灰色系统理论与应用-南台科技大学 98 学年度第 2 期课程资讯

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用
灰色系统理论是一种用于研究不完全可信息的系统分析方法，可以用来模拟和预测系统的动态行为。

它的主要特点是以不确定性和不确定性作为基础，开发出一套灰色系统模型，用于分析和研究各种灰色的系统。

灰色系统理论的出现可以追溯到20世纪70年代，它是基于系统动力学理论的。

灰色系统理论的应用非常广泛，可以应用于各种系统，包括社会系统、经济系统、生态系统等。

它可以用于分析和预测各种复杂系统的动态行为，为改进系统结构和性能提供了重要依据。

例如，它可以用于分析社会经济发展的潜力，进而改善经济政策；也可以用于分析和改善生态系统的结构和功能，以解决生态系统的问题。

此外，灰色系统理论也可以用于企业管理，可以帮助企业更好地管理和控制其经营状况，从而提高企业的效率和生产力。

通过灰色系统理论，企业可以分析其经营状况，识别存在的问题，并采取有效措施来改善企业管理水平。

综上所述，灰色系统理论是一种用于分析和预测复杂系统的动态行为的理论，它的应用非常广泛，并可以用于企业管理，为改善系统性能和企业管理水平提供了重要依据。

灰色系统理论简介

社会问题分析
通过灰色关联分析等法，研究社会问题的内在关联和影响因素，为解决社会问题提供思路。
环境领域
气候变化预测
利用灰色系统理论对气候数据进行处理和分析，预测未来气候变化趋势，为应对气候变化提供依据。
环境污染评估
通过构建灰色预测模型，评估环境质量状况和污染发展趋势，为环境治理提供参考。
农业领域
行预测，为空气污染防治提供决策支持。
案例三：灰色系统理论在农业生产中的应用
总结词
利用灰色关联分析和灰色预测模型指导农业生产，提高农业产量和经济效益。
详细描述
农业生产是一个复杂的系统，受到多种因素的影响，而灰色系统理论可以为农业生产提供有效的指导。通过灰色关联分析和灰色预测模型，可以分析农业系统中各因素之间的关联程度和未来发展趋势，为农业生产提供科学依据。例如，在农作物种植中，可以利用灰色系统理论分析气候、土壤等因素对农作物生长的影响，制定合理的种植计划，提高农业产量和经济效益。
灰色关联分析的优势在于它能够处理不完全信息，对数据量要求不高，且计算简单。
ABCD
它通过比较各因素之间的相似度，量化它们之间的关联程度，从而为决策提供依据。
在实际应用中，灰色关联分析广泛应用于经济、社会、工程等多个领域。
灰色预测模型
01
灰色预测模型是灰色系统理论中用于预测未来发展趋势的方法。
发展历程
灰色系统理论经过多年的研究和发展，已经广泛应用于各个领域，包括经济、管理、社会、环境等。
未来展望
随着信息技术和大数据的不断发展，灰色系统理论将会在更广泛的领域得到应用和发展，同时也将面临更多的挑战和机遇。
02
灰色系统理论的核心概念
灰色关联分析

《灰色系统理论及其应用》——读书笔记

第一章灰色系统的概念与基本原理1.1 灰色系统理论的产生于发展动态1.1.1 灰色系统理论产生的科学背景1、在系统研究中，由于内外扰动的存在和认识水平的局限，人们得到的信息往往带有某种不确定性。

随着科学技术的发展和人类社会的进步，人们对各类系统不确定性的认识逐步深化，对不确定性系统的研究也日益深入。

邓聚龙于80年代创立的灰色系统理论。

2、中国学者邓聚龙在1982年创立的灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。

3、灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。

1.1.2 灰色系统理论的产生与发展动态1、灰色系统理论的产生——1982年，北荷兰出版公司的《系统与控制通讯》（Systems & Control Letters）杂志刊载了我国学者邓聚龙的第一篇灰色系统系统论文“灰色系统的控制问题”（The control problem of grey systems）；同年，《华中工学院学报》刊载了邓聚龙的第一篇中文灰色系统论文“灰色控制系统”。

