灰色关联分析模型研究进展
基于灰色关联度大学生深度学习效果的研究
基于灰色关联度大学生深度学习效果的研究近年来，深度学习成为了人工智能领域的热门话题，对于大学生而言尤为重要。
目前对于大学生深度学习效果的研究还相对较少。
本文将基于灰色关联度的方法对大学生深度学习效果进行研究。
我们需要明确深度学习的概念。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习算法，通过多层次的深度神经网络进行数据处理和特征提取。
它具有自我学习能力，可以通过大量的数据对模型进行训练和优化，从而实现各种任务，如分类、聚类、图像识别等。
接着，我们可以通过灰色关联度方法来研究大学生深度学习效果。
灰色关联度方法是一种用于处理不确定性问题的数学模型，可以用来研究因素之间的相关性。
在这种方法中，我们将大学生的深度学习效果作为评估指标，而将影响深度学习效果的因素作为考察对象。
在确定影响因素时，我们可以考虑以下几个方面：首先是学习环境因素，如教室的氛围、教学设施的完善程度等；其次是学习方法因素，如学习时间的长短、学习方式的选择等；另外还有学习动机因素、学习态度因素等等。
通过收集和整理相关数据，我们可以将这些因素进行量化，并计算它们与深度学习效果之间的灰色关联度。
在进行灰色关联度计算时，我们需要先对因素数据进行标准化处理，以消除因素之间的量纲差异。
然后，我们可以计算每个因素与深度学习效果的关联度。
通过计算出来的关联度值，我们可以评估每个因素对于深度学习效果的影响程度，从而找到影响深度学习效果的主要因素。
我们可以利用研究结果提出相关建议。
对于学习环境因素的影响较大的学生，可以选择具有良好学习氛围和设施完善的学习环境；对于学习方法因素的影响较大的学生，可以选择合理的学习时间和学习方式等。
基于灰色关联度大学生深度学习效果的研究
基于灰色关联度大学生深度学习效果的研究近年来，随着深度学习在各个领域的广泛应用，越来越多的大学生开始关注和研究深度学习的效果和应用。
由于深度学习涉及的知识较为复杂，对于大多数大学生来说，掌握和理解深度学习的难度较大。
本文将基于灰色关联度的方法，对大学生深度学习效果进行研究。
我们需要了解什么是灰色关联度。
灰色关联度是指通过建立数学模型，对两个或多个时间序列数据进行比较和分析，判断它们之间的关联程度。
灰色关联度的计算包括将原始数据序列进行规范化处理，然后通过比较序列间的相似性，得到它们之间的关联度。
在研究大学生深度学习效果时，我们可以选择一些具有代表性的指标来衡量深度学习的效果。
可以选取深度学习模型在特定任务上的精确度、召回率、F1值等评价指标作为研究对象。
我们还可以考虑到深度学习模型的训练时间、资源占用等因素，以综合评价深度学习的效果。
接下来，我们可以通过灰色关联度的计算方法，对大学生的深度学习效果进行研究。
我们需要收集一定数量的大学生的深度学习效果数据，包括他们在特定任务上的模型评价指标。
然后，对这些评价指标进行规范化处理，得到归一化的原始数据序列。
接着，我们可以选择一个具有代表性的评价指标作为参考序列，将其他评价指标与之进行比较，得到它们之间的关联度。
通过分析关联度的大小，我们可以评估大学生的深度学习效果。
在进行研究时，我们还需要考虑到一些可能影响大学生深度学习效果的因素。
大学生的学习能力、学习方法、学科基础等因素都可能对深度学习的效果产生影响。
在进行灰色关联度计算时，我们需要控制这些可能的干扰变量，确保研究结果的准确性。
基于灰色关联度的研究方法可以帮助我们评估和理解大学生的深度学习效果。
通过收集评价指标数据，进行灰色关联度分析，我们可以得到深度学习效果的综合评价。
这对于指导大学生进行深度学习的学习和应用具有重要的意义。
灰色关联分析模型及其应用的研究
灰色关联分析模型及其应用的研究第一章绪论1.1 研究背景灰色关联分析模型是一种基于灰色系统理论的数据分析方法，它可以用于研究不确定性较大的系统，对于解决复杂问题具有重要意义。
随着信息技术的不断发展和应用，灰色关联分析模型在各个领域得到了广泛应用。
1.2 研究意义灰色关联分析模型可以对复杂系统进行综合评价和决策支持，帮助我们更好地了解系统的内在规律和特征。
在工程领域中，它可以用于预测和优化设计；在经济领域中，它可以用于市场预测和经济决策；在环境保护领域中，它可以用于环境评价和污染治理等。
1.3 研究内容本文主要研究了灰色关联分析模型及其应用。
具体内容包括：对灰色系统理论进行介绍；对灰色关联分析模型进行详细阐述；探讨了该模型在不同领域中的应用案例，并进行了实证分析。
第二章灰色系统理论2.1 灰色系统理论的概念灰色系统理论是灰色关联分析模型的理论基础，它是对不确定性系统进行建模和分析的一种方法。
灰色系统理论主要包括灰色数学和灰色关联分析。
2.2 灰色数学灰色数学是一种将确定性和不确定性相结合的数学方法，它主要包括建模方法、预测方法和决策方法。
通过对数据进行建模，可以得到系统的动态特性和规律。
2.3 灰色关联分析灰色关联分析是一种通过计算数据之间的关联度来评估系统状态、预测未来发展趋势或进行决策支持的方法。
它主要通过计算数据序列之间的相似度来评价其相关程度。
第三章灰色关联分析模型3.1 模型基本原理灰色关联分析模型基于相似度原则，通过计算数据序列之间的相似程度来评价其相关程度。
它可以将多个指标或因素进行综合评价，并得到各个指标或因素对综合评价结果的贡献程度。
3.2 模型构建步骤构建灰色关联分析模型主要包括选择指标、数据标准化、关联度计算和综合评价等步骤。
在选择指标时，需要考虑指标的重要性和可行性；在数据标准化时，需要对不同指标的数据进行统一处理；在关联度计算时，可以采用灰色关联度和灰色关联度函数等方法；在综合评价时，可以采用加权平均法或加权几何平均法等方法。
灰色关联分析模型及其应用的研究
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灰色关联分析模型及其应用的研究
