直觉模糊信息集成理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐泽水 著，白春礼 编

图书标签:

• 模糊信息
• 直觉模糊集
• 信息融合
• 决策分析
• 不确定性推理
• 人工智能
• 数据分析
• 理论研究
• 应用研究
• 智能系统

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030211194

版次：1

商品编码：11892498

包装：精装

丛书名： 当代杰出青年科学文库

开本：16开

出版时间：2008-05-01

用纸：胶版纸

页数：214

字数：262000

正文语种：中文

内容简介

　　直觉模糊集是传统的模糊集的一种拓展，它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这三个方面的信息，因而比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面具有灵活性和实用性。自保加利亚学者Atanassov于1983年提出直觉模糊集的概念以来，有关直觉模糊集理论的研究已受到国内外相关领域学者的关注，并且已被应用于决策、医疗诊断、逻辑规划、模式识别、机器学习和市场预测等诸多领域。《直觉模糊信息集成理论及应用》主要介绍近年来国内外学者特别是作者本人在直觉模糊信息的集成方式、直觉模糊集的关联测度、距离测度和相似性测度、直觉模糊集的聚类算法，以及基于上述信息处理工具的直觉模糊决策模型和方法等方面的新研究成果。
　　《直觉模糊信息集成理论及应用》可作为模糊数学、运筹学、信息科学和管理科学与工程等领域的研究人员和工程技术人员的参考书，以及高等院校有关专业高年级本科生和研究牛的教学用书。

作者简介

　　徐泽水，男，博士，1968年出生，解放军理工大学教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者和第十届中国青年科技奖获得者。研究方向：决策分析、信息融合和优化算法等。已在《EEE Transactions on Fuzzv Systems》、《IEEE Transact：ions on Systems，Man，and Cybellletics》、《Decision Suppmt Systems》等国内外重要期刊和国际会议上发表学术论文200余篇，出版学术专*3部。现为((Informatiorl》、《Intemational Journal 0f Appfied Management Science》、《Interna廿onal Journal of Data Analysis，Techniques and strategies》、《系统工程理论与实践》、《模糊系统与数学》等国内外期刊编委；中国运筹学会不确定系统专业委员会常务理事、中国运筹学会模糊信息与工程专业委员会常务理事、中国系统工程学会模糊数学与模糊系统专业委员会理事、中国运筹学会青年工作委员会委员。曾获教育部自然科学奖一等奖、中国运筹学会首届运筹新人奖、总参第五届十大学习成才标兵、总参优秀中青年专家、全军优秀地方大学生干部、山东省优秀硕士学位论文奖、江苏省优秀博士学位论文奖、全国优秀博士学位论文提名论文奖、被江苏省人事厅授予优秀博士后荣誉称号。

内页插图

目录

第1章 直觉模糊信息集成方式
1．1 直觉模糊集
1．2 直觉模糊数的运算法则
1．3 直觉模糊集成算子
1．4 IFHA算子和IFHG算子在多属性决策中的应用

第2章 区间直觉模糊信息集成方式
2．1 区间直觉模糊集
2．2 区间直觉模糊数的运算法则
2．3 区间直觉模糊集成算子
2．4 基于IIFWA算子和IIFWG算子的区间直觉模糊决策方法
2．5 基于IIFHA算子和IIFHG算子的区间直觉模糊群决策方法

第3章 直觉模糊集的三类测度
3．1 直觉模糊集的关联测度
3．2 直觉模糊集的距离测度和相似性测度
3．3 区间直觉模糊集的距离测度和相似性测度
3．3．1 基于几何距离模型的距离测度和相似性测度
3．3．2 基于几何距离模型和集理论方法的距离测度和相似性测度

