灰色数理资源科学导论 [Introduction to Grey Mathematical Resorece Science] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Deng Julong 著

图书标签:

• 灰色系统
• 数理模型
• 资源科学
• 系统工程
• 不确定性分析
• 决策支持
• 运筹学
• 数据分析
• 复杂系统
• 灰色预测

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787560961842

版次：1

商品编码：10282396

包装：精装

外文名称：Introduction to Grey Mathematical Resorece Science

开本：16开

出版时间：2010-05-01

用纸：胶版纸

页数：169

字数：200000

正文语种：

内容简介

Let "Mathematical Resource Science" be an amalgamation， thus"Grey Mathematical" and "Grey Mathematical Resource Science"connotes their two subsets.
"Mathematical Resource" connotes the model， algorithms， theo-rems， laws， conceptions possessing values of resource in mathematic，physic， and grey theory.
We call resource existing mechanism， and resource distinctionthe resource biology （ or biology for short）. We thus say biology is the must for every resource.
Accordingly， there are life biology， mathematical biology， societybiology， and information biology， owing to the cardinal purpose for re-source studying is to exploiting and utilizing resources. Thus the ex-ploiting mathematical resource connotes to exploit its existing mecha-nism and distinctions.

作者简介

邓聚龙，Deng Julong is the Professor and Ph. D Advisor of Control Sciences and Engineering in Huazhong University of Science and Technology（HUST），Wuhan， China. He is the Creator of Grey System Theory and Grey Mathematical Resource Science， which have beenim plemented in petroleum， geophysics， medicine， ndustry control， management， agriculture and the other field.16 books， such as The Grey Control System（2-thedition），Grey Forecasting and Grey Decision Making， Elements on Grey Theory， the Primary Methods of Grey System Theory， and 216 papers have been published at home and abroad.

目录

Introduction to Grey Mathematical Theory
Chapter1 Conception Exploiting
1.1 Conception on Grey Resources
1.2 Properties on Grey Resources——Economic-Technical Propeilies
1.3 Categories on Grey Resources
1.4 Efficacy-Wealth Co-Survival Model：S Model
1.5 Grey Hazy Set on Resource Efficacy Forming

Chapter2 The Ecology Exploitation of Social Resource
2.1 Ordering Effectiveness Concept of Grey Resource
2.2 Ordering Effectiveness in GM （ 1， N）
2.3 GM（1，N） Integrating Concept
2.4 GM（ 1 ，N） Integrating Criterion on Resource Optimal Integrating
2.5 Instance of Ecotogy Exploiting on Social Resource
2.5. l Resource background
2.5.2 Behavior resource series LHK urban resource optimum integrating planning
2.5.3 Component integrating

Chapter 3 Programming Exploitation
3.1 Outline on Programming Exploitation
3.2 Grey Linear Programming with Thrift Resources
3.2.1 Notations
3.2.2 Grey league space
3.2.3 Thrift resource grey linear programming
3.2.4 Calculating example on SRGLP
3.3 Ergodic Sparing Resource Grey Linear Programming
3.3.1 Goal on programming
3.3.2 Notations
3.3.3 ERSRGLP calculating
3.4 Thrift Resource Situation Programming on Components
3.4.1 GLLERP
3.4.2 Thrift of resource grey situation linear programming of components
3.4.3 Principle and calculation on replacement of components in value engineering
3.5 Thrift of Resources Time Domain Situation Grey Programming
3.6 Thrift of Resource Situation Programming in time Domain for Total Ration Limit

Chapter 4 Biology Exploitation of Life Resource
4.1 Outline on Life Resource Exploitation
4.2 GRA Breeding Target Character
4.3 The Selection of Optimal Region for Breeding
4.4 Farent Sorting via GRA
4.5 Quality Analysis for Gluctenin Subunit of High-Quality Wheat
4.6 Life Prophylaxis（ Biology Relationship With Grey Numbers）
4.7 Grey Differential Model of Animal Living & Exercising Relation

Chapter 5 Biology Exploitation of Grey Mathematical Resources
5.1 Outline on Biology Exploitation of GMR
5.2 Steep GM（1，1）
5.3 GM Modeling in Resource Efficacy Space
5.3.1 Essence set
5.3.2 Axioms and definitions
5.4 Mineral Resource Exploiting（ Grey Trap）
5.4.1 Grey trap concept
5.4.2 Simulation calculation of grey trap
5.5 Grey Assessment in Resource Efficacy Field
5.5.1 Outline
5.5.2 W-abstract
5.5.3 Both synthesis in assessed
5.5.4 Data matrix
5.5.5 Laws of label body
5.5.6 Grey statistic
5.5.7 Calculating example for statistic assessment