工作者不断地对灰色关联分析模型进行改进和完善。 本文针对其中的几个量化模 型做进一步的改进工作，使其尽量地克服自身存在的不足，以期扩大灰色关联理 论与方法的适用范围，使之更加适合于现实问题的分析。
1.2 国内外的研究现状
灰色关联分析作为一种技术方法，是分析系统中各因素关联程度的方法。作 为一种数学理论，这种方法实质上是将无限收敛问题转化为近似收敛问题来研 究；将无限空间的问题转化为有限数列的问题来解决；将连续的概念用离散的数 据而取代的一种分析方法[6]。 自从灰色系统理论诞生以来， 灰色关联分析理论作为其中最重要的一部分就 受到学术界的广泛关注并且展开了相应的理论模型和实际应用方面的研究。 因其 应用领域的广泛性，这也给人一个错觉，即任何一个系统所进行的系统分析都可 利用灰色关联分析法。其实，要利用该方法，这个系统必须是灰色系统。灰色系 统中灰的主要含义是信息不完全性(部分性)和非唯一性，其中的“非唯一性”是 灰色系统的重要特征，非唯一性原理在决策上的体现是灰靶思想，即体现的是决 策多目标、方法多途径，处理态度灵活机动；在分析上体现的是关联序：关联度 的大小并不重要，重要的是关联序；在求解过程中体现的是定性与定量相结合， 面对许可能的解，需要通过信息补充，定性分析，以确定一个或几个满意解[2]。 因此灰关联分析模型不是函数模型，是序关系模型，其技术内涵为：获取序列间 的差异信息，建立差异信息空间；建立和计算差异信息比较测度；建立因子间的 序关系
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灰色关联分析模型及其应用的研究
ABSTRACT
This dissertation studies and summarizes the grey incidence analysis theory and its application and discusses the pitfalls of the existing grey incidence analysis models. Especially, the absolute degree of grey incidence model, the properties of positive and negative of grey incidence model and the grey slope incidence model have been improved and studied in order that the grey incidence models are well applied in the practical problem analysis. In conclusion, the work of the dissertation mainly has the following several aspects: Firstly, this dissertation summarizes the development and actuality, content, application of the grey incidence analysis and the main content of the dissertation. Besides, the grey incidence analysis models and its pitfalls are expounded and the data transform and sensibility of the analyzing result have been studied. Secondly, three models are improved and studied from the pitfalls of the models themselves theoretically and the restriction in application. The improved absolute degree of grey incidence is to find out each intersection point of two sequence curves first and then calculate the positive and negative area by time-interval. When sequence of date representing a system characteristics and sequence of relevant factors may possibly appear different trend in every time-interval, we establish a new model which can embody the positive and negative relation of two sequences. Besides, we also improve the slope incidence model because the distinguishing rate of the incidence coefficient of sequences is small. Finally, the improved model of grey slope incidence was applied to analyze the relation of science and technology investment and the economy increase in the period of the tenth five-year in Jiangsu Province. Key Words: Grey system, Grey incidence analysis, Grey incidence order, Models, Science and technology input, Economic growth.
