不确定性系统科学概要[①]，本文主要内容关键词为：概要论文,不确定性论文,科学论文,系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着科学技术的发展，人们已经认识到，那种把自然界、社会界各个部分从总的联系中分离出来，分门别类地进行研究的机械决定论和还原论已经不能完全适应科学发展的需要。只有从系统思想出发，从总体把握事物的性质和运动规律，才能真正认识到事物的本质，驾驭事物的发展规律。然而，反映事物本质的东西是人们认识到的信息，对信息处理的主要方法是数学。下面，我们就按照：信息—数学—系统过程阐明本文的主题。
1 不确定性信息
1.1 不确定性信息的概念
在众多论著中，一谈到不确定性信息就是随机信息。我们认为这是不全面的。因为信息特征是事物的要素、结构、功能的统一体现。信息过程有三个环节：源信息—信道—宿信息。源信息是事物本身所固有的，是客观的。它在能量的作用下向周围发射。信道是传输信息的途径和媒介。通过信道，将源信息传输到接收系统。宿信息是接受系统所呈现的信息。人类所能获得、所能掌握的信息只能是宿信息。它决定于事物所固有的源信息和信道的传播过程，还要受到接收系统的制约和人的辩识能力的限制。由于外界噪音的干扰，源信息经过信道到宿信息，往往会有不同程度、不同方面的失真现象；由于接收系统和人的辨识能力的限制。这种再传播过程也会使信息严重失真。失真的信息显然不能确切地、不能全面地反映事物的本质，这就是信息的不确定性。我们称失真的信息为不确定性信息。
从不确定性信息的产生过程可以看出，它是人类认识过程的结果，是物质运动的必然结果。如果说信息是确定的，只能说它指的是源信息，（但从信息的传播过程已知：我们所能得到的只能是宿信息，源信息是不可能直接得到的。）或者说事物比较简单，我们可以人为地把它看作是确定的。然而由于信息过程的复杂性，可以被看作是确定的宿信息是极少的。我们的结论是：在人类所获取的宿信息中，不确定性信息是绝对的，确定性信息是相对的；而且因为不确定性信息的产生根源非单方面，故除随机信息之外，还有其它类型的不确定性信息。
1.2 不确定性信息的分类
目前，人们已认识到了四种不确定性信息：
A.随机信息
由于条件提供的不充分或偶然因素的干扰，使得几种人们已经知道的结果呈现偶然性，在某次随机试验中不能预知哪一个结果发生。由随机试验获得的宿信息称为随机信息。随机信息在经济系统中表现尤为突出，如价格的波动、市场状况、开工率不足，等等。
B.模糊信息
由于事物的复杂性，使其界限不分明，使其概念不能给出确定的描述，不能给出确定的评定标准，它向人们提供的宿信息称为模糊信息。如技术经济方案的优与劣，产品质量的好与坏，等等，都是模糊概念。
C.灰色信息
由于信道上噪音干扰和接收系统的能力（含人的辨识能力）的限制，人们只能获得事物的部分信息或信息量的大致范围，而不知其全部信息或确切信息。这种部分已知部分未知的信息称为灰色信息。如各经济指标的量化数据，由于上述原因，我们不能获得该指标的全部数据，所获得数据也只能反映某时刻的大致状态，这类信息就是灰色信息。
D.未确知信息
纯主观上、认识上的不确定性信息称为“未确知信息”。这种信息的产生可归结为盲动试验。它可以在似乎相同的条件下重复进行，但试验的结果并非完全是已知的。例如，折旧资金产生于两种磨损：机械磨损和精神磨损。其中机械磨损是生产因素和自然因素引起的，可以看作是已知的。精神磨损是由于由同类机器的生产费用降低或由于产生了新的更有效的机器设备而引起的原有固定资产的贬值。这方面的结果很难精确的量化，在人为的测算之前是未知的，测算的结果也只能是真值的X%。
1.3 四种不确定性信息的比较
随机信息的验前结果是已知的，只是不知验后结果，它描述的是非此即彼现象。模糊信息是试验结果的外延不清晰。它描述的是亦此亦彼现象。但它们都是由客观上条件提供不充分或事物的复杂性引起的。故可统称为客观型不确定性信息。
灰色信息的特征是部分已知部分未知。就系统信息而言，其已知部分可能包含其它三种不确定性信息的某一种或某几种。就个体信息而言，可以人为地确定信息量的范围，但不知其确切信息量。它是由信道上噪音干扰（客观）和接收系统的能力限制（主观）引起的。我们又称之为相兼型不确定性信息。
未确知信息是纯主观原因引起的，因此我们又称之为主观型不确定性信息。它与随机信息的不同点在于“试验结果已知”与“试验结果不全知”。当知其试验结果的X%时，即为模糊信息。这里的X%，又是灰色信息的特例。
附注1：关于四种不确定性信息全面比较，参阅文⑥。
2 不确定性数学
