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灰色关联分析灰色关联分析是一种常用于研究和预测多个影响因素之间关联程度的方法。
该分析方法可以通过对各个因素的数值进行比较，得出它们之间的关联强度，从而为决策提供依据。
下面将详细介绍灰色关联分析的原理、应用以及优势。
灰色关联分析的原理基于灰色系统理论，该理论是中国科学家陈纳德于1982年提出的一种对部分已知和部分未知信息进行分析的数学方法。
灰色关联分析将各个影响因素的数据进行标准化处理，然后计算各个因素之间的关联度。
通过对关联度进行排序，即可得出影响因素之间的关联程度大小。
灰色关联分析在各个领域都有广泛的应用，比如经济学、管理学、环境科学等。
在经济学领域，可以使用灰色关联分析来研究不同经济指标之间的关联程度，从而预测未来的经济趋势。
在管理学中，可以利用灰色关联分析来研究不同管理指标之间的关联程度，进而指导管理决策。
在环境科学领域，可以运用灰色关联分析来分析各个环境因素对生态系统的影响程度，以及控制污染等。
灰色关联分析相对于其他分析方法有一些独特的优势。
首先，它不要求数据分布满足正态分布等数学假设，可以对数据进行较好的处理。
其次，灰色关联分析可以处理样本量较小的情况，对于样本量不足的数据分析也有较好的适用性。
此外，由于灰色关联分析能够捕捉到数据之间的内在联系，因此对于某些非线性关系的分析，其结果可能更加准确。
然而，灰色关联分析也存在一些限制和不足之处。
首先，该分析方法依赖于数据的稳定性，对于非稳态的数据可能会导致分析结果不准确。
其次，灰色关联分析无法处理存在时间滞后效应的数据。
此外，该方法对数据的标准化要求较高，如果数据质量较差或者存在异常值，也会影响分析结果。
综上所述，灰色关联分析是一种研究和预测多个影响因素之间关联程度的有效方法。
它的原理基于灰色系统理论，可以在各个领域中广泛应用。
灰色关联分析相对于其他分析方法有一些独特的优势，但也存在一定限制。
在实际应用中，我们应该结合具体情况，合理选择分析方法，并充分考虑其适用性和局限性，以提高分析和决策的准确性。
基于改进灰色关联的装备维修保障能力评估模型张杨;张军;董东【摘要】在分析研究装备维修保障能力评估中不确定性问题的基础上,提出了一种基于改进灰色关联的装备维修保障能力评估模型.该模型采用灰色关联分析计算出各装备维修保障系统与目标值的关联程度,利用有偏好熵权法确定指标权重,并结合关联系数和指标权重获得灰色关联度,可得到各维修保障系统的优劣顺序.文章通过实例应用,验证了该方法的可行性和实效性.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2017(000)017【总页数】3页(P199-201)【关键词】装备维修保障;能力评估;有偏好熵权;灰色关联【作者】张杨;张军;董东【作者单位】中国人民解放军驻六七四厂军事代表室,哈尔滨150056;中国人民解放军驻六七四厂军事代表室,哈尔滨150056;中国人民解放军驻六七四厂军事代表室,哈尔滨150056【正文语种】中文【中图分类】V267在军队规模结构和力量编成改革推进中，新型装备维修保障系统效能的发挥对提高部队战斗力具有重要的作用。
装备维修保障能力评估作为装备全系统全寿命管理工作中的关键，不仅能客观反映维修保障能力水平的高低，而且对军队改革中转变保障理念、提高保障效率、优化保障力量都具有重要的指导意义[1]。
装备维修保障系统综合和优化了实施装备维修活动所需的物质资源、人力资源、信息资源及管理手段等，是一个多输入、多输出、要素众多、环境多变的复杂系统，因此，对维修保障能力评估过程中，显现出了其特有随机性、模糊性和不确定性。
随着对装备维修保障能力评估问题研究的不断深入，出现了层次分析法[2]、突变理论[3]、神经网络法[4]等评估方法，通过归纳分析发现，这些方法虽然各具特点，但都暴露其计算繁琐、准确度低、限制过多等弱点。
