泛灰函数及其函数的极限

本文在泛灰代数的基础上讨论了泛灰距离空间,定义了泛灰函数及其延拓法则,同时讨论了泛灰极限的有关问题,为进一步地探讨泛灰微积分奠定了初步基础。     

泛灰行列式与泛灰矩阵

本文给出了泛灰行列式及泛灰矩阵的概念,研究了它们各自的运算及其性质,并证明了关于泛灰行列式的、可以用来求解泛灰线性方程解的克莱姆法则,以及求泛灰逆阵的公式。     

区间数和泛灰数在区间分析中的比较

根据区间数和泛灰数的定义及其运算,以及它们之间的相互转化,举例说明了泛灰数在区间分析中的局限性,论证了泛灰数和区间数在运用中所具有的优缺点,从而澄清了某些结论中的模糊之处,并得出一些一般结论．     

泛灰线性方程组的一般求解方法

本文给出了一般泛灰线性方程组的求解方法,以及其有解、无穷多解、无解的一个判定定理,并以实例说明了使用本方法与使用克莱姆法则及泛灰逆阵方法,结果上的完全一致性。     

灰导数的概念及简单灰函数的导数

本文在灰函数和灰极限的基础上,给出了灰函数的导数(或灰导数)的定义,并研究了简单灰函数导数。     

灰色聚类方法及其在环境影响评价中的应用

引入了一个新的区间序关系，讨论了灰阵的几个运算．在此基础上将灰类白化函数视为Ｒ上的灰数，给出了相应的聚类方法以及矩阵表示．并具体应用于水利水电工程环境影响的评价中     

一致连续的灰函数

本文在灰函数和连续灰函数概念的基础上,给出了一致连续灰函数的定义,证明了一致连续的实函数经过灰延拓后得到的灰函数为一致连续的灰函数;并且研究了一致连续灰函数的运算法则。     

复区间灰数的定义、运算及其性质

本文将区间灰数进行了推广,给出了复区间灰数的定义,并讨论了它的运算及其性质。     

球磨机钢球磨损的一般数学模型研究

在生产实践中，球磨机的各工况条件参数不是恒定不变的，需研究能反映球磨机生产工况条件参数变化的钢球磨损的一般数学模型。本文利用灰数理论方法建立了这种模型，并讨论了模型求逆问题，给出了求逆问题的方法。     

实数域上一类凸灰子集及其性质

运用灰集合理论，采用区间分析的方法，研究了论域为实数域的一类凸灰子集，给出了正规凸灰子集的概念，并得到了有关它的一些运算规律和性质。     

灰色信息与A(G)灰浓度特性

本文提出了灰色信息及信息阶的概念,给出了灰色信息矩阵A(G)的一般性定义;继[1]本文研究了A(G)的灰浓度特性,得到了若干结果。     

水资源系统灰色风险计算模型

针对水资源系统中广泛存在的灰色不确定性的特征 ,从水资源系统风险的一般概念和表示方法出发 ,将灰色系统理论和风险分析理论相结合 ,提出了水资源系统灰色风险率、灰色风险度的概念 ,并导出了相应的计算公式 .以某河道的洪水风险分析为例 ,对模型和方法进行了验证 ,结果证明模型和方法是可行性的 ,可用于水资源系统灰色不确定因素产生的风险分析计算 .     

灰色函数

在信息函数的基础上，提出了灰色函数的概念，定义灰色函数的灰度，讨论了灰色函数的基本性质，并得到了一些有关的结论。     

经典灰数

灰色系统理论是邓聚龙教授首创的一门新兴的交叉学科。现已应用到社会的许多领域,取得了明显的效益,得到了国内外学者的高度评价。建立在复模糊集合论基础上的灰数是灰色控制系统理论的基本概念之一,本文中经典灰数是灰数中很重要的一种,含主要内容有: 1 经典灰数的概念 2 经典灰数的分类 3 经典灰数的运算和性质     

两栖装甲车辆改装前后作战性能评估

两栖装甲车辆是未来一体化渡海登岛作战,特别是应急作战的主战装备,基于灰色定权聚类和三角白化权函数,提出了对两栖装甲车辆作战性能进行评估的一般步骤.以某型水陆坦克为例,对其改装前后的作战性能进行了对比分析,并为其今后改进提出了科学化建议.     

灰区域上灰函数的一致连续性

邓聚龙教授在1982年创立了灰色系统理论,在短短的十年中,灰色系统理论的方法在社会的各个领域有了广泛的应用,文[2],文[3]为灰色系统理论奠定了数学基础,本文在文[3]的基础上给出了灰子集相对包含的定义,给出了灰区域的概念,并研究了定义在灰区域上的灰函数的一致连续性。     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

Grey Smoothing Model for Predicting Mine Gas Emission

A grey smoothing model for predicting mine gas emission was presented by combining the grey system theory with the smoothing prediction technique. First of all, according to the variable sequence, GM (1,1) model was set up to predict the general development trend of variable as first fitted values, then the smoothing prediction technique was used to revise the fitted values so as to improve the accuracy of prediction. The results of application in the No. 6 Coal Mine in Pingdingshan mining area show that the grey smoothing model has higher accuracy than that of GM (1,1) in predicting the variable sequence with strong fluctuation. The research provides a new scientific method for predicting mine gas emission.