应用灰色关联度分析法综合评价南疆早中熟陆地棉区试品种
灰色多层次综合评判方法及其在林业系统中的应用
灰色多层次综合评判方法及其在林业系统中
的应用
灰色多层次综合评判方法是一种非统计推理方法，它将数据变量综合地描述、分析和比较不同方案或系统中的变化情况。
它有效地克服了定量研究中传统统计分析方法无法反映评价系统中复杂变量之间相互关系及不可量化决策因素的局限性，作出更准确的决策。
灰色多层次综合评判方法被广泛应用于复杂的林业系统研究和决策分析。
首先，林业系统中各变量和因素都需要进行量化评价，以定量划分林业系统研究中的变量。
根据不同变量的灰色理论评价模型，通过定量指标完整地描述变量之间的关系，权衡各变量的影响量，得出不同方案和系统的总体评价结果。
其次，不确定性是林业系统研究的特征，而灰色多层次综合评判方法可以考虑到林业系统研究可能的不确定性，分析变量的综合优劣性。
系统灰色评价模型中引入的熵指标和因子向量模型，可以综合评价不同变量之间的差异，以更准确和全面地评价林业系统研究中变量的优劣性。
最后，灰色多层次综合评判方法具有可拓展性，可以添加更多的变量，以适应林业系统研究的需要，进行更加精细的评价。
它可以有效地用于林业系统中不同方案之间的比较，满足林业决策需求，得出准确有效的评估结果。
基于灰色关联分析法的东北地区主要粮食作物综合效益评价
进 而达 到 高产 、 收益 和保 护生 态环 境 的 目的 。 高
１ 评 价 指 标 的 建 立
依 据有 关 文献 ］结 合 东北地 区实 际情 况 以 。， 及 所能 获得 的数据 ， 定 １ 确 ４个 评价 因 子构 成评 价
气 象 学 研 究 。Ｅ ｍａｌｗａ ｇ ｇ ｚ ． ｄ ． ｎ — ｉ ： ｎ ｓ ｕ ｅ ｕ ｅ 。 ＠ｌ
源 的利 用率 ， 以获得 最 大 的经济 效益 和 生态 效益 ，
成 本 盈 利 率 （ｓ Ｉ）
生 态 效 益
Ｅｃ ｌ ｇ ｅ １ｂ ｎ ｆｔ ｏ ｏ ｉａ ｅ ｅ ｉ
光 能 利 用 率 （６ Ｉ） 热 量 利 用 率 （７ Ｉ） 水 分 利 用 率 （８ Ｉ） 能 量 效 益 可 更 新 环 境 资 源 （９ Ｉ）
植 结 构下 ， 协 调好作 物 的产 量效 益 、 应 经济 效 益和
生态 效益 ， 对 其进 行适 宜性 评 价 。鉴 于此 ， 并 运用
产 量 效 益
作 物 气 候
Ｐｒ ｄｕ ｔｏ ｅ ｅ ｉ ｏ ｃ ｉ ｎ ｂ ｎ ｆｔ 生 产 潜 力 （ １ Ｉ）
经 济 效 益
Ｅｃ ｎ ｍ ｉ ｅ ｆｔ ｏ ｏ ｃ ｂ ｎｅ ｉ
２ １ 确 定 对 象 ．
益 （ Ｉ 三 大公 共 因子 （ Ｉ～ ） 见表 １ 。 ）
收 稿 日期 ： ０ ２０ — ５ ２ １ — ４０
第 一 作 者 简 介 ： 博 （ ９ ９） 女 ， 津 市 人 ， 士 ， 事 应 用 刘 １８－， 天 硕 从 气 象 学 研 究 。Ｅ ｍａｌｂ ８ ８ １ ＠ｑ ． ｏ — ｉ ｏ ９ ２６ ｑ ｃ ｒ ： ｎ 通 讯 作 者 ： 式 功 （ ９ ５） 男 ， 东 省 安 丘 市 人 ， 授 ， 士 王 １ ５一 ， 山 教 博 研 究 生 导 师 ， 事 极 端 天 气 气 候 、 代 天 气 预 报 技 术 和 医 疗 从 现
澳洲坚果主要品质性状的灰色关联度分析和模糊综合评判
澳洲坚果主要品质性状的灰色关联度分析和模糊综合评判杨为海;张明楷;邹明宏;曾辉;张汉周;陆超忠【摘要】以28份澳洲坚果种质的8个主要品质性状为指标,运用灰色关联度分析和模糊综合评判法对其种质品质性状进行综合定量评判.结果表明:灰色关联度和模糊综合评判的等权与加权评判结果吻合程度都高;结合两种综合评判,评价出‘南亚1号’和优株‘10’为品质优良种质, ‘南亚2号’、‘0.C.’、优株‘114’等20份种质品质中等,而‘H2’、‘HAES333’、‘HAES695’、‘B3/74’、‘Yonik’和‘HAES814’等6份种质品质较差.%Grey correlative degree analysis and fuzzy comprehensive evaluation were conducted to make a comprehensively quantitative evaluation on 28 macadamia germplasm resources according to their eight main quality characters, respectively. The results indicated that the equal -weight judgment and weighting judgment of grey correlative degree analysis and fuzzy comprehensive evaluation showed high inosculation. Combined the results achieved by these two comprehensive evaluations, 'Nanya No.l'and '10' strain were judged to be the germplasm of the best comprehensive quality, those twenty germplasms such as 'Nanya No.2', 'O.C, and '114' strain were the moderate, while those of 'H2 'HAES333', 'HAES695', 'B3/74', 'Yonik'and 'HAES814' were the lower.