灰色系统
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灰色系统(Gray System)
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所谓灰色系统,是指研究者对于系统实现其输入——输出关系与过程只有部分认识,尚无全面认识。由于人们所研究和处理的大量系统(如社会、经济、文化、教育等系统)都可视为灰色系统。
(1)用灰色数学处理不确定量,使之量化
在数学发展史上,较早用于研究运动规律的是确定性的微分方程,一旦有了描写事物的微分方程和初值,就能确知该事物任何时刻的运动状态。随后发展了概率论与数理统计,用随机变量与随机过程来研究事物的状态和运动。模糊数学则研究没有清晰界限的事物,它通过隶属函数来使模糊概念量化。灰色系统则认为不确定量是灰色量,用灰色数学来处理不确定量,同样能将不确定量予以量化。
(2)充分利用已知信息寻求系统的运动规律
研究灰色系统的关键是如何使灰色系统白化、模型化、优化。灰色系统理论提出了灰色系统建模的具体数学方法,它能运用时间序列数据来确定微分方程的参量。灰色预测视时间序列为随时间变化的灰色过程,通过累加生成和相减生成,逐步使灰色量白化,从而建立相应于微分方程的模型并做出预测。
灰色预测模型只要求较短的观测资料即可预测,这是和时间序列分析、多元分析等概率统计模型要求较长资料很不一样的。因此,对于某些只有少量观测数据的项目来说,灰色预测是一个有用的工具。
在灰色系统理论创立和发展过程中,邓聚龙教授发现并提炼出灰色系统的基本原理。这些基本原理具有十分深刻的哲学内涵。主要的两个基本原理。
公理1(差异信息原理)“差异”是信息,凡信息必有差异。
公理2(解的非唯一性原理)信息不完全、不确定的解是非唯一的。
公理3(最小信息原理)灰色系统理论的特点是充分开发利用已占有的“最少信息”。
公理4(认知根据原理)信息是认知的根据。
公理5(新信息优先原理)新信息对认知的作用大于老信息。
公理6(灰色不灭原理)“系统不完全”(灰)是绝对的。