这两篇开创性论文的公开发表，标志着灰色系统理论的问世。

1.1.3 不确定性系统的特征与科学的简单性原则1、信息不完全、不准确是不确定性系统的基本特征。

2、系统演化的动态特性、人类认识能力的局限性和经济、技术条件的制约，导致不确定性系统的普遍存在。

3、信息不完全是不确定性系统的基本特征之一。

信息不完全是绝对的，信息完全则是相对的。

4、概率统计中的“大样本”，实际上表达了人们对不完全的容忍程度。

通常情况下，样本量超过30即可视为“大样本”。

5、不确定性系统的另外一个基本特征是数据不准确。

从不准确产生的本质来划分，又可分为概念型、层次型和预测型三类：（1）概念型。

概念型不准确源于人们对某种事物、观念或意愿的表达，如人们通常所说的“大”、“小”、“多”、“少”、“高”、“低”、“胖”、“瘦”、“好”、“差”以及“年轻”、“漂亮”、“一堆”、“一片”、“一群”等，都是没有明确标准的不准确概念，难以用准确的数据表达。

灰色系统理论及其应用学习心得

灰色系统理论及其应用学习心得1.灰色系统理论的产生现代科学技术在高度分化的基础上又呈现了高度综合的大趋势，导致了具有方法论意义的系统科学学科群的出现。

系统科学揭示了事物之间更为深刻、更具本质性的内在联系，大大促进了科学技术的整体化进程；许多科学领域中长期难以解决的复杂问题随着系统科学新学科的出现迎刃而解；人们对自然界和客观事物演化规律的认识也由于系统科学新学科的出现而逐步深化。

20 世纪 40 年代末诞生的系统论、信息论、控制论，产生于20 世纪60 年代末、70 年代初的耗散结构理论、协同学、突变论、分形理论以及 70 年代中后期相继出现的超循环理论、动力系统理论、泛系理论等都是具有横向性、交叉性的系统科学新学科。

在系统研究中，由于内外扰动的存在和认识水平的局限，人们所得到的信息往往带有某种不确定性。

随着科学技术的发展和人类社会的进步，人们对各类系统不确定性的认识逐步深化，不确定性系统的研究也日益深入。

20 世纪后半叶，在系统科学和系统工程领域，各种不确定性系统理论和方法的不断涌现形成一大景观。

如扎德（L. A. Zadeh）教授于60年代创立的模糊数学，邓聚龙教授于 80 年代创立的灰色系统理论，帕拉克（Z. Pawlak）教授于 80 年代创立的粗糙集理论（Rough Sets Theory）和王光远教授于 90年代创立的未确知数学等，都是不确定性系统研究的重要成果。

这些成果从不同角度、不同侧面论述了描述和处理各类不确定性信息的理论和方法。

1982年，中国学者邓聚龙教授创立的灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。

灰色系统理论以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。

社会、经济、农业、工业、生态、生物等许多系统，是按照研究对象所属的领域和范围命名的，而灰色系统确是按颜色命名的。

第三章灰色系统理论及其应用

第三章灰色关联分析一般的抽象系统，如社会系统，经济系统，农业系统，生态系统等都包含有许多种因素，多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。

我们常常希望知道众多的因素中，哪些是主要因素，哪些是次要因素，哪些因素对系统发展影响大，哪些因素对系统发展影响小，哪些因素对系统发展起推动作用需加强，哪些因素对系统发展起阻碍作用需抑制……数理统计中的回归分析，方差分析，主成分分析等都是用来进行系统特征分析的方法。

但数理统计中的分析方法往往需要大量数据样本，且服从某个典型分布。

灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾.它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,更不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。

灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。

曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小。

例如某地区农业总产值X,0种植业总产值X，畜牧业总产值2X和林业总产值3X，从11997-2002年共6年的统计数据如下：X=（18，20，22，35，41，46）X=（8，11，12，17，24，29）1X=（3，2，7，4，11，6）20X =（5，7，7，11，5，10）从直观上看，与农业总产值曲线最相似的是种植业总产值曲线，而畜牧业总产值曲线和林果业总产值去与农业总产值曲线在几何形状上差别较大。

因此我们可以说该地区的农业仍然是以种植业为主的农业，畜牧业和林果业还不够发达。

3.1灰色关联因素和关联算子集进行系统分析，选准系统行为特征的映射量后，还需进一步明确影响系统行为的有效因素。

如要作量化研究分析，则需要对系统行为特征映射量和各有效因素进行处理，通过算子作用，使之化为数量级大体相近的无量纲数据，并将负相关因素转化为正相关因素。

定义3.1.1设((1),(2),,())ii i i X x x x n =为因素i X 的行为序列，1D 为序列算子，且1111((1),(2),,())i i i i X D x d x d x n d =其中1()()(1)0;1,2(1)i i i i x k x k d x k nx =≠=，则称1D 为初值化算子。