【期刊名称】《热带作物学报》【年(卷),期】2012(033)010【总页数】6页(P1743-1748)【关键词】澳洲坚果;品质性状;灰色关联度分析;模糊综合评判【作者】杨为海;张明楷;邹明宏;曾辉;张汉周;陆超忠【作者单位】中国热带农业科学院南亚热带作物研究所,广东湛江 524091;农业部热带果树生物学重点实验室,广东湛江524091;海南大学园艺园林学院,海南儋州571737;中国热带农业科学院南亚热带作物研究所,广东湛江 524091;农业部热带果树生物学重点实验室,广东湛江524091;中国热带农业科学院南亚热带作物研究所,广东湛江 524091;农业部热带果树生物学重点实验室,广东湛江524091;中国热带农业科学院南亚热带作物研究所,广东湛江 524091;农业部热带果树生物学重点实验室,广东湛江524091;中国热带农业科学院南亚热带作物研究所,广东湛江524091;农业部热带果树生物学重点实验室,广东湛江524091【正文语种】中文【中图分类】S664.9澳洲坚果（Macadamia spp.）原产于澳大利亚，是一种新兴的高档坚果类果树，已在中国云南、广西、广东等省区广泛种植。
灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用(精)
灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用李玉辉,张建2(1.长沙理工大学,湖南长沙410076;2.济南市公路管理局,山东济南250013)摘要:基于灰色系统理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。
并通过实例对该方法进行了实证研究,表明了该方法的有效性。
关键词:灰色关联度;综合评价;指标体系中图分类号:U491文献标识码:A的标准数据列,记为X0,设第一个指标值记为X0(1),第二个指标值记为X0(2),第k 个指标值记为X0(k),因此参考数据列可以用如下公式表示X0=X0(i) i=1,2,3,,n ……………(1)比较数据列是研究的对象数据列,记为X1,X2,,,Xm,可以用如下公式表示X1=X1(i) i=1,2,3,,nX2=X2(i) i=1,2,3,,n,,Xm=Xm(i) i=1,2,3,, (2)引言系统综合评价的方法很多,如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等。
这些方法都有各自的优点,但是也存在着一定的不足。
例如模糊综合评判法是对难以精确化的复杂系统进行分析的间接评判法,这种方法的重要步骤是确定评价指标的隶属度,如果隶属函数选择的不合适,则容易引起较大的误差;层次分析法是将人们的定性思维转化为定量分析的过程,很大程度上依赖于人的经验;主成分分析法则要求有多个非线性相关的指标,指标太少的话,会在很大程度上影响评价的客观性。
笔者应用灰色系统的有关理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。
1.2 关联系数在分析参考数据列和比较数据列的关联程度时,首先分析各个指标间的关联程度,用关联系数这个概念表示,计算公式如下Gi(J)=vMin+K#vMax (3)i(J)+K#vMax其中,vi(J)=&Xi(J)-X0(J)&;vMin=MiinMJin&Xi(J)-X0(J)&:vMax=MiaxMJax&Xi(J)-X0(J)&Gi(J)为Xi对X0的k指标关联系数;K为分辨系数,一般在0与1之间,通过计算验证,笔者取为0.5,结果较为合理。
模糊综合评判和灰色关联度分析在烤烟引种试验上的应用研究
1165 01988 0 11000 0 01981 9
x5
GL350
2 882
9125
29130 19168 104130 01571 6 01768
1164 01977 2 01984 1 01969 8
x6
NC71
2 906
9131
32120 20150 105175 01570 4 01868
点 x0 与 xi 的绝对差值 , minmin| x0 ( k) - xi ( k) ik
| 为 x0 数列与 xi 数列在 k 点的二级最小差数绝对 值 , maxmax| x0 ( k) - xi ( k) | 为二级最大差数绝
ik
对值 。ri 为参试品种与参考品种的关联度 , ri 为参
11112 构造 “参考品种”。根据烤烟的引种目标 , 确定各性状的理想指标 , 据此构造出参考品种及其 参考数列 x0 , 参考品种及供试品种各性状平均值列 于表 1 。
第4期
张谊寒等 : 模糊综合评判和灰色关联度分析在烤烟引种试验上的应用研究
43 5
式中 , ξi ( k) 为 xi 对 x0 在 k 的关联系数 , ρ为分 试品种与参考品种的加权关联度 , Wk 为各性状的
辨系数 (一般取 015) , | x0 ( k) - xi ( k) | 为第 k 权重系数 。
Application of Fuzzy Comprehensive Judgment and Gray Correlation
Analysis in Ne wly2introduced Tobacco Varieties
