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考试科目代码3358考试科目名称灰色系统理论
参考书目《灰色系统理论及其应用》刘思峰等编，科学出版社；AnIntroductionToGreySystems，IIGSS，1998;GreyInformation：TheoryandPracticalApplications，Springer-Verlag，2006年。
考试大纲一、考试的总体要求本课程考试内容涵盖灰色系统的基本概念与基本原理、序列算子与灰色序列生成、灰色关联分析、灰色聚类评估、灰色系统模型、灰色系统预测、灰色组合模型、灰色决策等内容。重点考核学生掌握对序列算子构造、灰色关联公理与灰色关联度、基于白化权函数的灰色聚类评估方法、灰色系统模型的建模机理、灰色预测模型的选择与优化的学习。培养学生运用灰色系统理论进行经济社会系统分析的基本能力，促进学生对问题判断力、分析力和决策力的提升。二、考试的基本内容1.灰色系统的基本概念与基本原理，主要包括灰色系统理论的产生与发展动态、灰色系统的概念与基本原理、灰数及其运算、灰数白化与灰度、灰数灰度的一种公理化定义。2.灰数方程与灰色矩阵，主要包括灰色代数方程与灰色微分方程、灰色矩阵及其运算、几种特殊的灰色矩阵、灰色矩阵的奇异性、灰色特征值与灰色特征向量。3.序列算子与灰色序列生成，主要包括冲击扰动系统与序列算子、均值生成算子、序列的光滑性、级比生成算子、累加生成算子与累减生成算子、累加生成的灰指数律。4.灰色关联分析，主要包括灰色关联因素与关联算子集、距离空间、灰关联公理与灰色关联度、广义灰色关联度、其它几种灰色关联度、关联序、优势分析。5.灰色聚类评估，主要包括灰色关联聚类、灰色变权聚类、灰色定权聚类、基于三角白化权函数的灰色评估、灰色评估系数向量的熵。6.灰色系统模型，主要包括GM(1,1)模型、Verhulst模型、GM模型参数优化、灰色经济计量学模型、灰色生产函数模型、灰色—周期外延组合模型、灰色人工神经网络模型、显性灰色组合模型的基本建模方法、灰色线性回归组合模型、灰色马尔可夫模型、灰色转移概率马尔可夫模型、灰色状态马尔可夫模型等。7.灰色系统预测，主要包括数列预测、区间预测、灰色灾变预测、波形预测、系统预测。8.灰色决策，主要包括灰色决策基本概念、灰靶决策、灰关联决策、灰色发展决策、灰色聚类决策、单目标化局势决策。