25
专业 1 2 0 3 1 1

5．求最值
minmin x0 (k ) xi ( k ) min(0,1,0,1,0,0) 0
i 1 k 1 n m
maxmax x0 ( k ) xi ( k ) max(7,6,5,6,6,5) 7
i 1 k 1
n
m

＝0.5 取计算，得 6．依据（12－5）式，
X 0 , X1 ,
17

常用的无量纲化方法有均值化法（见（ 12 － 3 ） 式）、初值化法（见（12－4）式）和
xx s
标准化变换等．
xi k
xi k 1 xi k m k 1
m
(12 3)
xi k xi k xi 1 i 0,1,
{ x0 } {9, 9, 9, 9, 8, 9, 9}

4．计算
编号 1 2 3 4 5 6
x0 (k ) xi (k )
外语 0 1 2 1 3 0 教学 量 1 2 0 1 3 4
， 见下表
科研 2 4 3 1 0 2 论文 3 1 2 4 0 2 著作 7 6 5 6 6 5 出勤 0 1 2 3 1 1
受的方法．

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。
12
应用举例
问题：对该地区总收入影响较直接的是养猪业还是养 兔业？
13
14
灰色关联分析法的步骤


利用灰色关联分析进行综合评价的步骤是： 1 ．根据评价目的确定评价指标体系，收集评 价数据。

客观世界中的事物往往现象复杂，因素繁多。我
们往往需要对系统进行因素分析，这些因素中哪
些对系统来讲是主要的，哪些是次要的，哪些需
要发展，哪些需要抑制，哪些是潜在的，哪些是
明显的。一般来讲，这些都是我们极为关心的问 题。事实上，因素间关联性如何、关联程度如何 量化等问题是系统分析的关键和起点。
10
因素分析的基本方法过去主要采取回归分析、方差
0 0.5 7 0 0.5 7 1 (1) 0.778， 1 (2) 1.000 1 0.5 7 0 0.5 7 1 (3)＝0.778， 1 (4)＝0.636， 1 (5)＝0.467， 1 (6)＝0.333
1 (7)＝1. 000，
映射 频率统计 典型分布 内涵 历史统计规律 大样本
映射 截集 隶属度可知 外延 认知表达 凭经验
4
灰色系统、白色系统和黑色系统
• 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，系统内各因素间有不确 定的关系。

x0 (1) , x0 2 , , x0 m X0
T
16

3．对指标数据进行无量纲化
无量纲化后的数据序列形成如下矩阵：
x0 1 x0 2 , Xn x0 m x1 2 x1 m x1 1 xn 1 xn 2 xn m
灰色系统理论及应用
灰色系统 灰色关联度分析 灰色预测
1
灰色系统理论简介

著名学者邓聚龙教授于20世纪70年代末、80年代 初提出； 诞生标志：邓教授第一篇灰色系统论文 “ The Control Problems of Grey Systems”，发表于北 荷兰出版公司期刊 System & Control Letter, 1982, No.5。
6、灰性不灭原理： “信息不完全”是绝对的。
6
灰色系统理论的主要内容

灰色系统理论经过 20 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、以灰色关联空间为依托的分析体 系、以灰色序列生成为基础的方法体系， 以灰色模型（GM）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。

28
存在的问题及解决方法
29
《灰色预测与决策模型研究》 党耀国 刘思峰等著 科学出版社 本书中提及了一些其它的灰色关联度，如绝对 关联度，相对关联度等 等，并且针对各自的适 用范围进行了讨论。
所以如果是在数学建模的过程中，我们可以根 据实际的需要，确定我们的关联度的计算公式。
30
生成数
31
将原始数据列中的数据,按某种要求作数据处理 称为生成. 客观世界尽管复杂,表述其行为的数据可能是 杂乱无章的,然而它必然是有序的,都存在着某种内 在规律,不过这些规律被纷繁复杂的现象所掩盖,人 们很难直接从原始数据中找到某种内在的规律.对原 始数据的生成就是企图从杂乱无章的现象中去发现 内在规律. 常用的灰色系统生成方式有: 累加生成,累减生成, 均值生成,级比生成等.
i 1 k 1 n m