针对上述维修保障系统的特点及其他评估方法的不足，文章提出了基于改进灰色关联的装备维修保障能力评估模型，结合有偏好熵权法，通过获取装备维修保障系统各指标与目标值的关联度，确定各系统维修保障能力水平高低。
灰色关联分析简介灰色关联分析是一种用于评估多个因素之间相关性的统计分析方法。
它可以帮助我们理解一组因素对于某个指标的影响程度，并且可以用来预测未来的趋势。
原理灰色关联分析基于灰色理论，其核心思想是将样本数据转化为灰色数列，然后通过计算灰色相关度来评估因素之间的关联性。
在灰色关联分析中，我们首先需要确定一个参考数列和一个比较数列，然后根据数列的发展趋势和规律性对它们进行排序。
最后，通过计算两个数列之间的关联度来评估它们之间的关联程度。
灰色关联度的计算方法灰色关联度可以通过以下公式计算：$$ \\rho(i,j) = \\frac{{\\min(\\Delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*+\\delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*-\\delta^*+(k-1)\\Delta^*)}}{{\\max(\\Delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*+\\delta^*+(k-1)\\Delta^*,\\Delta^*-\\delta^*+(k-1)\\Delta^*)}} $$其中，$\\Delta^*$表示相邻数据的差值绝对值的最大值，$\\delta^*$表示数列中数据的最大值与最小值之差。
灰色关联分析步骤1.数据预处理：将原始数据进行标准化处理，使其具有可比性。
2.建立关联矩阵：根据参考数列和比较数列计算灰色关联度，并构建关联矩阵。
3.确定权重：根据关联矩阵的行列和大小确定各因素的权重，权重越大表示因素对目标的影响越大。
4.计算综合关联度：将灰色关联度与权重相乘并求和，得到各个因素的综合关联度。
5.分析结果：根据综合关联度的大小对因素进行排序和评估，得出各因素对目标的贡献程度。
适用领域灰色关联分析在许多领域都有广泛的应用，包括经济、环境、工程等。
它可以用于评估多个因素对某个现象的影响程度，帮助决策者制定合理的决策和策略。
优势与局限灰色关联分析具有以下优势：•可以在样本数据不完整或不完全的情况下进行分析。
基于灰色关联度的新乡市大气环境质量评价随着城市化进程的加快，大气污染已成为影响人们生活质量和健康的重要问题。
为了更好地评价新乡市的大气环境质量，本文将采用灰色关联度分析方法对其进行评价。
一、灰色关联度分析方法的原理灰色关联度分析是一种对多个指标之间关联度的分析方法。
它通过建立关联度模型，将各个指标之间的关联程度量化，从而得出各个指标对于综合评价结果的贡献程度。
具体而言，灰色关联度分析包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行规范化处理，将不同指标的数据统一到同一数量级上。
2. 构建关联度模型：通过观测序列和关联平均序列，构建关联度模型。
3. 计算关联度：运用关联度模型，计算各个指标之间的关联度。
4. 指标排序：根据各个指标的关联度值，将指标按照重要程度进行排序。
在新乡市大气环境质量评价中，我们可以选择以下指标：1. PM2.5：细颗粒物是大气污染中最具危害性的污染物之一，通过监测PM2.5浓度可以了解大气污染的程度。
2. SO2：二氧化硫是引起酸雨的主要污染物，对人体呼吸系统和环境有较大威胁。
3. NO2：一氧化氮是大气中最常见的污染物之一，主要来自于汽车废气排放和工业废气排放。
4. CO：一氧化碳是一种无色、无味的有毒气体，主要来自于机动车尾气排放和燃煤等燃烧过程。
5. O3：臭氧是一种有毒气体，会引起眼睛和呼吸道方面的问题，主要通过光化学反应形成。
6. 气温：气温对大气污染物的扩散和传输有一定影响，高温会加快大气污染物的反应和化学变化。
7. 相对湿度：湿度对大气污染物的稀释和扩散也有一定影响，过高或过低的湿度会影响大气污染物的浓度。