ZHANG Yi2han ,BAI Yong2fu ( Yunnan Tobacco Science Research Institute , Yuxi 653100 , China) Abstract :Fuzzy comprehensive judgment and gray correlation analysis were conducted to comprehensively evaluation of the 7 newly2introduced flue2cured tobacco varieties from USA1 The results showed that the comprehensive characters of NC102 and NC297 were the best , followed by those of NC72 and GL26H , while those of NC55 , GL350 , NC71 and K326 (CK) were normal1 The results of comprehensive evaluation by the two methods were the same and coincided with actual performance of the varieties1 Key words :newly2introduced flue2cured tobacco varieties ; fuzzy comprehensive judgment ; gray correlation analysis
应用灰色关联度综合评价南疆陆地棉品种
ｌ。ｋ一ｘ（） ｘ （） 。 Ｉ ｋ
￡ ｋ 是 Ｘ。 Ｘ。 第 ｋ点 的 关 联 系数 ， ｉ ） （ 与 在 ｐ为 分 辩 系 数
试 验于 ２ ０ ０ ０年 在 塔 里 木农 大 校 办 实 验 场 进 行 ， 采 用 陆 地 棉 品 种 （ ） ８个 ：中 棉 所 ３ 、豫 棉 １ 、 系 有 ５ ７ 新 陆 中 ７号 、８ — ７ Ｏ １ ５ １及 农 一 师 农 科 ９ 、９ 一 、９ — 所 育 的 品 系 ９ １ 、９ ３ 。 ５ ３ ５２
品 种 各 性 状 的 灰 色 关 联 系数 列 于 表 ２ 。
ｍ ｎｍ
…
Ｉ ｈ
ｋ
ｍｔ。 ） Ｘ（）＋Ｐ ｍ Ｉ。ｋ一Ｘ（） （ ～ ｉ ｌ ｘ Ｘ （） 。 ｌ ｘ ｋ ｋ ｍ ｋ ｋ
１ ｎ
ｌ材 料 和 方 法
１ １材 料 ．
ｌｏ ） 。 ）＋Ｐ Ｘ （ 一Ｘ（ Ｉ ｋ ｋ ｍ
１ ０ｋ 、 胺 ９ ｇ 油 渣 ６ ｇ。化 控 ４次 。７月 １ ５ ｇ 二 Ｏｋ 、 Ｏｋ ５
２ １ 确定 各 品 种 的综 合 评 锚 关 联 度 弧 权 关 繇强 ．． 根 据 公 式 ｒ： 。
２ ２ 分 析 ．
ｒｌｋ） （ ×Ｗ 求 得 各 品 种 的 关 联 度 ０
麦 、 花 等 许 多 方 面 应 用 并 见 报 道 。 本 文 应 用 灰 色 棉 关 联 分 析 陆 地 棉 品 种 （ ） 旨在 探 讨 品 种 的 综 合 评 系 ， 价 方 法 ， 为 南 疆 陆 地 棉 种 植 品 种 的 确 定 提 供 理 论 并
依据 。
品 种 与 参 考 品 种 的 差 序 列 ， 中 求 得 两 极 差 ， 一 从 ｍ △ｉ ｍｉ ） ｍｉ ｍｉ ｘ。 ｋ） ｘ． ｋ ］ （ ｎ 一 ｎ［ ｎ ｌ （ 一 （ ）１ ，Ｍ — Ａ ｉ （ ｘ 一ｍａ Ｅ ｘｌ （ ） ｍａ ） ｘ ｍａ Ｘ。ｋ 一Ｘ。 Ｉ ， 由 下 式 求 各 （ ］再 ｋ）
灰色关联度分析法在中药谱效学研究中的应用
灰色关联度分析法在中药谱效学研究中的应用目的：为更准确地分析并反映中药谱效关系和更多地鉴定出中药中复杂的药效成分提供参考。
方法：以“谱效学”“灰色关联度分析”“灰色关联度算法”“Spectrum pharmacodynamics”“Grey relational analysis”“Grey relational algorithm”等为关键词，对中国知网、万方、维普、PubMed、Science Direct、SpringerLink、Wiley等数据库收录的1982年1月-2018年1月发表的文献进行检索，对灰色关联度的算法进展、灰色关联度分析法在中药谱效学中的应用以及中药谱效学中灰色关联度分析法与其他方法的联合应用现状进行综述。
结果与结论：共检索到相关文献2 285篇，其中有效文献35篇。
目前的灰色关联度算法既满足保序性亦满足规范性。
灰色关联度分析法可用于高效液相色谱、液相色谱-质谱以及气相色谱-质谱等各种指纹图谱的谱效学研究，其对数据要求较低，可分析小样本。
采用灰色关联度分析法可以分析药效与成分的关联度，但不能反映成分对药效的综合贡献。
在现阶段很多中药药效成分尚未被鉴定出的情况下，今后可将灰色关联度分析法与回归分析、人工神经网络、主成分分析、Pearson相关分析等多种分析技术联合应用或开发新的分析技术。
关键词灰色关联度分析；谱效学；灰色关联度算法；应用；进展二十世纪八十年代初，灰色系统理论被华中科技大学邓聚龍教授于国内首次提出，第一篇有关灰色系统的论文随之发表[1]。
灰色系统理论是解决很多制造领域里多目标之间复杂关系问题的有力工具[2]。
二十世纪八十年代末，《灰色系统学报》（Journal of Grey System）作为国际核心期刊在英国创刊。
之后，灰色系统理论在国内外均引起了极高的关注。
发展至今，其在科学、生产乃至生活等领域均已被广泛应用。
作为灰色系统理论的重要组成部分，灰色关联度分析是灰色系统分析、预测、聚类和决策的基础[3]。
应用灰色关联分析评价南方区春花生新品种
应用灰色关联分析评价南方区春花生新品种
李清华;黄金堂;陈海玲
【期刊名称】《花生学报》
【年(卷),期】2006(35)4
【摘要】采用灰色系统理论的关联度分析方法,对13个南方区春花生新品种的10项主要指标进行了综合评价.结果表明,湘花120与理想品种的关联度最好
(r1'=0.8786),粤油29次之(r2'=0.6853),粤油13(r3'=0.5994)第三,这3个品种均优于汕油523(r5'=0.5992).综合评价结果与品种在2003、2004两年的品种比较试验中的表现基本一致.