Chapter 6 Biology Exploiting of Information Resources
6.1 National Economic Information Resource（Resource Block）
6.1.1 Definition on sub-block B
6.1.2 Resource mode
6.1.3 Resource modes ordering
6.2 Ore Resource Exploiting Situation Prediction
6.3 Spring Resource Prediction
6.4 Flow Prediction in Flood Season of River
6.5 Prediction of Exploiting Situation for Reservoir Resource
6.6 Chinese Herbal Medicine Resource
6.6.1 Table Element （TE）
6.6.2 Chinese herbal medicine-comparison of life mass spectrum and ionizing-tech by table element
6.6.3 GRA on indicators of hypertension
6.6.4 TE on A & DK（analyzing & differentiating kenning） modal and A & DK knowledge in TCMS（traditional Chinese medicine science）
6.6.5 TE on life resource in Chinese herbal medicine

前言/序言

　　Let "Mathematical Resource Science" be an amalgamation， thus"Grey Mathematical" and "Grey Mathematical Resource Science"connotes their two subsets.
　　"Mathematical Resource" connotes the model， algorithms， theo-rems， laws， conceptions possessing values of resource in mathematic，physic， and grey theory.
　　We call resource existing mechanism， and resource distinctionthe resource biology （ or biology for short）. We thus say biology is the must for every resource.
　　Accordingly， there are life biology， mathematical biology， societybiology， and information biology， owing to the cardinal purpose for re-source studying is to exploiting and utilizing resources. Thus the ex-ploiting mathematical resource connotes to exploit its existing mecha-nism and distinctions.
　　In CHAPTER 1 ：Ideology exploiting. The phenomenon leads toconception. The exploiting ideology concluded from the phenomenonin resource existing mechanism， attributes， sorted league connotes theconception exploiting， though it is notion only. However， it is the pre-requisite of utter exploiting.
　　In CHAPTER 2：The biology exploiting of social resource. Thesocial behavior factors connote the biology factors of society by meansof ordering biology factors to promote the global efficacy is resourceintegrating.