基于灰色关联分析的股票市场走势预测技术研究
基于灰色关联分析的股票市场走势预测技术研究股票市场的走势一直备受投资者关注，因为准确预测股票市场的走势可以帮助投资者做出更好的投资决策。
在这个背景下，基于灰色关联分析的股票市场走势预测技术备受关注。
本文将对该技术进行研究，并讨论其预测效果。
首先，我们来了解一下灰色关联分析。
灰色关联分析是一种用于处理少数据、非线性、非平稳问题的方法。
它在数据处理方面具有很强的灵活性和鲁棒性，因此被广泛应用于各个领域，包括经济预测领域。
在灰色关联分析中，首先需要建立原始数据的关联度矩阵。
关联度矩阵可以反映出各个数据之间的相关程度。
然后，通过对关联度矩阵进行计算，得到各个数据的关联度值。
关联度值越大，表示数据之间的关联性越强，即对预测结果的影响越大。
在股票市场走势预测中，我们可以将历史股票数据作为原始数据，建立关联度矩阵，并计算各个数据的关联度值。
然后，根据关联度值的大小，确定影响股票市场走势的关键因素。
最后，利用关键因素进行预测，从而得出股票市场的走势。
尽管灰色关联分析在理论上有一定的优势，但在实际应用中仍存在一些问题。
首先，灰色关联分析对数据的处理要求较高，需要进行预处理、修正和平滑，以确保数据的质量。
其次，灰色关联分析对关键因素的选择较为敏感，不同的关键因素选择可能导致不同的预测结果。
此外，灰色关联分析只能提供一种概率性预测，不能给出确定性结论。
针对这些问题，研究者们提出了一些改进方法。
例如，可以引入其他因素进行多因素分析。
这样可以提高预测的准确性，并减少因个别因素的波动而导致的误差。
另外，可以结合其他的预测方法，如神经网络、支持向量机等，以提高预测的精度和稳定性。
在实际操作中，基于灰色关联分析的股票市场走势预测技术可以分为以下几个步骤。
首先，收集历史股票数据，并进行预处理、修正和平滑处理。
然后，根据处理后的数据建立关联度矩阵，并计算各个数据的关联度值。
接下来，确定关键因素，并进行多因素分析。
最后，根据关键因素进行预测，并评估预测结果的准确性和稳定性。
灰色关联分析及其应用的研究
根据灰色关联度的特性 对灰色 T 型关联度模型和灰色斜率关联度模型进行了改 使其克服现有模型存在的一些缺陷 最后 将改进的关联度模型应用于江苏省科技投入与经济增长的关联分析
验证了所建模型的有效性与实用性 关键词 灰色系统 灰色关联分析 模型 改进 科技投入 经济增长
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灰色关联分析及其应用的研究
ABSTRACT
2
可接近性
南京航空航天大学硕士学位论文
极性一致性
的序列构成
灰关联差异信息空间则是灰关联分析的依据[2] 它是以各因素的样本数据为依
灰色关联分析是一种多因素统计分析方法
1
贫信息 不确定系统为研究对象 主要通过对 部分已知信
息 的生成 开发 提取有价值的信息 实现对系统运行行为 演化规律的正确
灰色关联分析及其应用的研究
难以找到典型的分布规律 往往计算量大 过程复杂繁琐 可能出现量化结果与 定性分析结果不符的现象 导致系统的关系和规律遭到歪曲和颠倒 灰色关联分 析方法从某种程度上弥补了上述缺憾 它对样本量的多少和样本有无规律都同样 适用 而且计算量小 应用十分方便 而且分析的结果一般与定性分析相吻合[1] 因此 灰关联分析是系统分析中很有独特优势 比较实用和可靠的一种分析方法 灰色关联分析是通过灰色关联度来分析和确定系统诸因素间的影响程度或 因素对系统主行为的贡献程度的一种方法 灰色关联度是灰色关联分析的基础和 工具 是灰色系统的 细胞 灰色关联度描述了系统发展过程中 因素间相对 变化的情况 也就是变化大小 方向和速度的相对性 相对变化基本一致 则认 为两者关联度大 反之 两者关联度就小 关联度是事物之间 因素之间关联性 的 量度 它通过从随机性的序列中找到关联性 从而为因素分析 预测的精 度分析提供依据 为决策提供基础 为主要因素的判断提供方法途径 因此 关 联度模型及其计算方法的研究具有十分重要的意义 自然成为灰界学者广为关注 的焦点 成为灰色系统研究领域最为活跃的分支之一