【总页数】5页(P31-35)
【作者】李清华;黄金堂;陈海玲
【作者单位】福建省莆田市农业科学研究所,福建,莆田,351144;福建省莆田市农业科学研究所,福建,莆田,351144;福建省莆田市农业科学研究所,福建,莆田,351144【正文语种】中文
【中图分类】S565.203
【相关文献】
1.南方山地红壤区牧草不同建植期生长状况评价与灰色关联分析 [J], 罗涛;翁伯琦;应朝阳;黄东风
2.应用灰色关联分析法评价福建省春花生新品种 [J], 陈海玲;黄金堂;李清华
3.灰色关联分析在玉米新品种综合评价中的应用 [J], 马俊;梁黔云;李清超;孙开利;先新;吴瑞;吴显
4.全国南方区春花生新品种稳产性的Tai模型分析 [J], 陈海玲;黄金堂;郑国栋;陈湘瑜;谢志琼
5.应用灰色关联分析法评价全国南方区花生新品种区域试验 [J], 陈海玲;黄金堂;郑国栋;邱国清;李淑萍;谢志琼
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江苏省水稻新品种的灰色关联分析法综合评价
Ｋｅ ｏ ｄ Ｇｒｙｒｌｔ ｎ ｈ ｐ Ｃ ｍｐｅ ｅ ｓ ｅｅ ａｕ ｔ ｎ Ｊ ｐ ｎｃ ｉｅ ｙｗ ｒ ｓ ｅ ｅａｉ ｓ ｉ ； ｏ ｒｈ ｎ ｉ ｖ ａｉ ； ａ ｏ ｉａｒ ｏ ｖ ｌ ｏ ｃ
近年来 ，应用灰色系统理论综合评估农作物新 品种的 方法广泛应用于小麦 、 玉米 、 水稻上 ， 且都得 到了一些有益 的结论㈣ 。 笔者应用灰色关联度分析法将 ２ ｏ 年江苏省水 ０５
稻区域试验迟熟 中粳组 １ 个水稻新品种的熟期 、产量 、 ３ 稳
Ｏ １一般取 为 Ｏ 。按公式（ ） ， ． ５ ２ 求等权关联度 ； 按公式（ ） ３ 求加权关联度。
表１ 品种
１ 材料与方法
ｒ 仁∑Ｗ § （）
！Ｉ
８ ７ ８ ７ ８ ７ ８ ８ ８ ８
５ Ｏ ２ １ ７ ３ ３ ８ ２ ４ Ｏ ４ ７ ７ ５ ５ １ ６ １ ８ ● ０ ２ １ ９ ６ Ｏ Ｏ
２ 结果与分析
１＞ １ 迟粳 ０ ＞ ２ 迟粳 ０ ＞ ３ 迟粳 ０ ＞ 粳 ０ ＞ １迟 ５ 迟粳 ｌ 。 ３
关键词 灰 色关联 ； 评价 ； 熟 中粳 综合 迟 中圈分类号 Ｓ １ 文献标识码 Ａ 文章编号 ０ １— ６ ｌ２０ ）４ ６９— ２ ｌ１ ５７ ６ １（０６ ２— ３６ ０
Ｃｏ ｒｈ ｎ ｉｅ ａｕ ｔ ｆ ｗ Ｊ ｐ ｎｃ ｉｅＶａ ｉｔ ｓ ｎＪ ｎ ｓ ｒ ｖｎ ｅ ｔ ｅ ｌｔ ｎ ｈｐＡｎ ｌｔ ｌ ｅｈｏ ｍｐ ｅ ｅ ｓ ｌａｅｏ ａ ｏ ｉａＲ ｃ ｒｅｉ ａ ｇ ｕＰ ｏ ｉｃ 州 ｌＧｒｙＲｅａｉ ｓ ｉ ａｙｉ ｔ ｄ ｖ Ｅｖ Ｎｅ ｅｉ ｌ ｏ ａ ｃ Ｍ
山东推广棉花品种(系)主要农艺性状灰色关联度分析
中 图分 类 号 ： ５２ ０ ￥６．１ 文 献标识号 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １ ４ ４ （０ ６ ０ —０ １ 一Ｏ １０ — ９ ２ ２ ０ ） ５ ０ ６ ３
１． ０
［］ 胡明祥 ， ６ 田佩 占 ．中 国 大 豆 品种 志 ［ ．北 京 ： Ｍ］ 农业 出 版 社 ，
１９ ９１． ３． — ２ ９
１ ６
维普资讯
取 １ 单株 进 行 考 种 。所 分 析 的农 艺 性 状 有 株 ５个 高、 第一 果枝 着 生高 度 （ 称 果 高 ）果 枝 数 、 茎 简 、 主
抗 虫 长绒 品系 ， 过 对 影 响陆 地 棉 产 量 的主 导 因 通 素 的灰色关联 度 分 析 ， 研究 各 因素 与 产 量 形 成 的
本试 验在 山东 省农 业科 学 院试验 田进行 。随 机 区组排 列 ， 复 ３次 ， 距 ３ ｍ， 距 ８ ｍ， 重 株 ０ｃ 行 ０ｃ 小 区面积 １ Ｉ ， 间 管理 同 一 般 大 田。 １ ０Ｆ。 田 １ Ｏ月 ９ 日 调查 各 农 艺 性状 ， ｏ ２日收获 ， 个 品种 收 １ Ｂ２ 每
试 验 品 种 和 品 系 为 Ｇ ９（ ） Ｇ ７ ８ Ｋ１ Ｙ１ 、 Ｋ９ Ｏ （ ２ 、 ６ ８ Ｙ ） 中 ４ （ 、 ４ （ ５ 、 ４ Ｙ ）冀 ６ （ 。 、 ５ Ｙ ）中 １ Ｙ ） 中 Ｏ （ ６ 、 Ｋ３ １ Ｙ ） 鲁 棉 研 ２ （ ８ 、 棉 研 ２ Ｙ ）Ｇ ２ （ 、 ２ Ｙ ）鲁 １ （ 。、 Ｙ ） 鲁棉 研 １ （ ） 鲁 棉 研 １ （ ） 鲁 棉 研 ８ Ｙ。 、 ７Ｙ 、 １ （ ｌ） 鲁 棉 研 １ （ ） ９ Ｂ（ 及 陆地 型长 ６Ｙ２ 、 ９ Ｙ 。 、 ９ Ｙｌ）
基于灰色关联分析的新疆棉花产量气象影响因素研究
基于灰色关联分析的新疆棉花产量气象影响因素研究严彩虹;李晓明【摘要】整理了新疆境内2000--2009年的棉花单产、年降水量、年平均相对湿度、年日照时数以及年平均气温等统计数据，对各因素变化趋势及相关性进行了分析，并应用灰色关联分析方法研究各个气象因素对棉花产量的影响程度。
结果表明，年日照时数与棉花单产之间相关性最好，对棉花产量贡献最大，基于日照时数建立的棉花产量预测模型具有良好精度。
%The factors were collected including cotton yield per unit area, annual amount of precipitation, annual average relative humidity, annual sunshine hours and annual mean temperature during the decade from 2000 to 2009 in Xinjiang. Teh changing trends ofall factors were analysed, and correlations among factors were researched. The conjunctions to cotton yield of all meteorological factors were obtained by gray conjunction analysis. The reseatch results showed, the correlation was the best between annual sunshine hours and cotton yield per unit area, and the annual sunshine hours contributes most to cotoon yield. Then the prediciton model of cotton yield was obtained with good accuracy.