第4章 直觉模糊集的聚类方法
4．1 基于直觉模糊相似矩阵的聚类方法
4．2 基于关联矩阵的直觉模糊聚类算法

第5章 基于直觉判断矩阵的决策方法
5．1 直觉判断矩阵
5．2 基于直觉判断矩阵的群决策方法
5．3 残缺直觉判断矩阵
5．4 基于残缺直觉判断矩阵的群决策方法
5．5 区间直觉判断矩阵
5．6 基于区间直觉判断矩阵的群决策方法
5．7 对方案偏好信息为直觉判断矩阵的多属性决策方法
5．7．1 一致性直觉判断矩阵
5．7．2 线性规划模型
5．7．3 决策途径
5．8 基于不同直觉偏好结构的多属性群决策方法
5．8．1 基于直觉判断矩阵的多属性决策模型
5．8．2 基于残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型
5．8．3 基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型
5．9 基于直觉判断矩阵的群决策一致性分析
5．10 基于区间直觉判断矩阵的群决策一致性分析

第6章 基于投影模型的直觉模糊多属性决策方法
6．1 基于直觉模糊信息的多属性决策
6．1．1 属性权重完全未知的直觉模糊多屙陛决策
6．1．2 属性权重已知的直觉模糊多属性决策
6．2 基于区间直觉模糊信息的多属性决策
6．2．1 属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性决策
6．2．2 属性权重已知的区间直觉模糊多属性决策