灰色系统理论与应用

4.2 灰色关联投影法原理：
（1）确定决策矩阵（2）初始化决策矩阵（3）确定灰色关联决策矩阵（4）确定灰色关联投影值
4.3 一般步骤：
（1）根据已知的水利方案决策集合和指标集合，首先找出相对最佳决策方案的评价指标，然后列出方案集合对指标集合的决策矩阵。（2）进行初值化处理得到初始化决策矩阵。（3）计算出子序列与母序列，得到其他决策方案与相对最佳方案的灰色关联度，在这里取分辨系数值为0.5 （4）构造灰色关联度判断矩阵（5）评价指标之间的权向量，构造一组新的加权矢量。（6）计算出各个决策方案在相对最佳方案上的灰色关联投影值。（7）根据各个投影值的大小，对每个决策方案做出科学的评价，投影值越大，说明该决策方案与相对最佳方案越接近，该方案就越优。
• 灰色系统的基本概念
白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是完全充分的。黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系统内各因素有不确定的关系。
• 灰色系统理论的概念
i k i k
X 0 ( k ) X i ( k ) P max max X 0 ( k ) X i ( k )
i k
(i 1, 2...m; k 1, 2,...n)
式中 X 0 ( k ) X i ( k ) 为参评数据序列与第i个标准数据序列对应第k个指标差的绝对值； min min X 0 ( k ) X i ( k ) 为二级， i k max max X 0 ( k ) X i ( k ) 为二级最大差。 i k
5.1.4 关联度的确定与排序讲参评数据序列的关联系数集中为一个值，作为关联程度的数量特征，用 R0i 表示，并根据式（4）计算结果进行排序，以确定参评数据序列与标准数据序列的关联程度。

灰色系统理论在科学研究中的应用

灰色系统理论在科学研究中的应用灰色系统理论是一种新兴的多学科交叉的理论，它包含了数学、物理、化学、经济等多个领域的知识，具有高度的综合性和灵活性。

灰色系统理论的主要特点是它能够用极少的信息来进行研究和预测，且能够处理不完备、不确定、不精确的问题。

如此奇妙的特点让灰色系统理论在科学研究中被广泛应用，本文将对其应用进行详细阐述。

1. 灰色系统理论在物理学研究中的应用在物理学研究中，灰色系统理论可以用于分析和预测系统的动态特性。

例如利用灰色系统理论分析海洋水温变化规律，可以得出未来一段时间内海洋水温变化趋势，在中长期的气候预测中具有重要的应用价值。

此外，灰色系统理论也可以用于学术界基础物理和应用物理研究中。

例如在一些射线物理研究中，利用灰色系统理论可以方便地对射线的内部结构进行分析和预测，以便更好地研究射线的应用和制作。

2. 灰色系统理论在经济学研究中的应用在经济学研究中，由于经济发展具有复杂性、不确定性和非线性，利用灰色系统理论进行经济分析和预测展现出广泛的应用前景。

例如利用灰色系统理论可以预测市场的变化情况，发掘交易法则，为投资者提供支持和指导。

同时，还能利用灰色系统理论对传统APR模型进行改进，以便更好地预测和分析供应量、消费量、价格等相关经济指标的变化。

3. 灰色系统理论在化学研究中的应用在化学领域，利用灰色系统理论可以对化学反应和物质性质进行研究。

由于灰色系统理论可以利用少量的信息对物质性质进行刻画，能够方便地预测未知物质的相关性质，并帮助提高化学实验的效率和精度。

例如在药物设计、石油化学和化工等领域，利用灰色系统理论可以对未知物质的反应活性、物理化学性质进行预测和分析，以便更好地进行药物、石化和化工产品的开发与制造。

4. 灰色系统理论在生物学研究中的应用在生物学研究中，利用灰色系统理论可以分析生物大数据，探寻生物系统的本质和特性，提高生物分析的效率和准确性。

例如对于未来的生物药物研究，利用灰色系统理论可以对药物的安全性、稳定性等方面进行预测，以便更好地保障人类健康。

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用随着社会的不断发展，信息技术的快速发展，以及人们对社会治理方式的不断追求，灰色系统理论出现在我们的视野中。