基于灰色关联度大学生深度学习效果的研究
基于灰色关联度大学生深度学习效果的研究灰色关联度是一种用于研究变量之间关系强度的方法，它能够将不同的变量通过相关系数进行比较，从而得到它们之间的关联度。
本文将基于灰色关联度的方法，研究大学生在深度学习方面的表现和效果。
一、引言深度学习是近年来兴起的一种人工智能技术，可以实现对复杂问题的自动化解决。
大学生是社会中年轻的群体之一，他们学习能力强、适应能力强，并且具备较高的创新能力。
大学生在深度学习方面的表现和效果值得研究和探讨。
二、研究方法本文采用灰色关联度方法，通过收集一定数量的大学生的深度学习成绩以及相关因素的数据，计算它们之间的关联度，并进行统计分析。
三、数据收集和预处理为了保证研究结果的有效性和可靠性，本研究选择了一所著名大学的300名本科大学生作为调研对象。
通过问卷调查的方式，获取了他们在深度学习方面的成绩以及与深度学习相关的因素，包括学习能力、适应能力和创新能力等。
四、数据分析和结果对于数据的预处理，我们首先对数据进行了规范化处理，将每个因素的取值都映射到[0,1]区间内，然后计算每个因素与深度学习成绩之间的关联度。
通过灰色关联度计算公式，我们得到了每个因素与深度学习成绩之间的关联度结果。
学习能力与深度学习成绩的关联度最高，适应能力次之，创新能力最低。
五、结果讨论根据研究结果，我们可以得出以下几点结论：1. 学习能力对于大学生在深度学习方面的表现和效果具有重要影响。
学习能力强的学生更容易在深度学习方面取得好成绩，这与我们的预期一致。
3. 创新能力与大学生深度学习的效果关联度较低。
这可能是因为深度学习更注重对已有知识的应用和拓展，对创新能力的要求并不是非常高。
六、结论本研究仅限于一所大学的300名本科大学生，样本量较小，可能存在一定的局限性。
后续研究可以扩大样本量，增加不同学校、不同专业的大学生的调研对象，以获得更加全面和准确的结论。
还可以考虑引入其他因素，如学习方法、学习环境等，来进一步深入研究大学生在深度学习方面的表现和效果。
灰色关联分析模型研究进展
江苏省高等学 七
2042
系 统 工 程理 论 与实 践
第 朋卷
为代表 邓 氏灰 色关 联分 析模 型 以灰关联 四公理 为基础 , 根据序 列对 应点之 间的距 离测度 系统 因素变化 趋势 的相 似性 对 于 戈 却 二。 ·… 八〕川 为 系统行 为特 征序列 , 尤 二 , , ·… 二 `
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仿 射性和仿 射变 换保 序性进行 了研 究
2( )4 4
系 统 工 程 理 论 与实 践
第 洲卷
二 是研 究对 象 的拓展 。 从 曲线之间 的关 系分 析到 曲面之 间的关 系分 析 再到 三维 空 间立体 之 间的关 系分 析 乃至 二维 空 间中超 曲面之 间的关 系分析 即从基 于一般 实数序 列的 灰色 关联 分析 模 型拓展 到 区间数 、 灰 数 、 向量 、 矩 阵乃 至高维 矩 阵等
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基于点关联系数的灰色关联分析模型
早 期 的灰色关 联分 析模 型通常基 于接近性 测度 相似性 , 此 类模型 以邓聚龙 教授提 出的 灰色关联 分析模 型
收稿 日期 一 一 资助项 目 国家 自然科学基金委员会与英国皇家学会联合 资助项 目
国家 自然科学基金
,
,