【期刊名称】《沙漠与绿洲气象》【年(卷),期】2012(006)005【总页数】3页(P51-53)【关键词】新疆;棉花产量;气象因素;灰色关联分析【作者】严彩虹;李晓明【作者单位】乌兰乌苏农业气象试验站,新疆石河子832003;中国科学院研究生院,北京100049【正文语种】中文【中图分类】S562棉花是我国重要的经济作物，在国民经济中占有重要地位。
灰色关联度分析在施甸烤烟品种综合评价中的运用
ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ｉ ｓ ｏ ｎ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ｅ ｃ ｋ ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｉ ｅ ｓ（ Ｙ ｕ ｎ ｙ ｎ ａ ９ ７ ａ ｎ ｄ Ｋ ３ ２ ６ ） ， Ｙ ｕ ｎ ｙ ａ ｎ １ ０ ０ ａ ｎ ｄ Ｙ ｕ ｎ ｙ ａ ｎ １ ０ ９ ｈ ａ ｄ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ，
（ 云南省 烟草公 司 保山市公司 施甸县分公司 ， 云南 施甸 ６ ７ ８ ２ ０ ０ ）
摘
要： 为 选 出适 合施 甸烟 区生 态条 件 并 达 到 优 质 、 适产 、 抗 性 好 的新 品种 ， 运 用 灰 色 关联 度 法 综 合 评 价 了 ９个 烤 烟 品
种的主要农 艺性状 、 抗 病性和经济性状 ， 结果表明 ： 云烟 １ ０ ０和云烟 １ ０ ９表现较好 ， 综合表现优 于对照品种云烟 ９ ７ 、 Ｋ ３ ２ ６ ； 云 烟１ １ ３ 、 Ｋ Ｒ Ｋ ２ ６ 、 Ｎ Ｃ １ ９ ６次之 ； 云烟 １ ０ ５ 、 云烟 ９ ９相对表现较差。 因此 ， 建议施 句烟 区可适度规模种植 云烟 １ ０ ０和云烟 １ ０ ９ ， 以
ｆ ｏ ｌ ｌ ｏ ｗ ｅ ｄ ｂ ｙ Ｙｕ ｎ ｙ ｎ ａ １ １ ３，ＫＲＫ ２ ６ ａ ｎ ｄ ＮＣ１ ９ ６，ｗ ｈ ｉ ｌ ｅ Ｙ ｕ ｎ ｙ ａ ｎ １ ０ ５ ａ ｎ ｄ Ｙ ｕ ｎ ｙ ａ ｎ ９ ９ ｗ ｅ ｒ ｅ ｗｏ ｒ ｓ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ，Ｙｕ ｎ ｙ ｎ ａ １ ０ ０ ａ ｎ ｄ Ｙｕ ｎ ｙ ｎ ａ １ ０ ９ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ —ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｐ ｌ ｎｔ ａ ｅ ｄ ｉ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｄ ｉ ｎ ａ ｒｅ ａ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｄ ｉ ｉｃ ｆ ｕ ｌ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｏ ｆ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｖ ａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ，ｑ ｕ ｌｉ ａ ｔ ｙ ｄ ｅ ｇ ｒ ａ ｄ ａ －
灰色关联分析方法在作物育种上的应用
灰色关联分析方法在作物育种上的应用赵玉坤;高根来;王向东;甄胜虎;宁慧云;李宝珠【摘要】Grey relational analysis( GRA) is an amount measure to analyse relevance in different factors. It had advantages in multivariable data statistic compared with regression analysis, correlation analysis, variance analysis and factor analysis. Grey relational analysis is widely used in crops breeding practices including new varieties evaluation, inbred lines breeding and characters relevance analysis. This paper discussed the application principle and development tendency of GRA in maize, wheat and rice on purpose to provide theory basis for the associated researches.%与回归、相关、方差、因子分析等统计方法相比,灰色关联分析在多变量数据要求上有自身的优势,是分析各因素关联性的一种量的测度.在农作物育种实践中,灰色关联分析已广泛应用于新品种评价、自交系选育、性状关联分析等各个方面.通过论述灰色关联分析在玉米、小麦、水稻等作物育种领域的应用以及发展趋势,以期为相关研究提供理论依据.【期刊名称】《山西农业科学》【年(卷),期】2012(040)010【总页数】3页(P1032-1034)【关键词】灰色关联;作物育种;评价;应用【作者】赵玉坤;高根来;王向东;甄胜虎;宁慧云;李宝珠【作者单位】山西省农业科学院小麦研究所,山西临汾041000;山西省农业科学院小麦研究所,山西临汾041000;山西省农业科学院小麦研究所,山西临汾041000;山西省农业科学院小麦研究所,山西临汾041000;山西省农业科学院小麦研究所,山西临汾041000;山西省农业科学院小麦研究所,山西临汾041000【正文语种】中文【中图分类】S503.5自1982 年邓聚龙提出“灰色系统分析”以来，灰色系统理论作为一门快速发展的学科，已广泛应用于工业、农业、经济、能源等领域，解决了大量的实践科学问题[1-4]。