1. 数据收集：收集新乡市的大气环境质量相关数据，包括PM2.5浓度、SO2浓度、NO2浓度、CO浓度、O3浓度、气温和相对湿度等。
6. 综合评价：根据各个指标的贡献程度，综合评价新乡市的大气环境质量。
四、结论通过灰色关联度分析方法，我们可以对新乡市的大气环境质量进行评价，并了解各个指标对于综合评价结果的贡献程度。
灰色关联矩阵优势分析在水环境质量综合评价中的应用
李峰
【期刊名称】《干旱环境监测》
【年(卷),期】1995(009)002
【摘要】把一条河流视为一灰色系统，应用灰色关联矩阵优势分析法，并以国际[1]为参照系，进行综合评价，通过尝试说明该数学模型有较强的分辨能力，是一种接近实际的方法。
【总页数】3页(P83-85)
【作者】李峰
【作者单位】滨州地区环保监测站256614
【正文语种】中文
【中图分类】X824
【相关文献】
1.灰色关联矩阵在海损事故原因分析中的应用 [J], 潘仲川
2.广义灰色关联矩阵在粮食生产影响因素分析中的应用 [J], 刘青利
3.灰色关联矩阵优势分析在模型结构自动选择中的应用 [J], 张春艳;张继东;初红霞
4.层次分析法-灰色关联分析法在浑河水环境质量综合评价中的应用 [J], 王鑫舜
5.灰色关联分析法在淮河流域水环境质量综合评价中的应用 [J], 周宾
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基于灰色关联分析模型的山西省物流业影响因素分析灰色关联分析是一种通过构建灰色关联度函数，量化不同因素之间的关联程度，从而揭示各个因素对于问题的影响程度的方法。
山西省物流业是该地区经济发展的支柱产业之一，对于山西省经济的发展具有重要的作用。
对于山西省物流业影响因素的分析具有十分重要的意义。
本文将基于灰色关联分析模型，对山西省物流业的影响因素进行分析，旨在为山西省物流业的发展提供参考。
一、引言山西省地处华北地区，是中国重要的能源和工业基地，拥有丰富的煤炭资源和优越的区位优势。
随着中国经济的快速发展，山西省的物流业也在不断壮大，成为支撑当地经济发展的重要产业。
分析山西省物流业的影响因素，对于促进山西经济的发展具有重要的意义。
二、山西省物流业的发展现状山西省物流业在过去几年中取得了长足的发展，物流企业不断增加，物流基础设施不断完善，物流服务水平明显提升。
山西省物流业也存在一系列问题，如运输成本高、配送效率低、信息化水平落后等。
对山西省物流业发展影响因素的分析对解决这些问题具有重要的意义。
三、灰色关联分析模型的原理灰色关联分析是建立在灰色系统理论基础上的一种多因素关联分析方法。
它依据数据的数量级和规模来确定定量数据之间的联系程度。
具体而言，灰色关联度函数可以用来判断影响因素之间的联系程度，从而确定各因素对于问题的影响程度。
四、山西省物流业影响因素的选择在进行灰色关联分析之前，需要确定分析的影响因素。
山西省物流业受到诸多因素的影响，如区位因素、政策因素、技术因素、市场因素等。
本文将选择以下几个影响因素进行分析：1. 区位因素：山西省地处华北地区，交通便利，具有独特的区位优势。
2. 政策因素：政府的政策支持对于物流业的发展具有重要的影响。
3. 技术因素：物流技术的进步对于提升物流效率具有重要的作用。
4. 市场因素：市场需求是物流业发展的重要动力。
五、山西省物流业影响因素的关联度分析1. 数据的收集和预处理首先需要收集相关数据，如山西省物流业的产值、运输成本、政策支持程度、技术水平、市场需求量等。
基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用一、本文概述本文旨在深入探讨基于灰色关联分析的几种决策方法及其应用。
灰色关联分析，作为一种有效的系统分析方法，已广泛应用于多个领域，尤其在处理信息不完全、不确定、不精确的复杂系统问题时表现出色。
本文首先概述了灰色关联分析的基本理论，包括其起源、基本原理和计算步骤。
