成及其性质 6.3 几种灰色关联度的适用范围 6.4 灰色综合关联度 6.5 灰色斜率关联度的改进及其算法 6.6 广义灰色绝对关联度模型的改进 6.7 区间数关联度 第7章 灰色聚类分析 7.1 灰色综合聚类分析模型 7.2 两阶段灰色聚类分析模型 7.3 两种灰色聚类方法结果一致性研究 7.4 白化权函数分类区分度的变权灰色聚类 第8章 灰色不确定性决策模型 8.1 动态多指标灰色关联决策模型 8.2 灰色综合聚类决策模型 8.3 多指标加权灰靶决策模型 8.4 灰色层次综合决策模型 第9章 区间数决策模型 9.1 多指标区间数关联决策模型 9.2 区间数多指标灰靶决策模型 9.3 区间数灰色局势决策模型 9.4 区间数的多目标灰色局势决策模型 参考文献 |
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