灰色系统理论是一种用来处理不确定性事物的方法，也是一种用来建立数学模型的理论，它在信息处理、决策和控制等领域被广泛应用，为社会的发展和进步做出了巨大贡献。

一、灰色系统理论的基本概念灰色系统理论源于中国科学家陈纳德教授在上世纪80年代提出的概念，灰色系统理论是分析那些知识不充分，信息不完全，不确定性很大的系统时所采用的一种数学方法和理论。

灰色系统理论主要包括灰色系统模型、灰色控制、灰度关联分析等。

其中，灰色系统模型是灰色系统理论的核心，是灰色系统研究的基础。

灰色系统理论的基本概念包括：1、灰色：所谓灰色指的是在信息不完全、不确定的情况下，既有明确的肯定性信息，又有模糊的否定性信息。

2、灰色系统：指的是一个系统中存在着一定的灰色信息，不确定性较大，而且难以准确描述。

3、灰色预测：灰色预测是指在将来某一时刻，根据已知历史发展情况，采用灰色系统理论对未来状态进行预测。

4、灰量化：指将不确定性问题量化、标准化的过程。

二、灰色系统理论的应用灰色系统理论在信息处理、决策和控制等领域得到了广泛的应用。

具体来说，它主要包括以下几个方面：1、灰色预测：灰色预测是灰色系统应用的主要领域之一。

它根据已知的数据，通过灰色预测模型对未来进行预测，从而帮助人们制定合理的决策。

2、灰度关联分析：灰度关联分析是对一个或多个变量之间的相关性进行分析的方法。

它可以对时间序列、空间序列等各种序列进行关联分析，从而帮助我们了解变量之间的关系。

3、灰色控制：灰色控制是利用灰色系统理论对控制过程进行建模、分析和控制的方法。

它可以解决控制系统中常见的灰色关键变量辨识、灰色建模、灰色预测和灰色控制等问题。

4、灰色决策：灰色决策是灰色系统理论应用的又一个重要领域。

它可以帮助人们在不完全信息的情况下，进行有效的决策。

三、灰色系统理论的优势相比于传统方法，灰色系统理论具有以下几个优势：1、适用性广：灰色系统理论可以处理那些不完全信息、不确定性较大的问题，广泛应用于物理、生物、环境、社会、经济等多个领域。

灰色系统理论简介

灰色系統理論簡介一、什麼是灰色系統二、什麼是灰色系統理論三、灰色系統理論建立的歷史背景四、灰色系統理論的主要內容五、灰色系統理論的兩條基本原理六、灰色系統的應用範疇七、灰色系統的優點八、灰色系統的應用實例一、什麼是灰色系統（Grey System）灰色分析全名為灰色系統理論分析（Grey System Theory），是由中國鄧聚龍教授於1982年在國際經濟學會議上提出，該理論主要是針對系統模型之不明確性，資訊之不完整性之下，進行關於系統的關聯分析（Relational Analysis）、模型建構（Constructing A Model）、借由預測（Prediction）及決策（Decision）之方法來探討及瞭解系統。

自然界對人類社會來講不是白色的(全部都知道)，也不是黑色的(一無所知)，而是灰色的(半知半解)。

人類的思考、行為也是灰色的，人類其實是生存在一個高度的灰色信息關係空間之中，例如：人體系統、糧食生產系統等。

部分信息已知，部分信息未知的系統，稱為灰色系統。

控制論中主要以顏色命名，常以顏色之深淺表示研究者對內部信息（information）和對系統本身的了解及認識程度之多寡，黑色，表示信息缺乏；白色，表示信息充足；而介於白色（W）系統與黑色（B）系統之間，其信息部份已知，信息部分未知的這類系統便稱之為灰色（G）系統。