灰色关联度分析法在小麦品种（系）筛选试验中的应用
灰色关联度分析法在小麦品种（系）筛选试验中的应用作者：张慧敏常鸿杰王二伟耿若飞王春英贾真真来源：《安徽农业科学》2021年第21期摘要 [目的]科学合理地筛选出适宜当地种植的品种（系）。
[方法]利用2019—2020年度国家种质资源观测数据，对10个品种（系）的8个性状进行灰色关联度分析。
[结果]加权关联系数最高的3个品种依次为平麦189、秋乐2122和平麦998，这3个品种的综合性状最优，与田间表现一致。
[结论]灰色关联分析法可以有效地应用于小麦品种（系）的筛选，平麦189、秋乐2122和平麦998适宜在平顶山地区种植。
关键词小麦;灰色关联度分析;综合性状中图分类号 S 512.1 文献标识码 A文章编号 0517-6611（2021）21-0036-03doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.21.009开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Application of Gray Relational Degree Analysis in Wheat Varieties（Lines） ScreeningZHANG Hui-min，CHANG Hong-jie，WANG Er-wei et al（Pingdingshan Academy of Agricultural Sciences，Pingdingshan，Henan 467000）Abstract [Objective ]To scientifically and rationally screen out the varieties （lines） suitable for local planting. [Method] Using the data of national germplasm resources in 2019-2020， eight characters of ten cultivars （lines） were analyzed by grey correlation degree. [Result]Three varieties with the highest correlation coefficient were in the order of Pingmai 189， Qiule 2122 and Pingmai 998， the three varieties had the best comprehensive traits and were consistent with the field performance. [Conclusion]Grey correlation analysis could be used effectively in wheat varieties （lines） screening ，Pingmai 189， Qiule 2122 and Pingmai 998 were suitable for Pingdingshan area.Key words Wheat;Gray relational degree analysis;Comprehensive characters基金项目农业基础性长期性科技工作国家作物种质资源数据中心观测监测任务项目（ZX01S1714）。
应用灰色关联分析评价南方区春花生新品种
１ 材 料 与 方 法
ＬｌＱｉｇ ｈ ｎ － ｕａ， ＨＵＡＮＧ ｎ－ａｎ Ｊｉ ｔ ｇ，ＣＨＥＮ －ｉｇ Ｈａｉｔ ｎ
（ ｕ ｉｎ Ｉ ｓｉ ｔ ｏ ｒ ｕ ｔ ｒｌ ｃ ｎ ｅｉ ｕｉｎ ｕ ｉ ５ １ ４ Ｃｈｎ ） Ｐ ｔ ｎｔ ｕｅ ｆ ａ ｔ Ａｇ ｉ ｌ ａ Ｓ ｉ ｃ Ｆ ｊ ．Ｐ ｔ ｎ ３ １ ４ ， ｉａ ｃ ｕ ｅ ｎ ａ ａ
．
ｔ ｅ ｎ Ｘ ｉｎ ｗ ｅ ａ ｇｈｕ ２ ｎｄ ｔ ｅ ｅ ｅ ｅｗ ａ ｈｅｆｒ ｔ（ 一 ０、 ８６） ， Ｙｕｅ ｏｕ ｓ ｔ ｅ ｏｎ （ 一 ０、 ８５ ａｌ ０ ａ ｈｅ ｒ ｆ ｒ ｎｃ ｓｔ ｉｓ ｌ ８７ ｙ ２９ ｗａ ｈｅｓ ｃ ｄ ２ ６ ３） ， ｕ ｙ— Ｙ ｅ
ｏ ｌ ｓ ｔ ｅ ｔ ｉ （ ３ ０ ５ ９ ） ｈ ｓ ｕ ｉ ａ ｓｗｅ ｅ ａ１ｂ ｔｅ ｈ ｎ Ｓ ａ ｙ ｕ ２ （ ｕ ３ ｗａ ｈ ｈ ｒ ｒ ｄ ＝ 、 ９ ４ 、ｔ ｅ ｅ ３ ｃ ｈ ｖ ｒ ｒ ｌ ｅ ｔｒ ｔ ａ ｈ ｎ ｏ ５ ３ ｍ ｕ ｔ ｆ ｃ ｏ ｉｌｅ ａ ｕ ｔ ｎ ｗａ ａ ｉ ｃ ｎ ｉｔ ｎ ｔ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ａ ｉｔ ｅ ｔ ｌｉ ａ ｔ ｒａ ｖ ｌ ａ ｉ ｓ ｂ ｓｃ ｏ ｓｓ ｅ ｔｗｉ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆｖ ｒｅ ｙ ｔ ｓ ． — ｏ ｈ
应 用 灰 色 关 联 分 析评 价 南 方 区春 花 生 新 品种
李清华 ， 金堂 ， 黄 陈海 玲