随后，本文详细介绍了几种基于灰色关联分析的决策方法，包括灰色关联决策、灰色聚类决策和灰色动态规划决策等。
这些方法不仅为决策者提供了新的视角和工具，而且在实践中得到了广泛的应用。
在应用领域方面，本文重点介绍了灰色关联分析在经济管理、生态环境、工程技术等领域的应用案例。
这些案例不仅展示了灰色关联分析在实际问题中的有效性和实用性，同时也为其他领域的研究者提供了有益的参考和启示。
本文总结了基于灰色关联分析的决策方法的主要优点和局限性，并对未来的研究方向进行了展望。
随着科技的进步和研究的深入，相信灰色关联分析将在更多领域发挥重要作用，为决策者提供更加科学、合理的决策支持。
二、灰色关联分析理论基础灰色关联分析是一种基于灰色系统理论的决策分析方法，它通过对系统内部因素之间发展趋势的相似或相异程度进行量化描述，揭示系统内部因素间的关联性和主导因素。
这种方法尤其适用于数据样本少、信息不完全的复杂系统。
灰色关联分析的理论基础主要包括灰色关联度、灰色关联矩阵和灰色关联模型。
灰色关联度是描述系统内部因素之间关联性强弱的量化指标，它反映了因素间发展趋势的相似程度。
灰色关联矩阵则是一个由灰色关联度组成的矩阵，用于全面描述系统内部各因素之间的关联性。
灰色关联模型则是基于灰色关联度和灰色关联矩阵建立的数学模型，用于分析系统内部因素间的动态关联关系。
在灰色关联分析中，常用的计算灰色关联度的方法有绝对值关联度、斜率关联度和综合关联度等。
绝对值关联度通过比较因素间绝对值差异的大小来量化关联性；斜率关联度则通过比较因素间变化趋势的斜率来量化关联性；综合关联度则是综合考虑绝对值差异和斜率差异来量化关联性。
基于灰关联矩阵的装备性能及电磁环境影响因素优势分析祝冀鲁1，柯肇敏2，柯宏发1(1.、中国人民解放军装备学院装备试验系，北京 102206；2.中国矿业大学(北京) 化学与环境工程学院，北京100083)基金项目：军队科研计划项目作者简介：祝冀鲁(1987—)，女，讲师，主要从事电子装备试验理论与技术研究。
本文引用格式：祝冀鲁，柯肇敏，柯宏发.基于灰关联矩阵的装备性能及电磁环境影响因素优势分析[J].兵器装备工程学报，2017(4):55-58.Citation：format:ZHU Ji-lu，KE Zhao-min，KE Hong-fa.Grey Relational Matrix-Based Superior Analysis of Equipment Performances and Electromagnetic Environment Influencing Factors[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(4):55-58. 摘要：提出了装备多性能多电磁环境影响因素之间不同层次主次关系的综合分析方法，建立了综合装备多个性能数据及其相关影响因素数据的灰色关联矩阵，基于灰色关联矩阵对不同装备性能的电磁环境因素主次关系、不同电磁环境因素下装备性能主次关系、装备性能的准优、电磁环境因素的准优等进行分析；选择3个装备性能及相关的4个电磁环境影响因素求取了灰色关联矩阵，进行了不同层次主次关系的实例分析；对灰关联优势分析方法的优越性、系统性、客观性等进行了分析与讨论。
结果表明，装备多性能多影响因素的综合及主次排序方法合理有效，能为复杂电磁环境下装备的运用提供可靠的依据。
关键词：电磁环境；装备性能；影响因素；主次关系；灰色关联矩阵信息化战场上大量敌我电子装备的运用使得战场电磁环境日益复杂，对电子装备及易受电磁信号影响的武器系统的作战效能和作战适用性产生影响。
国内外专家都高度重视电磁环境对高新武器装备的影响，复杂电磁环境对装备性能的影响已成为当前的研究热点[1-3]，其中电磁环境效应机理[4-9]、电磁环境构建与逼真性评估[4-13]、环境影响因素分析[14-17]等更是公认的研究难点。
关于影响装备性能的电磁环境因素分析，目前常用的方法有定性分析及单性能定量分析，后者又分为基于理论公式的计算模型分析和基于实验数据的分析。
