灰色聚类是根据灰色关联矩阵或灰数的白化权函数将 些观测指标或观测对象聚集成若干个可以定义类别的方 法。按聚类对象划分,可以分为灰色关联聚类和灰色白化 权函数聚类

6.1五步建模思想 第一步:开发思想,形成概念,通过定性分析、研究,明确研究的方向、目标、 途径、措施,并将结果用准确简练的语言加以表达,这是语言模型。 第二步:剖析语言模型中各个因素之间的相互关系,并以框图的形式表示出来

1:灰关联聚类:用于同类因素的归并,减少指标个数。 2:灰色白化权函数聚类:检查观测对象属于何类。 灰色白化权函数聚类又可分为 (1)变权聚类; (2)定权聚类

灰色系统理论是通过对原始数据的整理来寻求其变化规律的, 这是一种就数据寻找数据的现实规律的途径称之为灰色序列生 成 一切灰色序列都可以通过某种生成弱化其随机性,显现规律性 算子是处理数据的一种方法

一、冲击扰动系统预测陷阱 定义6.1.1设 (0) X=(x(1),(2;x(n 为系统真实行为序列而观测到的系统行为数据序列为 X=(x()x(2)x(n)=(()+i,x(2)+2x(n)+n) =X+ 其中ε为冲击扰动项,则称X为冲击扰动序列 要从冲击扰动序列X出发实现对真实行为序列X(0)的系 统之变化规律的正确把握和认识,必须首先跨越障碍ε. 如果不事先排除干扰而用失真的数据直接建模

第一章:灰色系统的概念与基本原理 一、灰色系统理论的产生与应用 1982年我国学者邓聚龙先生创立了灰色系统理论, 目前许多国家及国际组织的知名学者从事灰色系统的理 论和应用研究工作

一、代数方程的图解法 二、多项式型方程的准解析解法 三、一般非线性方程数值解

一、矩阵 二、直接解法 三、迭代法 四、符号解法 五、稀疏矩阵技术 六、特征值与特征向量

一、微积分问题的解析解 二、函数的级数展开与级数求和问题求解 三、数值微分 四、数值积分问题 五、曲线积分与曲面积分的计算

用插值的方法对一函数进行近似,要求所得到的 插值多项式经过已知插值节点;在n比较大的情 况下,插值多项式往往是高次多项式这也就容 易出现振荡现象(龙格现象),即虽然在插值 节点上没有误差,但在插值节点之外插值误差变 得很大,从“整体”上看,插值逼近效果将变得“很 差”。 所谓数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个 低次多项式,不要求通过已知的这些点而是要 求在整体上“尽量好”的逼近原函数。这时,在每 个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上 使误差,尽量的小一些