处理各种不确定性信息，已有了各自的处理方法，依次为：概率统计、模糊数学、灰色数学、未确知数学。但由1.1和1.2目我们已经知道，在经济系统中各种不确定性信表均有表现。这并不是偶然的，因为不确定性信息的产生是物质运动的必然结果。任何一个事物、一个系统，只要有人参与，就必然有不确定性信息呈现，且根据所研究事物的不同特性呈现不同的不确定性信息，要很好地认识一个系统、实现对系统的优化控制，就必须考虑对各种不同不确定性信息的综合处理。我们称综合处理不确定性信息的数学理论与方法为不确定性数学。
3 不确定性系统科学的理论框架
3.1 不确定性系统的内涵与外延
关于“系统”一词，有着各种不同的定义。作者在文②中曾把系统定义为：“由若干个（≥2）相互关联、相互制约的元素组成的具有某种特定功能的整体。”不论哪一个定义，其中都有“相互作用的若干元素的整体”之意。如果抛开人的因素，可以说宇宙间任何可以独立的整体都具备这一条，都可视为系统，我们称之为自然系统。如果把人的因素考虑进去，就有一个主观上的“功能”和“目的”问题。人类要认识系统的性能，改造并利用系统，使之服务于人类。我们把加入人为因素的自然系统称为复合系统。另外，人类为了某种需要而构造某种系统，我们称之为人为系统。
作者在文②中从另一角度定义说：“系统的诸因素可以用确定的量来描述的系统叫作确定性系统；系统的诸因素中含有不能用确定的量进行描述的系统叫不确定性系统。”人为系统，其诸因素的技术参数皆为人类设计给定的，是确定的量，故人为系统在未运行之前可以视为确定性系统。复合系统是有人参与的自然系统。其诸因素的量化值皆由人观测所得。由于系统的复杂性、外界噪音的干扰以及人类观测能力的限制，人类不可能获取确切的量化值。故复合系统是不确定性系统。自然系统，因为它是客观上存在的系统，在无人参与的情况下，其结构、性能是本身所固有的，是确定性系统。一旦有人参与，它便是复合系统，亦即是不确定性系统。可见，不确定性系统的外延是极为广泛的，除个别的人为地认为是确定性系统外，皆为不确定性系统。不确定性系统的研究方法是亟待解决的问题。
附注2：在文③中，我们又称“呈现有不确定性信息的系统为不确定性系统。”因为不确定性信息的量化结果必为不确定的量。故两种定义在内涵上是一致的。
3.2 不确定性系统科学的理论框架
我们称研究不确定性系统的理论为不确定性系统理论；称以不确定性系统为对象的科学为不确定性系统科学。其理论框架如图3.1所示。
图3.1 不确定性系统科学的理论框架
A级是不确定性系统科学的研究对象—不确定性系统。它包括四个子系统：随机系统（Random Systems），模糊系统（Fuzzy Systems），灰色系统（GreySystems），未确知系统（Unascertained Systems）。
B级是关于不确定性系统科学一般性理论。它不是关于某种特殊的不确定性系统的理论。而是适于各种不确定性系统的普遍原理，把各种不确定性系统的共性和异性抽象出来形成理论的客体。它包括四个子客体：随机系统理论，模糊系统理论，灰色系统理论，未确知系统理论。
C级是关于不确定性信息共性理论，是不确定性系统科学的核心。
文⑥中曾经指出：我们的时代正走向信息化时代；然而信息论落后于时代的情况实在太严重了。虽然Shannon信息论已经名声卓著，但它所涉及的信息仅仅是日常语言所说的信息的一小部分，即被减少了的不确定性。而对语义信息、感觉信息、偶然事件及测量数据所提供的信息是无能为力的。更进一步地说，它对模糊信息、灰色信息、未确知信息是无能为力的。在Shannon信息论诞生不久，有人把它用在日常信息交流场合，结果漏洞百出。为此，Shannon非常愤慨，并措辞严厉地给予指责；要求人们对他的理论的应用不要超出随机统计领域。这表明，Shannon信息论是有一定局限性的。我们有必要在继承的基础上发展它。而且，在上面的讨论中我们已经发现，不确定性信息的产生是不可避免的。因此，我们提出建立不确定性信息论是非常必要的、适时的。正如文⑥中所说：捍卫一种理论的最好方法就是发展它，而不是为了它的纯洁性而限制它的发展和应用。
D级是不确定性系统科学的基础。因为没有相应的数学理论和方法就不能合理地处理不确定性信息进而解决系统问题，就不能实现计算机模拟。这里要强调的是，我们不仅要注重四种不确定性数学分支的发展问题，更要注意综合处理各种不确定性信息的不确定性数学的建立和发展问题。
顺便指出，不确定性数学的四个分支的理论基础分别是康托集合（Cantor Set）论、模糊集合（Fuzzy Set）论、灰色集合（Grey Set）论和未确知集合（Unascertained Set）论。
E级是理论与实践相结合的一级。因为凡有人参与的系统皆为不确定性系统（特别是经济系统）。所以，应用不确定性系统科学理论和方法研究对象系统优化问题是大有文章可做的。
附注：
在图3.1中，B至E级皆用了双箭头，即指明不确定性系统科学理论必须在实践中循环往复地互相补充，方能健康地发展，逐步完善。