文献[14]建立了“金属风暴”武器射击精度与影响因素间的定量函数关系，文献[15]建立了膨胀波枪炮发射过程的动力学数值模型，通过计算得出不同结构参数及装填参数等对发射性能的影响规律，这些理论计算模型难以考虑所有的影响因素并对其主次顺序分析；文献[16]基于实验数据对装备性能及电磁环境影响因素进行GM(1,n)综合建模，并根据模型对影响因素的主次顺序分析，只考虑装备的单个性能，不能分析每个因素对装备性能的影响规律；文献[17]对装备性能及电磁环境影响因素进行探索性分析，可以对所有影响因素的所有水平进行建模，但只针对装备的单个性能，或者对多个性能进行聚合分析，且聚合过程中又引入了人为因素。
实际上装备性能有多种，同时受到多个电磁环境因素的影响，上述各单性能定量分析方法都忽视了装备性能的整体性，不能对影响因素进行综合分析及主次关系排序。
本文基于灰色系统理论[18-19]的灰色关联原理，建立综合装备多个性能数据及其相关影响因素数据的灰色关联矩阵，在此基础上利用优势分析原理实现对装备多个性能多个影响因素的综合分析及主次关系排序。
1 灰关联优势分析原理要进行装备多性能多电磁环境影响因素主次关系定量分析，首先要确定影响装备不同性能的主要电磁环境因素，以便在实际运用中排除或减小其影响，从而利于在恶劣的电磁环境下发挥其性能；其次需确定不同电磁环境因素的装备性能主次关系，便于在不同的电磁环境下充分发挥装备的性能。
1.1 灰色关联矩阵的建立基于灰色系统理论的灰色关联原理，综合考虑装备多个性能及其相关电磁环境因素的影响，建立分析数据的灰色关联矩阵。
假设装备性能数据建模序列为：其中x1(n),x2(n),…,x N(n)表示数据采集装置在时刻n采集到的装备性能数据。
电磁环境影响因素数据建模序列：其中y1(n),y2(n),…,y M(n)表示数据采集装置在时刻n采集的电磁环境影响因素数据。
令X i=(x i(1),x i(2),…,x i(n))(i=1,2,…,N)为参考数据列，Y j=(y j(1),y j(2),…,y j(n))(j=1,2,…,M)为比较数据列；并令Y j对于X i在k点的差异信息为，从而可以有能综合考虑装备多个性能及其相关电磁环境因素影响的三级环境参数(1)(2)基于灰色系统理论的相关原理，得到灰色关联系数γ(y j(k),x i(k))为(3)则Y j对于X i的灰色关联度γ(Y j,X i)为(4)则得到灰色关联矩阵R为(5)灰色关联矩阵中第i行元素是装备性能数据序列X i与电磁环境影响因素数据序列Y1,Y2,…,Y M的灰色关联度；第j列元素是装备性能数据序列X1,X2,…,X N与电磁环境影响因素Y j的灰色关联度。
1.2 基于灰色关联矩阵的优势分析基于灰色关联矩阵实现对装备多个性能、多个影响因素的主次关系分析，具体方法是：1) 对于灰色关联矩阵R，考察装备性能X i(i=1,2,…,N)的电磁环境影响因素，记(6)则电磁环境影响因素Y j*对装备性能X i的影响最优。
2) 对于灰色关联矩阵R，若存在k, i∈{1,2,…,N}，满足(7)则称所有电磁环境影响因素下装备性能X k优于装备性能X i，记为X k>X i，即表示装备性能X k对电磁环境影响因素的适应性优于装备性能X i。
若对于∀i=1,2,…,N，i≠k，恒有X k>X i成立，则称X k为装备最优性能，即表示装备性能X k对电磁环境影响因素的适应性最强。
3) 对于灰色关联矩阵R，若存在l, j∈{1,2,…,M}，满足(8)则称电磁环境影响因素Y l对所有装备性能的影响优于电磁环境影响因素Y j，记为Y l>Y j。
若∀j=1,2,…,M，l≠j，恒有Y l>Y j成立，则称电磁环境影响因素Y l对装备性能的影响最优。
4) 对于灰色关联矩阵R，若存在k, i∈{1,2,…,N}，满足(9)则称装备性能X k在所有电磁环境影响因素下准优于装备性能X i。
若对于∀i=1,2,…,N，i≠k，上述结论成立，则称装备性能X k为所有电磁环境影响因素下的准优性能。