两级最小差
与
max max x0 (k ) xi (k )
i 1 k 1
n
m
两级最大差
20

6．计算关联系数 由（ 12 － 5 ）式，分别计算每个比较序列与参 考序列对应元素的关联系数．
min min x 0 ( k ) xi ( k ) maxmax x0 ( k ) xi ( k )
7
灰色系统的应用范畴 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。 灰色系统理论是人们认识客观系统改造客观系统 的一个新型的理论工具。
8
灰色关联分析
9
一、关联分析的背景

其中 m 为指标的个数,
X i xi1 , xi2 , , xim , i 1 , 2 , , n
15
2．确定参考数据列 参考数据列应该是一个理想的比较标准， 可以以各指标的最优值 （或最劣值）构 成参考数据列，也可根据评价目的选择 其它参照值．记作
7．计算关联度 对各评价对象（比较序列）分别计算其 个指标与参考序列对应元素的关联系数 的均值，以反映各评价对象与参考序列 的关联关系，并称其为关联度，记为： 1 m r0 i i ( k ) m k 1

22

8．如果各指标在综合评价中所起的作用 不同，可对关联系数求加权平均值即

2

灰色系统理论的研究对象 “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。 灰色系统理论的研究内容 灰哲学、灰生成、灰分析、灰建模、灰预测、灰决 策、灰控制、灰评估、灰数学等。 灰色系统理论的应用领域 农业科学、经济管理、环境科学、医药卫生、矿业 工程、教育科学、水利水电、图像信息、生命科学、 控制科学等。
10 1 90 60 x 1 80 60
解之得，即80%转化为7．
19

4．逐个计算每个被评价对象指标序列（比较 序列）与参考序列对应元素的绝对差值 即 x0 (k ) xi (k ) （ k 1,, m i 1,, n ）n 为被评 价对象的个数）． 5．确定 min min x0 (k ) xi (k )
0.636
1.000 0.778 0.538 0.467
0.467
0.538 0.778 1.000 0.636
0.636
0.538 0.412 0.778 0.538
0.368
0.412 0.368 0.368 0.412
0.778
0.636 0.538 0.778 0.778
27

7．分别计算每个人各指标关联系数的均值 （关联序）：
3


三种不确定性系统研究方法的比较分析
(灰色系统理论、概率统计、模糊数学) 项目 研究对象 基础集合 灰色系统 贫信息不确定 灰色朦胧集 概率统计 随机不确定 康托集 模糊数学 认知不确定 模糊集
方法依据 途径手段 数据要求 侧重点 目标 特色
信息覆盖 灰序列算子 任意分布 内涵 现实规律 小样本
26

同理得出其它各值，见下表
编号
1
i (1)
0.778
i (2)
1.000
i (3)
0.778
i (4)
0.636
i (5)
0.467
i (6) i (7)
0.333 1.000
2
3 4 5 6
0.636
1.000 0.538 0.778 0.778
0.778
0.636 0.778 0.538 1.000
r01 0.778 1.000 0.778 0.636 0.467 0.333 1.000 0.713 7
r02 0.614，r03 0.680，r04 0.599，r05 0.683，r06 0.658
8．如果不考虑各指标权重（认为各指标同 等重要），六个被评价对象由好到劣依次 为1号，5号，3号，6号，2号，4号． 即 r01 r05 r03 r06 r02 r04
i k i k
i (k )
x0 ( k ) xi ( k ) maxmax x0 ( k ) xi ( k )
i k
（ 12 5)
k 1,, m
式中为分辨系数，在（0，1）内取值，若 越小， 关联系数间差异越大，区分能力越强。通常 取0.5