深入探索：面向未来的多学科研究方法论 导论：知识的交叉与边界的拓展 在信息爆炸与复杂系统日益凸显的当下，传统学科的壁垒正在逐渐消融，对跨学科、多维度知识整合的需求空前高涨。本书旨在提供一套系统而前瞻性的研究框架，聚焦于当前科学研究中最为关键且普遍存在的挑战——如何有效地处理不确定性、信息稀疏性以及系统内部的非线性关联。我们摒弃了仅依赖于完美、完备数据假设的传统模型，转而深入探究那些处于“灰色地带”——即信息不充分、模式不清晰但又至关重要的领域。 本书的编写初衷，是为所有在工程、管理、环境科学、经济预测乃至社会现象分析中，面临数据残缺或认知模糊的研究人员提供一套坚实的理论基石与实用的操作工具。我们相信，对“不确定性本身”进行科学量化与管理，是通往高精度预测和稳健决策的必由之路。 --- 第一部分：不确定性理论基础与信息鸿沟的审视 本部分奠定了全书的理论基础，核心在于解构传统概率论在处理非精确信息时的局限性，并引入更具包容性的数学工具。 第一章：从清晰到模糊——认识信息形态的连续谱 本章首先回顾了经典概率论和统计学的基本假设（如大数定律、中心极限定理），并详细阐述了在何种现实情境下这些假设会失效。我们引入了信息熵的深度解析，不仅仅将其视为信息的量度，更作为系统复杂度和认知障碍的指标。重点讨论了信息缺失（Missing Data）、信息冗余（Redundancy）、以及信息冲突（Contradiction）这三种常见的信息失衡状态，并对这些状态在实际工程数据采集中所占的比重进行了量化估计。 第二章：非精确集合论与信息粒度的定义 本章是建立新分析体系的关键一步。我们详细考察了模糊集合理论（Fuzzy Set Theory）的核心概念，如隶属函数、截集和模糊算子。与传统集合论的“非黑即白”不同，我们强调隶属度的梯度变化如何更真实地反映人类认知的连续性。此外，本章引入了信息粒度理论（Granular Computing），探讨如何将复杂问题分解为若干个具有不同抽象层次和粒度大小的子问题，并论证了在信息有限的条件下，选择恰当的粒度对模型稳定性的决定性影响。 第三章：证据理论与信任度的构建 在面对相互矛盾的专家意见或传感器读数时，简单的平均或加权平均往往会掩盖重要的细微差别。本章系统介绍了Dempster-Shafer 证据理论（DS Theory）。我们不仅解释了基本概率分配函数（BPAs）的构建方法，更深入探讨了如何进行证据的组合（Combination Rules）以及信度（Belief）与似然度（Plausibility）之间的微妙平衡。本章的重点在于如何将“我不知道”或“我不确定”这部分信息，以结构化的方式纳入分析框架，而非简单地视为“零信息”。 --- 第二部分：建模与数据驱动的适应性方法 理论基础之上，本部分转向具体的建模技术，重点关注如何利用有限信息构建具有鲁棒性的模型，并实现对动态系统的有效控制。 第四章：基于关系的分析与关联结构重塑 许多复杂的系统（如供应链网络、生态系统）的性能并非直接由变量的数值决定，而是由它们之间的关系结构所驱动。本章引入了关系代数与拓扑分析的方法，专门用于分析具有不明确边界或非传递性关系的系统。我们讨论了如何利用邻接矩阵的重构技术，在缺失连接信息的情况下，推断出潜在的连接强度或影响路径。特别地，本章对概念格（Concept Lattices）在知识组织和模式识别中的应用进行了深入剖析。 第五章：自适应模型的构建与参数辨识 在数据稀疏或环境剧变的情况下，传统的最小二乘法或最大似然估计往往导致模型过拟合或参数发散。本章提出了基于约束优化的自适应模型辨识方法。核心思想是将外部知识或领域专家的经验作为“软约束”嵌入到目标函数中，以指导参数的收敛方向。我们详细演示了如何将这些“软约束”转化为正则化项（Regularization Terms），从而在保持数据拟合度的同时，显著增强模型的泛化能力和对噪声的抵抗力。 第六章：面向不确定性的决策框架 决策科学的最终目标是指导行动。本章将前面构建的理论模型应用于实际的决策场景。我们不再满足于最小化期望损失，而是引入了风险规避函数与鲁棒性度量。重点探讨了Minimax 决策理论在处理最坏情况发生时的策略选择，以及如何结合可能性度量（Possibility Measures）来制定在不确定环境下具有高可接受度的解决方案。本章的案例分析集中在资源分配优化，演示了如何通过考虑潜在的极端情景，避免灾难性的决策失误。 --- 第三部分：前沿应用与未来研究方向 本部分将理论和方法论应用于实际的复杂系统，并展望了该研究范式未来的发展潜力。 第七章：复杂系统的状态估计与故障诊断 在工业过程控制和结构健康监测中，传感器故障、环境干扰和部件退化是常态。本章探讨了如何利用区间分析（Interval Analysis）和不确定性集（Uncertainty Sets）来实时估计系统的真实状态区间，而非一个点估计值。我们演示了在仅有少量观测值的情况下，如何通过结合系统动态模型（如状态空间模型）来“填充”缺失的观测信息，并将其应用于关键设备的早期故障预警，特别是针对那些故障信号微弱、难以与背景噪声区分的场景。 第八章：社会经济建模中的认知局限性 将研究方法扩展至社会科学领域，本章讨论了在宏观经济预测和行为建模中，人类决策的非理性成分和信息限制是如何影响模型的。我们展示了如何将社会心理学中的前景理论（Prospect Theory）的非线性偏好结构，有效地集成到优化模型中，以更好地解释市场波动和政策响应的滞后性。本章强调，在处理人类主体时，必须承认并量化决策者认知边界的存在。 第九章：面向未来的交叉研究展望 本书的收官部分展望了该研究范式的潜力。我们探讨了如何将上述工具与深度学习的模式识别能力相结合，形成“知识引导的深度学习”（Knowledge-Informed Deep Learning），从而在完全没有标签数据的领域中，实现有效的知识迁移和迁移学习。同时，我们提出了对未来研究的挑战性呼吁：如何建立更具可解释性的“灰色模型”，使不确定性的来源和影响路径能够清晰地被最终用户理解和信任。 --- 结语：从已知到“可管理的不确定” 本书不是一本提供“万能公式”的工具书，而是一套思维方式的引导。它教会读者如何审视数据背后的信息结构，如何将“无知”转化为可以被量化和管理的科学对象。通过掌握这些方法论，研究者将能够更自信地在信息模糊的复杂世界中，构建出更稳健、更具预见性的分析模型与决策方案。

