灰色样条绝对关联度模型

灰色绝对关联度的计算基于用序列对应的折线来近似描述系统的行为特征量.从插值的角度看,折线即分段线性插值,其局限之一在于节点处不具有光滑性而真实轨迹曲线在采样点一般是光滑的;局限之二在于系统轨迹曲线曲率大时折线近似的误差相应增大,由于灰色系统研究对象为少数据贫信息系统,从而折线不能逼近真实轨迹曲线.为此,提出灰色样条绝对关联度模型以改进灰色绝对关联度,先用具有优良光滑性且近似效果好的三次样条插值函数来获得描述系统行为特征量的曲线,然后通过积分计算绝对关联度.讨论了灰色样条绝对关联度的性质和适用范围,灰色样条绝对关联度尤其适用于生长曲线类系统的关联分析,此外其可直接应用于不等时距序列.     

灰色绝对关联度的缺陷

在低丘红壤的茶园和果园四周，模拟自然生态群落结构，用２０余个８落叶树种和常绿树种进行混交，试验成功具立体结构的防护林，这种混交林带，能合理地利用空间，充分利用层次的土壤肥力，增强各树种间的抗性、减少病虫害，增加林分产量和木材质量，还可改良土壤提高肥力，对茶叶和柑桔的防护效益也优于纯林。通过１４个的研究，总结出一套实用的立体混交林带营造技术。     

灰色关联度计算方法比较及其存在问题分析

本文总结了近年来灰色关关分析的研究成果，比较了不同灰色关联度计算方法 优缺点；分析了其问题产生的根源；文章最后试图拓展“曲线相似”数学定义“和规范性”含主 ，为进一步修正灰色关联度计算公式提供了思路。     

灰色绝对关联度组合预测模型的性质研究

组合预测能够充分利用各种不同的预测方法所提供的信息,以适当加权的形式得出组合模型,同时由于组合预测模型更关心某种预测信息的权重,从而使得预测问题所利用的信息更充分,更完备,模拟精度也更高。将灰色绝对关联分析应用到组合预测中,提出了基于灰色绝对关联度的组合预测模型,并在此基础上给出了灰色绝对关联优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出了灰色绝对关联组合预测是非劣性组合预测及优性组合预测的一个充分条件,得出了冗余预测的判定定理。算例分析表明该方法是合理有效的。     

一种新的灰色关联度计算方法及其应用

针对现有的灰色关联度计算模型存在的缺陷，提出了一种新的灰色关联度计算方法，该方法克服了现有灰色关联度计算方法的缺陷，具有良好的性质。同时将该方法应用于动态多指标决策中。     

绝对关联度及其应用

给出关联空间及其绝对关联度的概念,在此基础上,提出一种保持平移变换不变的绝对关联度计算公式。最后给出一个算例     

灰色关联度量化模型的进一步研究

本文针对已有的关联度的量化模型存在的缺陷提出了关联度的一种新的计算方法，该方法具有原方法的特性，同时克服了原垢某些缺陷，从而使新的方法具有唯一性，对称性，可比性及规范性，并不产生序数效应。     

灰色关联度新判别准则及其计算公式

本文在灰色关联度新定义的基础上,提出了新灰色关联度判别准则,并给出计算公式,解决了实际工作中的灰色关联度难于使用的问题。     

基于绝对关联度的优势分析

在关联空间、绝对关联度等概念的基础上,给出系统特征行为及相关因素行为的绝对关联矩阵,提出绝对关联优势分析的方法。     

灰色关联度分析在玉米育种中的应用

利用灰色系统理论中关联度分析的方法，研究了玉米７个主要数量性状与单株籽粒产量的关系。结果表明：关联度的大小依次为穗粗〉穗长〉株高〉穗行数〉行粒数〉千粒重〉穗位高。提高单株籽粒产量的有效途径是在保持一定株高的前提下，应以果穗粗而长、穗行数和行粒数较多、千粒重较高、穗位高适中的类型为主要选择目标。     

灰色系统理论研究(Ⅰ):灰色关联度

提出了一种新的关联度量化模型, 该模型具有原有量化模型的特点, 同时克服了原有模型的某些缺陷, 从而具有唯一性、对称性、可比性及规范性, 并不产生序数效应。     

关于灰色关联度计算方法的研究

灰色关联度是关联分析的基础,是灰色理论的重要组成部分。然而关联度的计算还存在一些缺陷,学者们在改进以前关联度计算方法的时候,往往又产生了一些新的问题。究其原因,主要对关联度的计算应该满足的最基本条件缺乏系统研究,才导致提出新计算方法的时候顾此失彼。详细论述了灰色关联度的实质(即关联度要达到与实际相符,应具备最基本的性质),并在此基础上提出了一种基于实质的关联度计算方法,论证了它具有良好的性质,从而弥补了以往灰色关联度不完全符合实际的缺陷。     

灰色系统关联度之分辨系数的研究

本文讨论了灰关联度ｒｉ中分辨系数ρ的实质意义，研究了ρ与ｒｉ的关系，分析了在不同的系统观测信息下，ρ的取值对关联度的影响，提出了ρ的取值准则并给出了应用实例.     

基于灰熵优化的加权灰色关联度

基于灰色系统内各因素关系稳定的基本假设和灰内涵序列熵的分析,首次给出了灰关联分析中关联系数权重的确定方法。通过定义加权灰色关联系数分布密度值,构建了灰内涵序列,建立了关联系数权重的优化模型,并以算例验证了该方法的有效性与实用性。结果表明,该方法能够反映不同时点关联系数的重要性,使关联系数的波动性得到了有效控制,解决了局部点关联系数控制整个灰色关联序的问题。     

灰色关联度模型正负性问题的研究及其改进

灰色关联分析是通过对序列几何关系的度量来比较系统中多因素关系的紧密程度,其紧密程度可由序列曲线几何形状的接近(或相近)程度来度量。因此可以利用参考序列和比较序列各对应时段斜率的比值来反映序列之间的紧密程度。首先定义了广义变异系数,并提出一种新的关联度计算方法,该关联度能够反映序列的正相关与负相关关系,并且只与序列的形状有关,而与它们在空间的相对位置无关。此方法充分利用了序列各时点的信息及正、负相关性。最后通过算例验证了它的合理性与实用性。