中国71个谷子种质资源的灰色关联度分析及综合评价
中国71个谷子种质资源的灰色关联度分析及综合评价贾小平;袁玺垒;陆平;范丙友;黄华;戴凌峰【摘要】为了能够运用灰色关联分析把众多农艺性状综合起来评定谷子品种的优劣,能够较为全面地评价众多谷子品种的生产性能,本试验将71个谷子品种种植在河南科技大学新校区试验田,对其11个农艺性状进行测定,采用灰色关联度分析方法对71个谷子品种的生产性能进行综合评定,旨在为谷子品种的合理评判以及谷子的引种与推广提供科学依据.结果表明:与谷子穗粒重的关联度顺序为穗重(0.931 0)＞码粒数(0.815 0)＞小区产量(0.807 7)＞穗粗(0.803 5)＞穗长(0.796 2)＞千粒重(0.759 8)＞穗码数(0.743 9)＞株高(0.743 6)＞抽穗天数(0.737 3)＞出谷率(0.697 9).在本试验中14-BJ 36(安04-5014)、14-BJ 32(郑05-1)、14-BJ 24(冀谷26号),14-BJ 56(鲁谷10号)、14-BJ 23(冀谷24)、14-HN 07(郑06-6)、14-BJ21(冀谷19)、14-BJ 08(济叶冲20)、14-BJ 10(济丰30)、14-BJ 60(冀谷31号)这10个品种(品系)无论等权关联度还是加权关联度均位于前10位,是综合表现最好的10个品种(品系).本试验众多谷子品种明确了谷子主要农艺性状对穗粒重的贡献,并评选出优秀的10个谷子品种(品系),为选育高产谷子新品种提供了理论参考依据.【期刊名称】《种子》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】4页(P63-66)【关键词】谷子;灰色关联分析;穗粒重;农艺性状【作者】贾小平;袁玺垒;陆平;范丙友;黄华;戴凌峰【作者单位】河南科技大学农学院,河南洛阳471003;河南科技大学农学院,河南洛阳471003;中国农业科学院作物科学研究所,北京100081;河南科技大学农学院,河南洛阳471003;河南科技大学农学院,河南洛阳471003;河南科技大学农学院,河南洛阳471003【正文语种】中文【中图分类】S515谷子（Setaria italica）即粟，属于禾本科狗尾草属，是世界上栽培历史最悠久的作物之一，有5 000～8 000年的栽培历史，在农作物中被列为小杂粮之首，有“百谷之长”之称［1］。
灰色关联度模型在中药材鉴别中的应用
灰色关联度模型在中药材鉴别中的应用
刘琴
【期刊名称】《黑龙江科学》
【年(卷),期】2022(13)14
【摘要】对中药材的鉴别进行了统计、分析,选用几种药材的中红外光谱数据,研究不同种类药材的特征和差异性,采用主成分分析和相关性统计分析,利用灰色关联度模型计算关联性,最小二乘法拟合模型,进一步选择吸光度数据进行点图分析,再与查出的道地药材种类、场地太阳光照度进行对比,鉴别药材的种类,得到了不同种类的特征和差异性,为简便、快速、准确鉴别出药材类别与产地奠定了基础。
【总页数】3页(P25-27)
【作者】刘琴
【作者单位】阳江职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】R282.5
【相关文献】
1.灰色关联度聚类分析在溢油鉴别中的应用
2.基于灰色关联度的线性组合模型在基坑坡顶位移预测中的应用
3.组合预测模型在期货预测中的应用——基于灰色关联度
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5.灰色系统关联度模型在净收入评价指标中的应用
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灰色关联分析应用实例(求灰色关联度)学习资料
灰色关联分析应用实例(求灰色关联度)灰色关联分析应用实例设序列12(30.5,34.7,35.9,38.2,41)(22.1,25.4,27.1,28.3,31.5)==X X求其绝对关联度、相对关联度和综合关联度（0.5ρ=）（数据取自教材77页第二题）由题目可知，原序列为等时距序列，且皆为1时等时距。
第一步：求始点零像化，得000000000000000000111111((1),(2),(3),(4),(5))(0,4.2,1.2,2.3,2.8)((1),(2),(3),(4),(5))(0,3.3,1.7,1.2,3.2)====X x x x x x X x x x x x第二步：求0110,,-s s s s4000240011124000010101021()(5)9.121()(5)7.821(()())((5)(5) 1.32====+==+=-=-+-=∑∑∑k k k s x k x s x k x s s x k x k x x计算灰色绝对关联度0101011010.93231ε++==+++-s s s s s s因此可以看出两个序列是高度相关的类似的再求相对关联度 第一步：将序列初值化'0'0'0'0'0'00000000'0'0'0'0'0111111((1),(2),(3),(4),(5))(1,1.138,1.035,1.064,1.073)((1),(2),(3),(4),(5))(1,1.149,1.067,1.044,1.113)====X x x x x x X x x x x x再将其始点零像化'0'0'0'0'0'00000000'0'0'0'0'0111111((1),(2),(3),(4),(5))(0,0.138,0.104,0.029,0.009)((1),(2),(3),(4),(5))(0,0.149,0.082,0.023,0.069)==-==--X x x x x x X x x x x x第二步：求0110',',''-s s s s400002400111240'00010101021'()'(5)0.068721''()'(5)0.078721''('()())('(5)'(5)0.0099952===+==+=-=-+-=∑∑∑k k k x k x s x k x s s x k x k x x第三步：求相对关联度0101011010.99141ε++==+++-s s s s s s两个序列的相对关联度也是高度相关的。