评分☆☆☆☆☆

从实用性的角度来看，这本书的价值远超出了一个理论导论的范畴。它提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的“底层框架”。我特别欣赏它在附录中列举的各种工具箱和软件接口的讨论。作者并没有将重点停留在理论推导，而是切实地考虑了如何将这些模型应用到实际的工作流程中。比如，它详细讨论了如何用现有的商业数据分析软件进行二次开发以适应“灰色”模型的输入要求，并给出了几条非常实用的编程思路。这种对“落地性”的关注，让这本书立刻从书架上的理论参考书，一跃成为工作台上的实用指南。对于那些希望将先进的资源管理和决策科学融入实际业务中的专业人士来说，这本书提供了一个非常坚实且可操作的起点。它教会你如何构建自己的分析体系，而不是简单地复制粘贴别人的结论。这正是这类前沿书籍最宝贵的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是太引人注目了，那种深邃的灰调子，搭配上那种近乎于抽象的线条和符号，一下子就抓住了我的眼球。我本来是抱着一种“试试看”的心态买的，毕竟“灰色数理资源科学”这个名字听起来就非常前沿，甚至有点让人望而生畏。然而，当我真正翻开内页，那种复杂感迅速被一种精心的编排所取代。作者似乎非常懂得如何引导一个初学者进入一个全新的知识领域。不是那种上来就堆砌公式和晦涩定义的做法，而是通过一系列非常贴近实际生活的案例来铺陈概念。比如，开头就用了一个关于模糊信息在资源分配中的决策问题，瞬间就把理论和现实拉近了距离。我发现，作者在构建知识体系时，非常注重逻辑的严密性和层次感，就像是搭建一座精密的仪器，每一步的连接都无可挑剔。虽然书名听起来“硬核”，但实际上，它更像是一本精心打磨的工艺品，让人愿意一页一页地探索下去。它没有过度承诺，只是扎扎实实地展示了如何用一种全新的视角去审视那些看似“模糊”的资源世界。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到这本书的时候，最担心的就是它的“数理”部分会不会让我这种非数学专业背景的人感到吃力。毕竟，很多介绍新学科的书籍，在理论深度上往往难以把握平衡，要么过于浅显失去了价值，要么就是直接变成了一本纯粹的数学教材。这本书在这方面处理得非常巧妙。它没有回避那些必要的数学工具，但更强调的是“工具的意义”而非“工具本身的美学”。作者花了大量篇幅去解释，为什么某种特定的数学模型在这个特定的“灰色”情境下是最高效、最合理的选择。我印象最深的是关于不确定性度量的那一章，讲解方式非常生动，它没有直接给出复杂的矩阵运算，而是通过一个关于“灰度层次分析法”的图形化推演，让我清晰地看到了不同参数权重是如何影响最终判断的。这种“先体验，后量化”的教学路径，极大地降低了我的认知门槛，让我感觉自己是在学习一种思维方式，而不是在攻克一门高深的学科。它真的做到了让复杂的理论变得“可感”和“实用”。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说更像是一场思维模式的重塑之旅。在此之前，我习惯于将问题划分为“是”或“否”、“精确”或“错误”，世界在我眼中是二元的。这本书则像一把手术刀，精准地切开了这种僵化的思维，让我看到了“中间地带”的巨大价值和复杂性。书中的案例分析部分尤其出色，它们并非那种教科书式的、完美的模型展示，而是充满了现实世界的“噪音”和“瑕疵”。有一段关于环境资源评估的案例，详细描述了数据采集过程中的系统性偏差和测量误差，并展示了“灰色数理”如何在这种不完美的数据集上得出比传统统计方法更鲁棒的结论。这种处理方式让我感到非常震撼——它承认了现实的复杂性，并提供了一种直面这种复杂性的有效工具。这本书的核心价值，我认为在于它培养了一种对信息不确定性采取积极、建设性态度的能力，而不是仅仅被动地接受它。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常独特，它既保持了学术著作应有的严谨性，又流淌着一种近乎于哲思的探讨意味。它不仅仅是在介绍一套方法论，更像是在探讨人类认知边界的一个重要课题：我们如何处理那些我们无法完全掌握的信息？在讨论到“信息熵与灰色度”的相互关系时，作者的措辞非常考究，句子结构往往带着一种古典的韵味，但其核心思想却是尖锐的现代科学洞察。比如，某一节提到“当信息之光过于微弱，我们便需要依靠直觉的暖色来描摹轮廓”，这种比喻手法在严谨的数理分析中出现，显得既突兀又恰到好处。这使得阅读体验非常丰富，时而需要停下来仔细推敲一个公式的含义，时而又会被一句精辟的总结深深触动。它成功地避免了那种平铺直叙的枯燥，将复杂的知识点包装在富有张力的语言表达之中，让人在知识的汲取过程中，也能享受到阅读本身的愉悦。