灰色數理資源科學導論 [Introduction to Grey Mathematical Resorece Science] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Deng Julong 著

圖書標籤:

• 灰色係統
• 數理模型
• 資源科學
• 係統工程
• 不確定性分析
• 決策支持
• 運籌學
• 數據分析
• 復雜係統
• 灰色預測

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787560961842

版次：1

商品編碼：10282396

包裝：精裝

外文名稱：Introduction to Grey Mathematical Resorece Science

開本：16開

齣版時間：2010-05-01

用紙：膠版紙

頁數：169

字數：200000

正文語種：

內容簡介

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.

作者簡介

鄧聚龍，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.

目錄

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：麵嚮未來的多學科研究方法論 導論：知識的交叉與邊界的拓展 在信息爆炸與復雜係統日益凸顯的當下，傳統學科的壁壘正在逐漸消融，對跨學科、多維度知識整閤的需求空前高漲。本書旨在提供一套係統而前瞻性的研究框架，聚焦於當前科學研究中最為關鍵且普遍存在的挑戰——如何有效地處理不確定性、信息稀疏性以及係統內部的非綫性關聯。我們摒棄瞭僅依賴於完美、完備數據假設的傳統模型，轉而深入探究那些處於“灰色地帶”——即信息不充分、模式不清晰但又至關重要的領域。 本書的編寫初衷，是為所有在工程、管理、環境科學、經濟預測乃至社會現象分析中，麵臨數據殘缺或認知模糊的研究人員提供一套堅實的理論基石與實用的操作工具。我們相信，對“不確定性本身”進行科學量化與管理，是通往高精度預測和穩健決策的必由之路。 --- 第一部分：不確定性理論基礎與信息鴻溝的審視 本部分奠定瞭全書的理論基礎，核心在於解構傳統概率論在處理非精確信息時的局限性，並引入更具包容性的數學工具。 第一章：從清晰到模糊——認識信息形態的連續譜 本章首先迴顧瞭經典概率論和統計學的基本假設（如大數定律、中心極限定理），並詳細闡述瞭在何種現實情境下這些假設會失效。我們引入瞭信息熵的深度解析，不僅僅將其視為信息的量度，更作為係統復雜度和認知障礙的指標。重點討論瞭信息缺失（Missing Data）、信息冗餘（Redundancy）、以及信息衝突（Contradiction）這三種常見的信息失衡狀態，並對這些狀態在實際工程數據采集中所占的比重進行瞭量化估計。 第二章：非精確集閤論與信息粒度的定義 本章是建立新分析體係的關鍵一步。我們詳細考察瞭模糊集閤理論（Fuzzy Set Theory）的核心概念，如隸屬函數、截集和模糊算子。與傳統集閤論的“非黑即白”不同，我們強調隸屬度的梯度變化如何更真實地反映人類認知的連續性。此外，本章引入瞭信息粒度理論（Granular Computing），探討如何將復雜問題分解為若乾個具有不同抽象層次和粒度大小的子問題，並論證瞭在信息有限的條件下，選擇恰當的粒度對模型穩定性的決定性影響。 第三章：證據理論與信任度的構建 在麵對相互矛盾的專傢意見或傳感器讀數時，簡單的平均或加權平均往往會掩蓋重要的細微差彆。本章係統介紹瞭Dempster-Shafer 證據理論（DS Theory）。我們不僅解釋瞭基本概率分配函數（BPAs）的構建方法，更深入探討瞭如何進行證據的組閤（Combination Rules）以及信度（Belief）與似然度（Plausibility）之間的微妙平衡。本章的重點在於如何將“我不知道”或“我不確定”這部分信息，以結構化的方式納入分析框架，而非簡單地視為“零信息”。 --- 第二部分：建模與數據驅動的適應性方法 理論基礎之上，本部分轉嚮具體的建模技術，重點關注如何利用有限信息構建具有魯棒性的模型，並實現對動態係統的有效控製。 第四章：基於關係的分析與關聯結構重塑 許多復雜的係統（如供應鏈網絡、生態係統）的性能並非直接由變量的數值決定，而是由它們之間的關係結構所驅動。本章引入瞭關係代數與拓撲分析的方法，專門用於分析具有不明確邊界或非傳遞性關係的係統。我們討論瞭如何利用鄰接矩陣的重構技術，在缺失連接信息的情況下，推斷齣潛在的連接強度或影響路徑。特彆地，本章對概念格（Concept Lattices）在知識組織和模式識彆中的應用進行瞭深入剖析。 第五章：自適應模型的構建與參數辨識 在數據稀疏或環境劇變的情況下，傳統的最小二乘法或最大似然估計往往導緻模型過擬閤或參數發散。本章提齣瞭基於約束優化的自適應模型辨識方法。核心思想是將外部知識或領域專傢的經驗作為“軟約束”嵌入到目標函數中，以指導參數的收斂方嚮。我們詳細演示瞭如何將這些“軟約束”轉化為正則化項（Regularization Terms），從而在保持數據擬閤度的同時，顯著增強模型的泛化能力和對噪聲的抵抗力。 第六章：麵嚮不確定性的決策框架 決策科學的最終目標是指導行動。本章將前麵構建的理論模型應用於實際的決策場景。我們不再滿足於最小化期望損失，而是引入瞭風險規避函數與魯棒性度量。重點探討瞭Minimax 決策理論在處理最壞情況發生時的策略選擇，以及如何結閤可能性度量（Possibility Measures）來製定在不確定環境下具有高可接受度的解決方案。本章的案例分析集中在資源分配優化，演示瞭如何通過考慮潛在的極端情景，避免災難性的決策失誤。 --- 第三部分：前沿應用與未來研究方嚮 本部分將理論和方法論應用於實際的復雜係統，並展望瞭該研究範式未來的發展潛力。 第七章：復雜係統的狀態估計與故障診斷 在工業過程控製和結構健康監測中，傳感器故障、環境乾擾和部件退化是常態。本章探討瞭如何利用區間分析（Interval Analysis）和不確定性集（Uncertainty Sets）來實時估計係統的真實狀態區間，而非一個點估計值。我們演示瞭在僅有少量觀測值的情況下，如何通過結閤係統動態模型（如狀態空間模型）來“填充”缺失的觀測信息，並將其應用於關鍵設備的早期故障預警，特彆是針對那些故障信號微弱、難以與背景噪聲區分的場景。 第八章：社會經濟建模中的認知局限性 將研究方法擴展至社會科學領域，本章討論瞭在宏觀經濟預測和行為建模中，人類決策的非理性成分和信息限製是如何影響模型的。我們展示瞭如何將社會心理學中的前景理論（Prospect Theory）的非綫性偏好結構，有效地集成到優化模型中，以更好地解釋市場波動和政策響應的滯後性。本章強調，在處理人類主體時，必須承認並量化決策者認知邊界的存在。 第九章：麵嚮未來的交叉研究展望 本書的收官部分展望瞭該研究範式的潛力。我們探討瞭如何將上述工具與深度學習的模式識彆能力相結閤，形成“知識引導的深度學習”（Knowledge-Informed Deep Learning），從而在完全沒有標簽數據的領域中，實現有效的知識遷移和遷移學習。同時，我們提齣瞭對未來研究的挑戰性呼籲：如何建立更具可解釋性的“灰色模型”，使不確定性的來源和影響路徑能夠清晰地被最終用戶理解和信任。 --- 結語：從已知到“可管理的不確定” 本書不是一本提供“萬能公式”的工具書，而是一套思維方式的引導。它教會讀者如何審視數據背後的信息結構，如何將“無知”轉化為可以被量化和管理的科學對象。通過掌握這些方法論，研究者將能夠更自信地在信息模糊的復雜世界中，構建齣更穩健、更具預見性的分析模型與決策方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是太引人注目瞭，那種深邃的灰調子，搭配上那種近乎於抽象的綫條和符號，一下子就抓住瞭我的眼球。我本來是抱著一種“試試看”的心態買的，畢竟“灰色數理資源科學”這個名字聽起來就非常前沿，甚至有點讓人望而生畏。然而，當我真正翻開內頁，那種復雜感迅速被一種精心的編排所取代。作者似乎非常懂得如何引導一個初學者進入一個全新的知識領域。不是那種上來就堆砌公式和晦澀定義的做法，而是通過一係列非常貼近實際生活的案例來鋪陳概念。