二、什麼是灰色系統理論灰色系統理論是研究灰色系統分析、建模、預測、決策和控制的理論。

它把一般系統論、信息論及控制論的觀點和方法延伸到社會、經濟和生態等抽象系統，並結合數學方法，發展出一套解決信息不完全系統（灰色系統）的理論和方法。

灰色系統理論分析具有溝通社會科學及自然科學的作用，可將抽象的系統加以實體化、量化、模型化及做最佳化。

三、灰色系統理論建立的歷史背景1948年，美國數學家申農提出『信息論』，學者維納（Weiner）發表『控制論』一書。

1951年，巴黎舉行了第一屆國際會議，確認了控制論是一們新興的學科。

数学建模——灰色系统理论及其应用

2 r 1 r 1 r
x
r
k x k , k 1,2,, n
r x r k r 1 x r k r 1 x r k 1

四、灰色预测的步骤
1.数据的检验与处理
首先，为了保证建模方法的可行性，需要对已知数据列做必要的检验处理。设参考数据为 x(0) ( x(0) (1), x(0) (2),...,x(0) (n))，计算数列的级比
2 n 1 2 n2
(0)
y (0) (k ) x(0) (k ) c, k 1,2,...,n
五、灰色预测计算实例
例4 北方某城市1986～1992 年道路交通噪声平均声级数据见表6 表6 市近年来交通噪声数据[dB(A)]
第一步: 级比检验建立交通噪声平均声级数据时间序列如下：
（三）、主要内容
灰色系统理论经过 10 多年的发展，已基本建立起了一门新兴学科的结构体系，其主要内容包括以“灰色朦胧集”为基础的理论体系、以晦涩关联空间为依托的分析体系、以晦涩序列生成为基础的方法体系，以灰色模型（ G，M）为核心的模型体系。以系统分析、评估、建模、预测、决策、控制、优化为主体的技术体系。
x i
1
0 与 x i 之间满足下述关系，即

x 1 k x 0 m
为数列 i x x i 则称数列
1
0
m 1
k
的一次累加生成数列。
显然，
r
次累加生成数列有下述关系：
x r k x r k 1 x r 1 k
（四）、应用范畴
灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面：（1）灰色关联分析。（2）灰色预测：人口预测；初霜预测；灾变预测….等等。（3）灰色决策。（4）灰色预测控制。

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用一、灰色系统理论概述灰色系统理论，是一种研究不确定性问题的方法。

它起源于20世纪80年代，由中国学者邓聚龙教授提出。

灰色系统理论认为，现实世界中的许多问题并非非黑即白，而是介于黑白之间的灰色地带。

这种理论为我们处理复杂、模糊、不确定性问题提供了一种新的视角。

灰色系统理论的核心思想是通过对部分已知信息的挖掘和加工，实现对整个系统行为的合理预测和控制。

它将系统分为白色系统、黑色系统和灰色系统。

白色系统是指信息完全已知的系统，黑色系统是指信息完全未知的系统，而灰色系统则是介于两者之间的系统，部分信息已知，部分信息未知。

二、灰色系统理论的基本原理1. 灰灰是灰色系统理论的基础，它通过对原始数据进行处理，具有规律性的序列。

常见的灰方法有累加（AGO）、累减（IGO）和均值等。

2. 灰关联分析灰关联分析是灰色系统理论的重要方法，用于分析系统中各因素之间的关联程度。

通过对系统各因素发展变化的相似度进行比较，揭示系统内部因素之间的联系。

3. 灰预测灰预测是灰色系统理论在实际应用中的重要手段，它通过对部分已知信息的挖掘，建立灰色模型，对系统未来发展趋势进行预测。

三、灰色系统理论的应用领域1. 经济管理灰色系统理论在经济学和管理学领域具有广泛的应用，如企业竞争力分析、市场预测、投资决策等。

通过灰关联分析，可以找出影响企业发展的关键因素，为企业制定发展战略提供依据。

2. 工程技术在工程技术领域，灰色系统理论可用于设备故障预测、质量控制、能源消耗分析等。

例如，通过对设备运行数据的分析，建立灰色预测模型，提前发现潜在故障，确保设备安全运行。

3. 社会科学4. 生态环境在生态环境领域，灰色系统理论可以用于水资源评价、环境污染预测、生态平衡分析等。

通过对生态环境数据的挖掘，有助于我们更好地了解和把握生态环境的发展态势。

四、灰色系统理论的优势与局限性优势：1. 对小样本数据的适用性：灰色系统理论不需要大量数据即可进行建模和分析，这对于样本量有限的情况尤其有价值。

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用第一章灰色系统的概念与基本原理1.1灰色系统理论的产生和发展动态1982年，北荷兰出版公司出版的《系统与控制通讯》杂志刊载了我国学者邓聚龙教授的第一篇灰色系统理论论文”灰色系统的控制问题”，同年，《华中工学院学报》发表邓聚龙教授的第一篇中文论文《灰色控制系统》，这两篇论文的发表标志着灰色系统这一学科诞生。