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业 技 术 推 广 站 、新 疆 塔 里 木 河 种 业 股 份 有 限 公 司 （ 阿拉尔市 ） 、 第 二 师 三 十 团农 业 技 术 推 广 站 、 第 二 师三 十 三 团农 业技 术 推 广站 、 第 三 师 农 业科 学 研 究
灰 色关 联度 系数 ， 结 果见 表 ２ 。
㈩
理想 品种 的每 个性 状应 优 于所有 参试 品种 的相 应性 状 ， 即其 皮 棉产 量 、 霜前花率、 铃重 、 衣分 、 长 度
等性 状要 高 于各参 试 品种 ， 而生 育期 、 马 克 隆值 等性 状低 于各 供试 品种 。 按 照 棉花 区域试 验结 果 ， 以各 性
文运 用灰色 关联 度分 析法 ， 对２ ０ １ ６年南 疆早 中熟 组 常 规 陆 地 棉 品 种 的 区域试 验参 试 品 种 进 行 综 合 分 析， 以期对 参 试 品种 作 出全 面 、 客 观 的评 价 ， 为南 疆 优质 、 高产棉花 品种 的利用 与推广提供 依据 。
摘 要 ： 本 文 运 用 灰 色关 联 度 对 新 疆 生 产 建 设 兵 团 ２ ０ １ ６
所 、第 三 师 四十五 团农 业技术 推 广站及 第 十 三师 天 之 隆 种业 ７个试 点进 行 。
１ ． ３ 评 价 指 标
年参加 区试的 １ ３个 棉 花 品 种 ， 从 高产 、 早 熟、 优 质 ３个 方 面 共１ ４个 性 状 进 行 了分析 。 综合 评 定 结 果表 明 ， 南Ａ ６表 现 最
式 中： ∈ （ Ｋ） 为 墨 与 在 第 Ｋ点 的关 联 系数 ， ｐ
收 稿 日期 ： ２ ０ ｌ ７ 一Ｏ ７ —２ ８
为 分辨 系数 ， 通 常取 ｐ＝０ ． ５ 。
２ ０ １ ７ ・ ［ 黔 疆 茌 至 钾段
９
作 物 栽 培 Ｊ Ｏ ＷＵ Ｚ Ａ Ｉ Ｐ Ｅ ￣ Ｉ
为 分析 评价 的依 据 。
２ 结 果 与 分 析
２ ． １ 统 计 分 析 方 法
年 ，新疆 生 产建 设 兵 团棉 花单产 达 ２ ３ ８ １ ｋ ｍ 。 ， 远 高 于全 国平 均水平［ ３ １ 。灰 色关联 度分析 法是邓 聚龙教 授 １ ９ ８ ２年创 立 的一种 重要 的统 计分 析方 法 ， 运 用灰
优， 具 有 高产 、 优 质、 适 应 性 广 等 优 良特 性 ， 其 次为南 Ａ ４ 、 南
Ａ ５ ， 分 别 位 居 第二 和 第 三 。
关键词 ： 灰 色关 联度 ； 棉花 ； 区域 试 验 ； 综合 评 价
选 取 参 试 品种 在 各 试 点 丰 产 性 状 中 的皮 棉 产 量、 单铃重 、 衣分 ； 早熟 性 状 中的 生育 期 、 霜前 花 率 、
所 ４ ９号 ， Ｃ Ｋ） 。
１ ． ２ 试 验 地 点
理 想 品种 为分母 ， 逆 向指 标 以理想 品种 为分 子 。
２ ． １ ． ３ 计 算灰 色关联 度
根据公 式 Ａ （ Ｋ） ＝Ｉ Ｘ ｏ （ Ｋ） 一Ｘ （ Ｋ） Ｉ 值 Ｘ ｏ （ Ｋ） 与 比较数 列 标 准化 值 墨 （ Ｋ） 间 的
第 一果枝 始 节 ； 纤 维 品质 性状 中 的上 半部 平 均长 度 、
２ ０世 纪 ９ ０年代 以来 ，新疆 的棉花 产业 迅 速 发
展， 目前 已成 为 全 国最 大 的优 势 棉花 产 区 。２ ０ １ ５
断 裂 比强度 、 长度 整齐 度指 数 、 马克 隆值 、 伸 长率 、 反 射率、 黄 度 和纺纱 均匀 性指 数共 计 １ ４个 性状 指 标作
色关 联度 分析 法分 析参 试 品种 ，对 品种 主要性 状进
行综 合描 述 和量化评 估 ，能 够克 服单 一性 状两 两 比
较 的局 限性 ， 可较全 面地 评 价品 种 的优 劣 。近 年来 ， 许 多学者采 用该方 法对棉 花 品种进 行综合评 价嗍 。本
２ ． １ ． １ 理 想 品 种 的 确 定
种， 从 １ ～１ ３ ； Ｋ为某个 性状 ， 为１ ～ｌ ４ 。正 向指标 以
根据 ２ ０ １ ６年新 疆 生 产 建 设兵 团南 疆棉 花 品种 早 中熟组 区域试 验 资料 。将参 试棉 花 品种依 次编 号 为 南 Ａ１ 、 南Ａ ２ 、 南 Ａ ３ 、 南Ａ ４ 、 南Ａ ５ 、 南Ａ ６ 、 南 Ａ ７ 、 南 Ａ ８ 、 南Ａ ９ 、 南 Ａ１ ０ 、 南 Ａｌ １ 、 南 Ａ １ ２ 、 南 Ａ１ ３ （ 中棉
； Ｏ ＷＵ Ｚ Ａ Ｉ Ｐ Ｅ ￣ 作物栽培
应 用灰 色关联度分析法综合评价 南疆早 中熟 陆地棉 区试 品种
曹 娟 ， 张 朝 晖 ， 刘 金 山 ， 李 天 义 ， 田西 京
（ １ ． 新 疆塔 里木 河种 业股 份有 限公 司 ， 新 疆 阿拉 尔
８ ４ ３ ３ ０ ０ ； ２ ． 新 疆兵 团种 子管理 站 ）
１ 材料 与方 法
１ ． １ 试验 材料
状 评 价值 最大 值作 为理 想 品种 的性状 值 。本试 验 参
试 品种各 性状 平均 值见 表 １ 。
２ ． １ ． ２ 数 据 的 无 量 纲 处 理
理想 品种作 为对 比参考 数列 ， 设为 Ｘ ｏ （ Ｋ） ， 参 试
品种 为 比较数 列 ， 记 为 墨（ Ｋ） 。 其中： 下为本试 验 中品
表 １ 参 试 品种 各 项 性 状指 标 平 均 值
品种 生 育 期
霜前 花 率 果 枝 始 节 皮 棉 产 量
差 异 绝 对 值 。 从 中 找 出 系 统 中 的 ２级 最 小 差 ｍｉ ｎ Ａ （ Ｋ）＝０ ． ０ ５ ， ２级 最 大 差 ｍａ ｘ Ａ （ Ｋ）＝４ ． ０ ６ ， 根 据 公 式 计 算 关 联 系 数 （ Ｋ） 。通 过 公 式 （ １ ） 算 出
试 验 分 别 在 新 疆 生 产 建 设 兵 团第 一 师 三 团 农