一 国家社会科学基金重大招标项 目 〔一 教育部博士点基金 , 校优秀科技创新 团队基金 一 。 江苏省高等学校哲学社会科学重点研 究基地和国家级教学 团队基金 作者简介 刘思峰 一 , 男 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向 灰色系统理论 、 系统分析方法与模型 , 一
越大 , 反之就 越小 接 近关联度 仅适用 于序列 瓜 与 凡 意 义 、量 纲完全相 同的情 形 , 当序 列 瓜 与 凡 的意 义 、量 纲不 同时 , 计算 其接 近关联度 没有任何 实际 意义
按照式 或式 计算相似关联度或接近关联度时 , 当序列数据绝对值较大时 , 可能导致 乞 一 或 又 一乓 的值 较大 , 从 而 出现 相似关联 度或接 近关联 度数 值较小 的情形 这 种情况 对于 序关系 的分 析 没有实 质性影 响 如果认 为数 值较大 的关 联度更 便于说 明问题 , 可以考虑 将式 或式 分子 和分母 中的数 取
为一个与 】 , 一 ' 或 夙 一凡 】 相关的常数 , 也可以仍采用广义灰色关联分析模型或其他合适的模型
灰色关联分析模型 的深化研究
灰色关 联分析 模型 的深化研 究通常沿 两个不 同 的方 向展开
一是关 于灰色 关联 分析模型性 质的研 究 事 实上 , 每一种灰色关 联分析 模型 的提 出都不 同程度地 涉及到 模 型性质 的讨论 因为对 模型性 质的深入 研 究 , 能够 帮助人 们正确 了解 模型 的功能 和适用 范 围与要 求 水乃翔 , 肖新平 , 何文 章等先后 对灰色 关联度 的规 范性 、 初值化 、 均值 化处理 以及 分辨 系数 的取值 对关
江苏省高等学 七
2042
系 统 工 程理 论 与实 践
第 朋卷
为代表 邓 氏灰 色关 联分 析模 型 以灰关联 四公理 为基础 , 根据序 列对 应点之 间的距 离测度 系统 因素变化 趋势 的相 似性 对 于 戈 却 二。 ·… 八〕川 为 系统行 为特 征序列 , 尤 二 , , ·… 二 `
速率之间的 关系 · 式 ' 实质上是先对
度 式
、 , 凡 进行初值化变换 , 然后对变换后的 双 , 月 计算灰色绝对关联
是 由灰色绝对 关联 度和灰色 相对关 联度 综合 而得 的灰色综 合关 联分析 模型 如果 需要 同时考 虑序
列绝对 量之 间的关 系和相对 于起始 点 的变 化速 率之 间的关 系 , 可以采用 灰色综合 关联分 析模型 , 合成 系数 可 以根 据对二 者的侧重 程度适 当确定 灰 色绝对关 联分析 模型 的实质是基 于对 应序列折 线 间所夹 的面积测 度序列折 线 的相似 程度 因此 广义 灰 色关联分 析模 型是基 于整体 或全局视 角考察 序列折 线相 似程度 的模型 另外 , 由式 的顺序无 关 广 义灰色关 联分析 模型 由于形式简 捷 , 计算方 便而得 到较 多关注 , 应 用范 围也不 断拓 展 , 解决 了科研 、生 产 中的大 量 实际间题 如徐 国荣 对灰 色绝对关 联分析 模 型进 行 了改进 牌 出正 负相关 陕 踪分 析 施 红星基 于广义 灰色关联 分析模 型构造 了一种仅 受周期 因素影 响的关联 度模 型 , 并证 明模 型只与 因素波动 的周期 和相位相 关 , 而且 能够表 现 张继春 等将广 义灰色关 联分析 模型 用于岩体 爆破质 量分析 明 , 赵呈 建等应 用于股票 市场 , 刘 以安 , 陈松灿 应用于 多雷达 低空小 目标跟 , 谭 守林 等用 于机场 目标打击 顺序分 析 降` , 苗 晓鹏等 分 析 哪 , 李长 洪应 用于矿 井事故成 因和煤 自燃 发火 因素分 析 , 史 向峰 等应用于地 空导 弹武器 系统分析 用于 圆锥滚 子轴 承振动 控制 等 等 , 均取得 满意 的效果 ,式 和式 不难 看 出 , 灰 色绝对关 联度 、 灰色相对 关联 度和灰 色综合 关联度 皆满足 对称性 即广义 灰色关联 度的值 与 瓜 , 凡