比如，開頭就用瞭一個關於模糊信息在資源分配中的決策問題，瞬間就把理論和現實拉近瞭距離。我發現，作者在構建知識體係時，非常注重邏輯的嚴密性和層次感，就像是搭建一座精密的儀器，每一步的連接都無可挑剔。雖然書名聽起來“硬核”，但實際上，它更像是一本精心打磨的工藝品，讓人願意一頁一頁地探索下去。它沒有過度承諾，隻是紮紮實實地展示瞭如何用一種全新的視角去審視那些看似“模糊”的資源世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常獨特，它既保持瞭學術著作應有的嚴謹性，又流淌著一種近乎於哲思的探討意味。它不僅僅是在介紹一套方法論，更像是在探討人類認知邊界的一個重要課題：我們如何處理那些我們無法完全掌握的信息？在討論到“信息熵與灰色度”的相互關係時，作者的措辭非常考究，句子結構往往帶著一種古典的韻味，但其核心思想卻是尖銳的現代科學洞察。比如，某一節提到“當信息之光過於微弱，我們便需要依靠直覺的暖色來描摹輪廓”，這種比喻手法在嚴謹的數理分析中齣現，顯得既突兀又恰到好處。這使得閱讀體驗非常豐富，時而需要停下來仔細推敲一個公式的含義，時而又會被一句精闢的總結深深觸動。它成功地避免瞭那種平鋪直敘的枯燥，將復雜的知識點包裝在富有張力的語言錶達之中，讓人在知識的汲取過程中，也能享受到閱讀本身的愉悅。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我來說更像是一場思維模式的重塑之旅。在此之前，我習慣於將問題劃分為“是”或“否”、“精確”或“錯誤”，世界在我眼中是二元的。這本書則像一把手術刀，精準地切開瞭這種僵化的思維，讓我看到瞭“中間地帶”的巨大價值和復雜性。書中的案例分析部分尤其齣色，它們並非那種教科書式的、完美的模型展示，而是充滿瞭現實世界的“噪音”和“瑕疵”。有一段關於環境資源評估的案例，詳細描述瞭數據采集過程中的係統性偏差和測量誤差，並展示瞭“灰色數理”如何在這種不完美的數據集上得齣比傳統統計方法更魯棒的結論。這種處理方式讓我感到非常震撼——它承認瞭現實的復雜性，並提供瞭一種直麵這種復雜性的有效工具。這本書的核心價值，我認為在於它培養瞭一種對信息不確定性采取積極、建設性態度的能力，而不是僅僅被動地接受它。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我拿到這本書的時候，最擔心的就是它的“數理”部分會不會讓我這種非數學專業背景的人感到吃力。畢竟，很多介紹新學科的書籍，在理論深度上往往難以把握平衡，要麼過於淺顯失去瞭價值，要麼就是直接變成瞭一本純粹的數學教材。這本書在這方麵處理得非常巧妙。它沒有迴避那些必要的數學工具，但更強調的是“工具的意義”而非“工具本身的美學”。作者花瞭大量篇幅去解釋，為什麼某種特定的數學模型在這個特定的“灰色”情境下是最高效、最閤理的選擇。我印象最深的是關於不確定性度量的那一章，講解方式非常生動，它沒有直接給齣復雜的矩陣運算，而是通過一個關於“灰度層次分析法”的圖形化推演，讓我清晰地看到瞭不同參數權重是如何影響最終判斷的。這種“先體驗，後量化”的教學路徑，極大地降低瞭我的認知門檻，讓我感覺自己是在學習一種思維方式，而不是在攻剋一門高深的學科。它真的做到瞭讓復雜的理論變得“可感”和“實用”。

評分☆☆☆☆☆

從實用性的角度來看，這本書的價值遠超齣瞭一個理論導論的範疇。它提供的不僅僅是知識，更是一種解決問題的“底層框架”。我特彆欣賞它在附錄中列舉的各種工具箱和軟件接口的討論。作者並沒有將重點停留在理論推導，而是切實地考慮瞭如何將這些模型應用到實際的工作流程中。比如，它詳細討論瞭如何用現有的商業數據分析軟件進行二次開發以適應“灰色”模型的輸入要求，並給齣瞭幾條非常實用的編程思路。這種對“落地性”的關注，讓這本書立刻從書架上的理論參考書，一躍成為工作颱上的實用指南。對於那些希望將先進的資源管理和決策科學融入實際業務中的專業人士來說，這本書提供瞭一個非常堅實且可操作的起點。它教會你如何構建自己的分析體係，而不是簡單地復製粘貼彆人的結論。這正是這類前沿書籍最寶貴的地方。