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第1章 灰色系统概述1

1.1 什么是灰色系统1

1.1.1 系统的概念及分类1

1.1.2 灰色系统的概念2

1.1.3 灰色认识的相对辩证3

1.2 灰色系统理论基础3

1.2.1 灰色系统的基本原理3

1.2.2 灰色系统理论的主要内容4

1.2.3 灰数及其白化5

1.2.4 灰色系统理论与几种不确定性数学方法的比较9

1.3 研究方法10

1.3.1 回归分析10

1.3.2 人工神经网络11

1.3.3 层次分析法12

1.3.4 灰色系统理论与其他方法的结合13

1.4 灰色系统理论在汽车工程中应用的理论可行分析14

1.5 灰色系统理论在汽车工程中的应用综述17

参考文献18

第2章 灰色关联分析及其应用20

2.1 灰色关联分析概述20

2.1.1 灰色关联分析的基本概念20

2.1.2 灰色关联分析的基本特征21

2.1.3 数据预处理21

2.1.4 灰色关联分析模型22

2.1.5 灰色关联分析的适用范围24

2.2 汽车操纵性能主观评价数据的灰色关联分析25

2.2.1 问题提出25

2.2.2 计算示例25

2.3 汽车声品质主客观评价数据的相关性分析27

2.3.1 研究现状27

2.3.2 BP神经网络介绍28

2.3.3 运用灰色关联分析筛选客观测试数据29

2.3.4 相关性分析的神经网络模型30

2.4 本章小结32

参考文献33

第3章 灰色聚类及其应用35

3.1 灰色聚类35

3.1.1 灰色关联聚类35

3.1.2 灰色白化权函数聚类38

3.2 运用灰色聚类法对汽车传动系统进行多目标选型优化41

3.2.1 问题描述41

3.2.2 算例与分析42

3.3 基于灰色聚类法的汽车总体性能方案评价44

3.3.1 层次分析法计算步骤45

3.3.2 算例与分析46

3.4 汽车风噪声主观评价的灰色聚类分析49

3.4.1 汽车风噪声主观评价49

3.4.2 计算示例50

3.5 本章小结52

参考文献52

第4章 灰色模型及其应用54

4.1 灰色建模方法54

4.1.1 灰色序列生成54

4.1.2 灰色模型的类型58

4.1.3 灰色建模机理与方法60

4.1.4 灰色模型的适用性检验70

4.2 灰色模型在汽车工程中的应用分析73

4.3 车辆高里程NVH性能主观评价的灰色预测74

4.3.1 试验数据及分析74

4.3.2 非等间隔序列的灰色建模方法74

4.3.3 模型建立77

4.3.4 模拟值计算与残差检验77

4.3.5 后验差检验77

4.3.6 预测78

4.4 汽车橡胶元件蠕变性能的灰色拓扑预测78

4.4.1 试验数据及分析78

4.4.2 建模及检验79

4.4.3 预测81

4.5 车外噪声标准限值的灰色模型预测81

4.5.1 问题描述及分析81

4.5.2 非等间隔灰色Verhulst模型建模方法82

4.5.3 算例与分析86

4.6 基于灰色GM（0，h）的汽车声品质主客观评价模型89

4.6.1 问题提出89

4.6.2 选择客观评价数据90

4.6.3 建模及检验92

4.7 本章小结93

参考文献94

第5章 灰色决策及其应用96

5.1 灰色决策方法概论96

5.1.1 灰色决策基本概念96

5.1.2 灰靶决策99

5.1.3 灰色聚类决策105

5.1.4 灰色统计决策106

5.1.5 灰色层次决策107

5.2 汽车悬架选型的多指标混合型灰靶决策108

5.2.1 实例数据与要求108

5.2.2 计算与分析108

5.2.3 小结109

5.3 汽车降噪方案的多指标加权灰靶决策110

5.3.1 问题描述及分析110

5.3.2 计算110

5.3.3 小结113

5.4 本章小结113

参考文献113

附录 最小二乘估计114