系数 引入关 联分 析 , 利用序 列各 点的变 异系数 与关联 系 数的加 权值对 邓 氏关联 分析 模 型进 行改进 网 型 关联 度模型
彭文菩 利用序 列
在 这些模 型 中 。 以邓聚 龙教授 提 出的灰色关 联分 析模型 影响 最大
广义灰色关联分析模型
年 , 笔者根 据邓 氏灰 色关联 分析模 型 的基本 思想 , 针对 自己在 实际应 用过 程 中遇到 的 问题 , 提 出了 一 类广 义灰色 关联 分析模 型 , 的始 点零 化像 分别 为 ` 设序列 、 , ,· … 二, 凡 、 二 、 ,二 二 ,
基于相似性和接近性视角的灰色关联分析模型
基 于点关 联系 数 的灰色关 联分 析模 型和 广义灰 色关 联分析 模 型都是 基 于序列折 线 的接近 程度 测度折 线 形状 的相似 性 , 对 于相似 性和接近 性 的不 同没 有进行 明确界 定 年 , 笔 者 以广义灰色关 联分 析模型 为基础 , 提 出了基于相似 性和接 近性视 角 的新 型灰色关 联分 析模 型 — 灰色 相似关 联度 ,一
关键 词 关联系数 灰 色绝对 关联度 相 似 性 接近 性
维关联 空 间
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引言
灰色 关联分 析是灰 色系统理 论 中十分 活跃 的一个分 支 , 其基 本 思想 是根据 序列 曲线几何形 状来 判断不 同 序列之 间的联 系是否 紧密 基本 思路 是通过 线性 插 值 的方 法将 系统 因素 的离散行 为观 测值 转化 为分段 连 续 的折线 , 进而根 据折 线的几何 特征构造 测度关 联程 度的模 型 基 于邓聚龙 教授提 出的 灰色关联 分析模 型 , 许多
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第
期
刘 思峰 , 等 灰色关联分析模型研究进 展
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其中 任 , 」 式 是基 本 的灰 色绝对关 联分析 模型 , 可以用来分 析序 列绝对 量之 间的关系 式 是 以灰色 绝对关 联分析 模型 为基础 , 基 于初值化变 换构造 的灰 色相对关 联分析 模型 , 主要用 于分析 序列相对 于起始 点的变 化
学者 围绕灰 色关 联分 析模 型的构 造和性 质进 行 了有益 的探索 , 取得 不少 有价值 的成 果
一 ”。 一”“,“ 一“
研
究过程 也从早 期基 于点关联 系数的灰 色关联 分析模 型 。到基于整体 或全局 视角 的广义 灰色关联分 析模 型 , 从 基于接 近性测 度相似性 的灰色关联分 析模型 , 到分别 基于相 似性和接 近性 视角构 造的 灰色关联 分析模 型 , 研 究对象 也从 曲线之 间的关系分 析拓展到 曲面 之 间的关 系分析 , 再 到三维 空 间立体 之 间的关 系分 析 , 乃至 空 间中超 曲面之 间的关 系分析 本文 拟对整 个研 究脉络进 行梳理 维
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第
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期
系统 工 程理 论 与 实践
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文章编号
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中图分类号
文献标志码
灰色关联分析模型研究进展
刘 思峰 ` ,蔡 华 ` , 杨 英杰 , 曹 颖 `
南京航 空航天大学 灰色系统研 究所 , 南京 大学 计算智 能研究 中心 , 莱斯特