1985灰色系统研究会成立，灰色系统相关研究发展迅速。

1989海洋出版社出版英文版《灰色系统论文集》，同年，英文版国际刊物《灰色系统》杂志正式创刊。

目前，国际、国内300多种期刊发表灰色系统论文，许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。

国际著名检索已检索我国学者的灰色系统论著3000多次。

灰色系统理论已应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果。

1.2几种不确定方法的比较（系统科学---系统理论）概率统计，模糊数学和灰色系统理论是三种最常用的不确定系统研究方法。

其研究对象都具有某种不确定性，是它们共同的特点。

也正是研究对象在不确定性上的区别，才派生了这三种各具特色的不确定学科。

模糊数学着重研究“认识不确定”问题，其研究对象具有“内涵明确，外延不明确”的特点。

比如“年轻人”内涵明确，但要你划定一个确定的范围，在这个范围内是年轻人，范围外不是年轻人，则很难办到了。

概率统计研究的是“随机不确定”现象，考察具有多种可能发生的结果之“随机不确定”现象中每一种结果发生的可能性大小。

要求大样本，并服从某种典型分布。

灰色系统理论着重研究概率统计，模糊数学难以解决的“小样本，贫信息”不确定性问题，着重研究“外延明确，内涵不明确”的对象。

如到2050年，中国要将总人口控制在15亿到16亿之间，这“15亿到16亿之间“是一个灰概念，其外延很清楚，但要知道具体数值，则不清楚。

三种不确定性系统研究方法的比较分析项目灰色系统概率统计模糊数学研究对象贫信息不确定随机不确定认知不确定基础集合灰色朦胧集康托集模糊集方法依据信息覆盖映射映射途径手段灰序列算子频率统计截集数据要求任意分布典型分隶属度可布知侧重点内涵内涵外延认知表达目标现实规律历史统计规律特色小样本大样本凭经验1.3灰色系统理论的基本概念定义1.3.1信息完全明确的系统称为白色系统。

灰色系统理论及其应用

灰色系统理论及其应用第一章灰色系统的概念与基本原理1.1灰色系统理论的产生和发展动态1982年，北荷兰出版公司出版的《系统与控制通讯》杂志刊载了我国学者邓聚龙教授的第一篇灰色系统理论论文”灰色系统的控制问题”，同年，《华中工学院学报》发表邓聚龙教授的第一篇中文论文《灰色控制系统》，这两篇论文的发表标志着灰色系统这一学科诞生。

1985灰色系统研究会成立，灰色系统相关研究发展迅速。

1989海洋出版社出版英文版《灰色系统论文集》，同年，英文版国际刊物《灰色系统》杂志正式创刊。

目前，国际、国内300多种期刊发表灰色系统论文，许多国际会议把灰色系统列为讨论专题。

国际著名检索已检索我国学者的灰色系统论著3000多次。

灰色系统理论已应用范围已拓展到工业、农业、社会、经济、能源、地质、石油等众多科学领域，成功地解决了生产、生活和科学研究中的大量实际问题，取得了显著成果。

1.2几种不确定方法的比较（系统科学---系统理论）概率统计，模糊数学和灰色系统理论是三种最常用的不确定系统研究方法。

其研究对象都具有某种不确定性，是它们共同的特点。

也正是研究对象在不确定性上的区别，才派生了这三种各具特色的不确定学科。

模糊数学着重研究“认识不确定”问题，其研究对象具有“内涵明确，外延不明确”的特点。

比如“年轻人”内涵明确，但要你划定一个确定的范围，在这个范围内是年轻人，范围外不是年轻人，则很难办到了。

概率统计研究的是“随机不确定”现象，考察具有多种可能发生的结果之“随机不确定”现象中每一种结果发生的可能性大小。

要求大样本，并服从某种典型分布。

灰色系统理论着重研究概率统计，模糊数学难以解决的“小样本，贫信息”不确定性问题，着重研究“外延明确，内涵不明确”的对象。

如到2050年，中国要将总人口控制在15亿到16亿之间，这“15亿到16亿之间“是一个灰概念，其外延很清楚，但要知道具体数值，则不清楚。

三种不确定性系统研究方法的比较分析项目灰色系统概率统计模糊数学研究对象贫信息不确定随机不确定认知不确定基础集合灰色朦胧集康托集模糊集方法依据信息覆盖映射映射途径手段灰序列算子频率统计截集数据要求任意分布典型分隶属度可布知侧重点内涵内涵外延认知表达目标现实规律历史统计规律特色小样本大样本凭经验1.3灰色系统理论的基本概念定义1.3.1信息完全明确的系统称为白色系统。