第7章 动态直觉模糊多属性决策
7．1 动态直觉模糊加权平均算子
7．2 动态直觉模糊多属性决策方法
7．3 不确定动态直觉模糊多属性决策方法
参考文献

前言/序言

　　自从Zadeh于1965年提出模糊集理论以来。该理论已在现代社会的各个领域得到广泛应用。模糊集的核心思想是把取值仅为1或0的特征函数扩展到可在单位闭区间[0，1]中任意取值的隶属函数。然而，模糊集的隶属函数值仅是一个单一的值，在实际应用中，它不能同时表示支持（肯定）、反对（否定）和犹豫（不确定）的证据。由于社会经济环境的日益复杂性和不确定性，人们在对事物的认知过程中。往往存在着不同程度的犹豫或表现出一定程度的知识缺乏。从而使得认知结果表现为肯定、否定或介于肯定与否定之间的犹豫性。例如，在各种选举投票事件中，除了支持与反对两个方面，经常有弃权情况发生。因此，传统的模糊集理论因其不能完整地表达所研究问题的全部信息而受到越来越多的制约和挑战。Atanassov于1983年对传统的模糊集进行了拓展，提出了直觉模糊集的概念。由于直觉模糊集同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这三个方面的信息，因此，它比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性等方面更具灵活性和实用性。20多年来。有关该理论的研究已受到国内外相关领域学者的极大关注，并且已被应用于决策、医疗诊断、逻辑规划、模式识别、机器学习和市场预测等诸多领域。随着对直觉模糊集理论研究的不断深入及应用范围的不断扩展。直觉模糊信息的有效集成和处理显得愈加重要。因此。直觉模糊信息的集成方式、直觉模糊集的关联测度、距离测度和相似性测度、直觉模糊集的聚类算法等信息处理工具有广阔的实际应用前景。
　　本书将主要对近年来国内外学者特别是作者本人在直觉模糊信息的集成和处理方式。以及相关的直觉模糊决策模型和方法等新研究成果进行深入系统的介绍。本书共分为七章。第l章主要介绍直觉模糊信息的集成方式。定义直觉模糊数的概念：基于得分函数和精确函数，给出直觉模糊数的比较和排序方法；定义直觉模糊数的运算法则；给出直觉模糊信息的一系列集成算子，如直觉模糊平均算子、直觉模糊加权平均算子、直觉模糊有序加权平均算子、直觉模糊混合平均算子、直觉模糊几何算子、直觉模糊加权几何算子、直觉模糊有序加权几何算子、直觉模糊混合几何算子等。详细介绍它们的优良性质，并且把它们应用于多属性决策领域。
　　第2章主要介绍区间直觉模糊信息的集成方式。定义区间直觉模糊数的概念。给出区间直觉模糊数的基本运算法则，以及区间直觉模糊信息的一些集成算子：定义区间直觉模糊数的得分函数和精确函数，基于这两种函数，给出区间直觉模糊数的一种简单的排序方法。最后把区间直觉模糊集理论应用于决策领域，提供一种基于区间直觉模糊信息的决策途径。
　　第3章介绍直觉模糊集理论和区间直觉模糊集理论中的三类测度：关联测度、距离测度和相似性测度。第4章介绍基于直觉模糊集的聚类方法。定义直觉模糊相似度概念，并构建直觉模糊相似矩阵和直觉模糊等价矩阵：定义直觉模糊相似矩阵的合成运算法则，给出直觉模糊相似矩阵转化为直觉模糊等价矩阵的途径：分别定义直觉模糊相似矩阵和直觉模糊等价矩阵的λ-截矩阵。进而给出一种基于直觉模糊相似矩阵的聚类方法。此外。定义关联矩阵和等价关联矩阵的概念。给出计算直觉模糊集之间关联系数的方法。并且给出一种基于关联矩阵的直觉模糊聚类算法。然后把上述算法拓展到区间直觉模糊环境中。
　　第5章介绍基于直觉判断矩阵的决策方法。给出直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵、可接受残缺直觉判断矩阵、区间直觉判断矩阵及其得分矩阵和精确矩阵。区间直觉模糊正、负理想点等概念：给出区间直觉判断矩阵、直觉判断矩阵和互补判断矩阵之间的关系，然后利用直觉模糊加权平均算子等集成工具。分别建立基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型。并且建立基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型，进而给出一系列基于不同直觉偏好结构的多属性决策途径。此外，针对不同的区间直觉模糊环境，基于区间直觉模糊平均算子和区间直觉模糊几何算子等各种集成方式。建立相应的区间直觉模糊决策途径。
　　第6章介绍属性值为直觉模糊数或区间直觉模糊数、属性权重已知或完全未知的直觉模糊多属性决策方法。定义直觉模糊理想点和区间直觉模糊理想点的得分向量，以及与之相关的一系列概念，包括每个方案的得分向量和直觉模糊理想点之间夹角的余弦函数。以及每个方案的得分向量和区间直觉模糊理想点之间夹角的余弦函数等：建立两种投影模型来分别度量每个方案和直觉模糊理想点或区间直觉模糊理想点之间的相似程度，并以此来确定方案。
　　第7章介绍动态直觉模糊信息的集成方式、时间序列赋权方法。以及动态直觉模糊多属性决策途径。定义直觉模糊变量和不确定直觉模糊变量的概念：给出动态直觉模糊加权平均算子和不确定动态直觉模糊加权平均算子：基于这两种算子。分别给出动态直觉模糊多属性决策方法和不确定动态直觉模糊多属性决策方法。
　　本书可作为模糊数学、运筹学、信息科学和管理科学与工程等领域的研究人员和工程技术人员的参考书。以及高等院校有关专业高年级本科生和研究生的教学用书。

