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灰色不确定系统建模的理论与方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·选题背景与研究意义第11-12页
   ·国内外研究现状与存在的问题第12-18页
     ·缓冲算子第12-13页
     ·灰色预测模型第13-15页
     ·灰色关联分析模型第15-16页
     ·灰色决策模型第16-18页
   ·研究内容、研究方法与技术路线第18-21页
     ·研究内容第18-20页
     ·研究方法第20页
     ·技术路线第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第二章 缓冲算子的构建第22-45页
   ·缓冲算子的定义及公理第22-23页
   ·弱化缓冲算子第23-34页
     ·弱化缓冲算子的构建第24-32页
     ·弱化缓冲算子的应用第32-34页
   ·强化缓冲算子第34-44页
     ·强化缓冲算子的构建第34-43页
     ·强化缓冲算子的应用第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第三章 NGM(1,1,k)预测模型的构建、优化及性质第45-73页
   ·NGM(1,1,k)模型的构建第45-50页
     ·NGM(1,1,k)模型的构造第45-49页
     ·灰色NGM(1,1,k)模型的应用第49-50页
   ·NGM(1,1,k)模型的拓展与初始值优化第50-53页
     ·NGM(1,1,k)模型的三种形式第50-51页
     ·优化的NGM(1,1,k)模型第51页
     ·优化的NGM(1,1,k)模型参数求解第51-53页
   ·NGM(1,1,k)模型背景值的优化第53-55页
     ·NGM(1,1,k)模型背景值的误差分析第53页
     ·NGM(1,1,k)模型背景值的优化第53-55页
   ·非等间距NGM(1,1,k)模型的构建第55-58页
   ·NGM(1,1,k)模型的数乘特性研究第58-65页
     ·NGM(1,1,k)模型参数包的定义第58-60页
     ·数乘变换下NGM(1,1,k)模型的参数特性第60-62页
     ·NGM(1,1,k)模型的数乘特性的实例分析第62-65页
   ·NGM(1,1,k)模型的病态性研究第65-72页
     ·病态方程组与矩阵条件数第65-66页
     ·NGM(1,1,k)模型的参数识别方法及其病态性度量第66-72页
   ·本章小结第72-73页
第四章 灰色关联分析模型的构建及性质第73-91页
   ·邓氏关联度模型及其优化第73-76页
     ·灰色关联因素及其公理第73-74页
     ·邓氏关联度模型的优化第74-75页
     ·优化邓氏关联度模型的应用第75-76页
   ·几类关联度模型的性质研究第76-86页
     ·灰色关联度的性质及常见关联度第76-80页
     ·几类灰色关联度模型的仿射性第80-83页
     ·几类灰色关联度模型的仿射变换保序性第83-86页
   ·灰色相似关联度模型研究第86-90页
     ·灰色相似关联度模型的构建第86-87页
     ·灰色相似关联度模型的性质研究第87-89页
     ·灰色相似关联度模型的应用研究第89-90页
   ·本章小结第90-91页
第五章 灰色决策模型的构建第91-103页
   ·基于灰色关联度求解指标权重的改进方法第91-97页
     ·求解指标权重的灰色关联度法第92-93页
     ·基于灰色关联度求解指标权重的改进方法第93-95页
     ·实例分析第95-97页
   ·灰色多阶段动态决策模型第97-102页
     ·灰色决策预备知识第97-99页
     ·灰色多阶段动态决策模型的算法第99-100页
     ·实例分析第100-102页
   ·本章小结第102-103页
第六章 案例分析:江苏省科技活动若干指标的量化研究第103-112页
   ·研究背景第103-104页
   ·科学技术的特征第104-106页
   ·江苏省财政科技投入与专利产出近况第106-108页
     ·江苏财政科技投入近况第106-107页
     ·江苏省专利申请授权近况第107-108页
   ·江苏省科技经费筹集与科技人员数近况第108-109页
     ·江苏省科技经费筹集近况第108页
     ·江苏省科技人员发展近况第108-109页
   ·江苏省科技活动若干指标的灰色预测与关联分析第109-111页
     ·江苏省科技活动若干指标的灰色预测第109-110页
     ·江苏省科技活动若干指标的灰色关联分析第110-111页
   ·本章小结第111-112页
第七章 总结与展望第112-114页
   ·本文的主要创新点第112-113页
   ·研究展望第113-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-125页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第125-126页

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