5) 对于灰色关联矩阵R，若存在l, j∈{1,2,…,M}，满足(10)则称电磁环境影响因素Y l对所有装备性能的影响准优于电磁环境影响因素Y j。
若对于∀j=1,2,…,M，l≠j，上述结论成立，则称电磁环境影响因素Y l为对所有装备性能的准优因素。
2 灰关联优势分析示例在复杂电磁环境下装备性能(如信号侦察概率、识别正确率、虚警率等)易受到多种电磁环境因素(如背景信号强度、背景信号密度、信干比等)的影响。
为了在复杂电磁环境下能采取相应的措施提高装备性能，需要对电磁环境影响因素进行综合定量分析。
下面选择3个装备性能及相关的4个电磁环境影响因素进行示例分析，数据如表1所示(表中数据已进行归一化处理)。
表1 装备性能及环境因素数据根据表1中数据，基于1.1节步骤得到灰色关联矩阵：进而可进行如下分析：1) 在灰色关联矩阵R中，由第1行可知，影响装备性能一的电磁环境影响因素主次关系是环境因素一、因素四、因素二、因素三；由第2行可知，影响装备性能二的电磁环境影响因素主次关系是环境因素三、因素二、因素一、因素四；由第3行可知，影响装备性能三的电磁环境影响因素主次关系是环境因素三、因素一、因素二、因素四。
由第1列可知，在电磁环境影响因素一下装备性能主次关系是性能一、性能三、性能二；由第2列可知，在电磁环境影响因素二下装备性能主次关系是性能一、性能三、性能二；由第3列可知，在电磁环境影响因素三下装备性能主次关系是性能三、性能二、性能一；由第4列可知，在电磁环境影响因素四下装备性能主次关系是性能一、性能三、性能二。
2) 对于灰色关联矩阵R，当k,i∈{1,2,3}时有成立，即在所有电磁环境影响因素下装备性能三优于性能二，表明装备性能三对电磁环境影响因素的适应性优于性能二。
3) 对于灰色关联矩阵R，当l, j∈{1,2,3,4}时有成立，即电磁环境影响因素一对所有装备性能的影响优于电磁环境影响因素四。
4) 对于灰色关联矩阵R，当k,i∈{1,2,3}时，由于2.322 1>2.270 0>2.182 4，有成立，则在所有电磁环境影响因素下,装备性能一准优于性能三、性能三准优于性能二，其中装备性能一为所有电磁环境影响因素下的准优性能。
5) 对于灰色关联矩阵R，当l, j∈{1,2,3,4}时，由于1.735 2>1.710 3>1.690 2>1.638 8，即有成立，也就是考察对所有装备性能的影响，电磁环境影响因素三准优于因素一、因素一准优于因素二、因素二准优于因素四，其中电磁环境影响因素三为对所有装备性能的准优因素。
3 结果分析3.1 方法的优越性研究装备性能与电磁环境影响因素之间不同层次主次关系，其目的是掌握电磁环境对装备作战使用的“支撑”和“限制”两个方面的作用，从而为“在战场电磁环境中充分利用电磁环境的有利条件，回避及克服不利的电磁环境因素，发挥装备最佳作战效能及作战适用性能”提供有效参考。
受电磁环境影响的装备性能大致可用“作用距离与覆盖空域指标，传输成功率、定位成功率、定位误差、定位时间、侦察概率、干扰概率、信号截获时间等装备特定功能指标，以及可通时间概率与可靠性等”进行描述。
本文提出装备多性能多电磁环境影响因素的灰关联优势分析方法，其优越性体现在：① 检验评估复杂电磁环境下装备的综合性能时，能同时对多个性能多个影响因素进行综合分析；② 检验评估复杂电磁环境下装备完成特定作战任务的单项典型性能时，能对单项装备性能的电磁环境影响因素的主次关系进行分析；③ 针对特定的电磁环境影响因素，能分析受该电磁环境因素影响的多种装备性能的主次关系；④ 针对复杂电磁环境的多个影响因素，能分析所有电磁环境影响因素下的准优装备性能；⑤ 检验评估复杂电磁环境下装备的多种性能，能分析得到影响所有装备性能的准优电磁环境因素。
3.2 方法的系统性对于装备单项性能和电磁环境影响因素之间的函数关系，通常通过GM(1,N)模型或基于二级环境参数的灰色关联方法进行优势分析。
在对装备多个性能多个电磁环境影响因素综合分析时，如果采用这些方法分别对装备单项性能及其电磁环境影响因素进行分析，遗漏了装备各种单项性能之间的相互影响和相互作用，可能会导致分析结果的偏差。