图书简介：深度学习在自然语言处理中的前沿进展 图书名称：深度学习在自然语言处理中的前沿进展 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟、李明 等] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：清华大学出版社、人民邮电出版社 等] 定价： [此处填写定价] ISBN： [此处填写ISBN] --- 内容概述 本书全面深入地探讨了当前自然语言处理（NLP）领域中基于深度学习的最新理论、关键模型架构及其在多个核心任务上的创新应用。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为驱动NLP范式转变的核心动力，极大地提升了机器理解、生成和交互文本的能力。本书旨在为研究人员、工程师以及高年级学生提供一个清晰、系统且富有洞察力的技术路线图，涵盖从基础概念到尖端研究的广阔范围。 全书结构严谨，内容翔实，不仅回顾了循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）等经典模型在序列数据处理中的奠基性工作，更着重聚焦于Transformer 架构的革命性影响，以及基于该架构发展出的 预训练语言模型（PLMs），如 BERT、GPT 系列、RoBERTa 等的内部机制、训练策略与优化方法。 第一部分：深度学习基础与NLP的融合 本部分首先为读者打下坚实的理论基础。它详细阐述了深度学习在处理文本数据时所依赖的核心数学和计算原理，包括嵌入技术（Word Embeddings, 如 Word2Vec, GloVe）的演变，以及深度神经网络（DNNs）的基本构建模块。 词嵌入的进化： 深入分析了静态词向量与上下文相关词向量的区别，探讨了 ELMo 等早期上下文敏感模型的优势与局限。 序列建模的演进： 细致对比了 RNNs、Bi-RNNs 在捕获长期依赖性上的挑战，并介绍了 LSTMs 和 GRUs 如何通过门控机制有效缓解梯度消失问题，为后续更复杂的模型铺平道路。 注意力机制的诞生： 重点阐述了注意力机制的数学原理，特别是它如何允许模型动态聚焦于输入序列的关键部分，这是 Transformer 架构的逻辑先驱。 第二部分：Transformer 架构与自注意力机制 本部分是全书的核心。它以极为详尽的篇幅解析了 Google 在 2017 年提出的 Transformer 架构，这是现代 NLP 领域无可争议的基石。 自注意力机制（Self-Attention）： 详尽拆解了 Q（Query）、K（Key）、V（Value）的计算过程，阐述了多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现对不同表示子空间的并行捕获，从而增强模型的表达能力。 Transformer 结构解析： 完整呈现了 Encoder-Decoder 结构，分析了层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在深度网络稳定训练中的关键作用。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的范式革命 本部分深入探讨了如何利用海量无标签文本数据进行大规模预训练，从而构建出能够高效迁移到下游任务的通用语言模型。 掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）： 详细剖析了 BERT 的双向训练策略及其对上下文理解的深度提升。 生成式预训练模型（GPT 系列）： 重点介绍了解码器结构的自回归（Autoregressive）训练方式，以及 GPT-2、GPT-3 在无监督情境下展示出的惊人文本生成能力和“上下文学习”（In-Context Learning）现象。 模型优化与高效性： 探讨了 RoBERTa、ALBERT、ELECTRA 等一系列优化型 PLMs，它们如何通过改进训练目标、参数共享或负采样机制，在保持甚至超越性能的同时，显著降低了训练和推理成本。 第四部分：前沿应用与垂直领域突破 本书的最后一部分将理论与实践紧密结合，展示了深度学习 NLP 模型在多个关键应用场景中的前沿突破。 机器翻译（NMT）： 聚焦于 Transformer 如何重塑神经机器翻译的质量和效率，探讨了零样本（Zero-Shot）和低资源（Low-Resource）翻译的最新进展。 文本生成与对话系统： 分析了 GPT 系列在开放域对话、故事生成、代码辅助编写等任务中的应用，讨论了如何通过解码策略（如束搜索、核采样）控制生成文本的流畅性和多样性。 信息抽取与知识图谱构建： 介绍了基于 PLMs 的命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）的最新方法，以及如何利用深度模型从非结构化文本中自动化构建结构化知识库。 模型的可解释性与伦理挑战： 探讨了如何利用集成梯度（Integrated Gradients）等工具探究深度模型内部的决策路径，并讨论了数据偏见、模型公平性及大型模型对社会环境带来的伦理考量。 目标读者 本书适合于计算机科学、人工智能、计算语言学等领域的硕士和博士研究生、资深软件工程师、从事 NLP 相关研究的科研人员。读者需具备扎实的线性代数、概率论基础以及 Python 编程能力，并对机器学习有初步认知。 通过阅读本书，读者不仅能掌握当前最先进的深度学习 NLP 技术栈，更能理解驱动下一代智能系统的底层逻辑与未来发展方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例分析和实际应用方面的展开，可谓是全书的点睛之笔，极大地增强了理论的“落地性”。很多理论书籍的通病是，理论讲得头头是道，但一旦要落实到实际场景中，读者就完全无从下手，感觉理论和实践之间横亘着一条无法逾越的鸿沟。然而，这本书通过一系列详尽且具有代表性的行业案例，将抽象的数学模型成功“翻译”成了可操作的工程语言。我特别留意了其中关于决策支持系统构建的章节，作者不仅展示了如何运用该理论进行建模，还详细描述了数据预处理、参数设定的具体步骤，甚至连结果的敏感性分析都考虑进去了。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于希望将理论知识转化为实际生产力的工程师和项目经理来说，简直是无价之宝，它提供了一条清晰可循的实践路径，而不是空泛的指导方针。

