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