灰色数理资源科学导论

　　Introduction to Grey Mathematical Theory
　　Chapter1 Conception Exploiting
　　1.1 Conception on Grey Resources
　　1.2 Properties on Grey Resources——Economic-Technical Propeilies
　　1.3 Categories on Grey Resources
　　1.4 Efficacy-Wealth Co-Survival Model：S Model
　　1.5 Grey Hazy Set on Resource Efficacy Forming
　　Chapter2 The Ecology Exploitation of Social Resource
　　2.1 Ordering Effectiveness Concept of Grey Resource
　　2.2 Ordering Effectiveness in GM （ 1， N）
　　2.3 GM（1，N） Integrating Concept
　　2.4 GM（ 1 ，N） Integrating Criterion on Resource Optimal Integrating
　　2.5 Instance of Ecotogy Exploiting on Social Resource
　　2.5. l Resource background
　　2.5.2 Behavior resource series LHK urban resource optimum integrating planning
　　2.5.3 Component integrating
　　Chapter 3 Programming Exploitation
　　3.1 Outline on Programming Exploitation
　　3.2 Grey Linear Programming with Thrift Resources
　　3.2.1 Notations
　　3.2.2 Grey league space
　　3.2.3 Thrift resource grey linear programming
　　3.2.4 Calculating example on SRGLP
　　3.3 Ergodic Sparing Resource Grey Linear Programming
　　3.3.1 Goal on programming
　　3.3.2 Notations
　　3.3.3 ERSRGLP calculating
　　3.4 Thrift Resource Situation Programming on Components
　　3.4.1 GLLERP
　　3.4.2 Thrift of resource grey situation linear programming of components
　　3.4.3 Principle and calculation on replacement of components in value engineering
　　3.5 Thrift of Resources Time Domain Situation Grey Programming
　　3.6 Thrift of Resource Situation Programming in time Domain for Total Ration Limit
　　Chapter 4 Biology Exploitation of Life Resource
　　4.1 Outline on Life Resource Exploitation
　　4.2 GRA Breeding Target Character
　　4.3 The Selection of Optimal Region for Breeding
　　4.4 Farent Sorting via GRA
　　4.5 Quality Analysis for Gluctenin Subunit of High-Quality Wheat
　　4.6 Life Prophylaxis（ Biology Relationship With Grey Numbers）
　　4.7 Grey Differential Model of Animal Living & Exercising Relation
　　Chapter 5 Biology Exploitation of Grey Mathematical Resources
　　5.1 Outline on Biology Exploitation of GMR
　　5.2 Steep GM（1，1）
　　5.3 GM Modeling in Resource Efficacy Space
　　5.3.1 Essence set
　　5.3.2 Axioms and definitions
　　5.4 Mineral Resource Exploiting（ Grey Trap）
　　5.4.1 Grey trap concept
　　5.4.2 Simulation calculation of grey trap
　　5.5 Grey Assessment in Resource Efficacy Field
　　5.5.1 Outline
　　5.5.2 W-abstract
　　5.5.3 Both synthesis in assessed
　　5.5.4 Data matrix
　　5.5.5 Laws of label body
　　5.5.6 Grey statistic
　　5.5.7 Calculating example for statistic assessment
　　Chapter 6 Biology Exploiting of Information Resources
　　6.1 National Economic Information Resource（Resource Block）
　　6.1.1 Definition on sub-block B
　　6.1.2 Resource mode
　　6.1.3 Resource modes ordering
　　6.2 Ore Resource Exploiting Situation Prediction
　　6.3 Spring Resource Prediction
　　6.4 Flow Prediction in Flood Season of River
　　6.5 Prediction of Exploiting Situation for Reservoir Resource
　　6.6 Chinese Herbal Medicine Resource
　　6.6.1 Table Element （TE）
　　6.6.2 Chinese herbal medicine-comparison of life mass spectrum and ionizing-tech by table element
　　6.6.3 GRA on indicators of hypertension
　　6.6.4 TE on A & DK（analyzing & differentiating kenning） modal and A & DK knowledge in TCMS（traditional Chinese medicine science）
　　6.6.5 TE on life resource in Chinese herbal medicine

　　    邓聚龙，Deng Julong is the Professor and Ph. D Advisor of Control Sciences and Engineering in Huazhong University of Science and Technology（HUST），Wuhan， China. He is the Creator of Grey System Theory and Grey Mathematical Resource Science， which have beenim plemented in petroleum， geophysics， medicine， ndustry control， management， agriculture and the other field.16 books， such as The Grey Control System（2-thedition），Grey Forecasting and Grey Decision Making， Elements on Grey Theory， the Primary Methods of Grey System Theory， and 216 papers have been published at home and abroad.

　　    Let "Mathematical Resource Science" be an amalgamation， thus"Grey Mathematical" and "Grey Mathematical Resource Science"connotes their two subsets.
　　    "Mathematical Resource" connotes the model， algorithms， theo-rems， laws， conceptions possessing values of resource in mathematic，physic， and grey theory.
　　    We call resource existing mechanism， and resource distinctionthe resource biology （ or biology for short）. We thus say biology is the must for every resource.
　　    Accordingly， there are life biology， mathematical biology， societybiology， and information biology， owing to the cardinal purpose for re-source studying is to exploiting and utilizing resources. Thus the ex-ploiting mathematical resource connotes to exploit its existing mecha-nism and distinctions.