评分☆☆☆☆☆

对于一个非本专业背景的读者来说，这本书的专业术语和符号系统起初构成了一定的阅读障碍，但作者在附录中加入的“术语速查表”和“核心符号说明”的设计，堪称神来之笔。这部分内容远超一般书籍附录的简单列表，它以一种更接近速查手册的结构，对关键概念进行了精炼的二次解释，并且清晰地标注了它们在正文中的首次出现位置。我发现自己不再需要频繁地跳回前文去查阅某个陌生的符号含义，这极大地提升了阅读的流畅性和专注度。这种体贴读者的设计细节，体现了作者不仅是学术上的大家，更是一位非常懂得教学艺术的教育者。它让一个原本可能因为术语壁垒而放弃阅读的潜在读者，得以顺利进入理论的核心殿堂，这种对读者学习曲线的细致考量，是衡量一本优秀教材或专著的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

书中在对既有研究进行梳理和对比时所表现出的广博视野和批判性思维，令人印象深刻。作者似乎对该领域内外的相关文献都有着广泛的涉猎，他并没有将自己的理论视为唯一的真理，而是放在一个宏大的学术脉络中进行审视。对比其他同类理论的优缺点时，分析得极为客观和中肯，避免了常见的“唯我独尊”的学术偏见。这种平衡的视角，使得这本书的学术公信力大大增强，它不仅仅是在介绍一种新理论，更像是在进行一场高水平的学术对话。通过对不同学派观点的交锋和整合，作者成功地构建了一个更加包容和富有弹性的理论框架，这对于推动该领域未来的发展方向，无疑具有重要的启发和引导作用，体现了作者深厚的学术担当。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那封面采用的哑光质感配上烫金的字体，在光线下折射出一种低调的奢华感，让人忍不住想把它捧在手里仔细端详。内页的纸张选择也相当考究，那种略带米白色的细腻纸张，不仅护眼，阅读起来也有一种沉甸甸的踏实感。我本来对理论类的书籍抱有敬而远之的态度，总觉得那些复杂的公式和晦涩的术语会让人望而却步，但这本书的版式设计简直是教科书级别的清晰。段落之间的留白恰到好处，即使是面对大段的论述，眼睛也不会感到疲惫。作者在排版上的用心，无疑为读者创造了一个非常舒适的阅读体验，这在学术著作中是相当难得的品质。而且，书脊的装订非常结实，即使反复翻阅也不会有松动的感觉，看得出出版社在细节处理上是下了大功夫的。从这本书的实体质量来看，它完全配得上“珍藏”二字，不仅仅是一本知识的载体，更是一件精美的工艺品。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书时，我最大的感受是其论述逻辑的严密性，那种层层递进、环环相扣的构建方式，简直就像在看一场精心编排的数学证明过程，让人不得不佩服作者深厚的学术功底。它不像某些理论著作那样喜欢故作高深地使用大量生僻词汇来堆砌“学术感”，而是用一种近乎手术刀般精准的语言，剖析复杂的概念，使得原本看似遥不可及的理论体系，变得清晰可见。特别是对基础公理的阐述部分，作者采用了多种类比和形象化的解释，极大地降低了初学者的理解门槛。这种既保证了理论的深度，又不失对普及性的关照的态度，是很多纯理论书籍所缺乏的。读完其中几章后，我有一种豁然开朗的感觉，仿佛作者亲身在身边引导，一点点搭建起知识的框架，让人对其理论体系的完整性和自洽性深信不疑。