直覺模糊信息集成理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐澤水 著，白春禮 編

圖書標籤:

• 模糊信息
• 直覺模糊集
• 信息融閤
• 決策分析
• 不確定性推理
• 人工智能
• 數據分析
• 理論研究
• 應用研究
• 智能係統

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030211194

版次：1

商品編碼：11892498

包裝：精裝

叢書名： 當代傑齣青年科學文庫

開本：16開

齣版時間：2008-05-01

用紙：膠版紙

頁數：214

字數：262000

正文語種：中文

內容簡介

　　直覺模糊集是傳統的模糊集的一種拓展，它同時考慮瞭隸屬度、非隸屬度和猶豫度這三個方麵的信息，因而比傳統的模糊集在處理模糊性和不確定性等方麵具有靈活性和實用性。自保加利亞學者Atanassov於1983年提齣直覺模糊集的概念以來，有關直覺模糊集理論的研究已受到國內外相關領域學者的關注，並且已被應用於決策、醫療診斷、邏輯規劃、模式識彆、機器學習和市場預測等諸多領域。《直覺模糊信息集成理論及應用》主要介紹近年來國內外學者特彆是作者本人在直覺模糊信息的集成方式、直覺模糊集的關聯測度、距離測度和相似性測度、直覺模糊集的聚類算法，以及基於上述信息處理工具的直覺模糊決策模型和方法等方麵的新研究成果。
　　《直覺模糊信息集成理論及應用》可作為模糊數學、運籌學、信息科學和管理科學與工程等領域的研究人員和工程技術人員的參考書，以及高等院校有關專業高年級本科生和研究牛的教學用書。

作者簡介

　　徐澤水，男，博士，1968年齣生，解放軍理工大學教授、博士生導師，國傢傑齣青年科學基金獲得者和第十屆中國青年科技奬獲得者。研究方嚮：決策分析、信息融閤和優化算法等。已在《EEE Transactions on Fuzzv Systems》、《IEEE Transact：ions on Systems，Man，and Cybellletics》、《Decision Suppmt Systems》等國內外重要期刊和國際會議上發錶學術論文200餘篇，齣版學術專*3部。現為((Informatiorl》、《Intemational Journal 0f Appfied Management Science》、《Interna廿onal Journal of Data Analysis，Techniques and strategies》、《係統工程理論與實踐》、《模糊係統與數學》等國內外期刊編委；中國運籌學會不確定係統專業委員會常務理事、中國運籌學會模糊信息與工程專業委員會常務理事、中國係統工程學會模糊數學與模糊係統專業委員會理事、中國運籌學會青年工作委員會委員。曾獲教育部自然科學奬一等奬、中國運籌學會首屆運籌新人奬、總參第五屆十大學習成纔標兵、總參優秀中青年專傢、全軍優秀地方大學生乾部、山東省優秀碩士學位論文奬、江蘇省優秀博士學位論文奬、全國優秀博士學位論文提名論文奬、被江蘇省人事廳授予優秀博士後榮譽稱號。

內頁插圖

目錄

第1章 直覺模糊信息集成方式
1．1 直覺模糊集
1．2 直覺模糊數的運算法則
1．3 直覺模糊集成算子
1．4 IFHA算子和IFHG算子在多屬性決策中的應用

第2章 區間直覺模糊信息集成方式
2．1 區間直覺模糊集
2．2 區間直覺模糊數的運算法則
2．3 區間直覺模糊集成算子
2．4 基於IIFWA算子和IIFWG算子的區間直覺模糊決策方法
2．5 基於IIFHA算子和IIFHG算子的區間直覺模糊群決策方法

第3章 直覺模糊集的三類測度
3．1 直覺模糊集的關聯測度
3．2 直覺模糊集的距離測度和相似性測度
3．3 區間直覺模糊集的距離測度和相似性測度
3．3．1 基於幾何距離模型的距離測度和相似性測度
3．3．2 基於幾何距離模型和集理論方法的距離測度和相似性測度

第4章 直覺模糊集的聚類方法
4．1 基於直覺模糊相似矩陣的聚類方法
4．2 基於關聯矩陣的直覺模糊聚類算法

第5章 基於直覺判斷矩陣的決策方法
5．1 直覺判斷矩陣
5．2 基於直覺判斷矩陣的群決策方法
5．3 殘缺直覺判斷矩陣
5．4 基於殘缺直覺判斷矩陣的群決策方法
5．5 區間直覺判斷矩陣
5．6 基於區間直覺判斷矩陣的群決策方法
5．7 對方案偏好信息為直覺判斷矩陣的多屬性決策方法
5．7．1 一緻性直覺判斷矩陣
5．7．2 綫性規劃模型
5．7．3 決策途徑
5．8 基於不同直覺偏好結構的多屬性群決策方法
5．8．1 基於直覺判斷矩陣的多屬性決策模型
5．8．2 基於殘缺直覺判斷矩陣的多屬性決策模型
5．8．3 基於直覺判斷矩陣和殘缺直覺判斷矩陣的多屬性群決策模型
5．9 基於直覺判斷矩陣的群決策一緻性分析
5．10 基於區間直覺判斷矩陣的群決策一緻性分析

第6章 基於投影模型的直覺模糊多屬性決策方法
6．1 基於直覺模糊信息的多屬性決策
6．1．1 屬性權重完全未知的直覺模糊多屙陛決策
6．1．2 屬性權重已知的直覺模糊多屬性決策
6．2 基於區間直覺模糊信息的多屬性決策
6．2．1 屬性權重完全未知的區間直覺模糊多屬性決策
6．2．2 屬性權重已知的區間直覺模糊多屬性決策

第7章 動態直覺模糊多屬性決策
7．1 動態直覺模糊加權平均算子
7．2 動態直覺模糊多屬性決策方法
7．3 不確定動態直覺模糊多屬性決策方法
參考文獻

前言/序言

　　自從Zadeh於1965年提齣模糊集理論以來。該理論已在現代社會的各個領域得到廣泛應用。模糊集的核心思想是把取值僅為1或0的特徵函數擴展到可在單位閉區間[0，1]中任意取值的隸屬函數。然而，模糊集的隸屬函數值僅是一個單一的值，在實際應用中，它不能同時錶示支持（肯定）、反對（否定）和猶豫（不確定）的證據。由於社會經濟環境的日益復雜性和不確定性，人們在對事物的認知過程中。往往存在著不同程度的猶豫或錶現齣一定程度的知識缺乏。從而使得認知結果錶現為肯定、否定或介於肯定與否定之間的猶豫性。例如，在各種選舉投票事件中，除瞭支持與反對兩個方麵，經常有棄權情況發生。因此，傳統的模糊集理論因其不能完整地錶達所研究問題的全部信息而受到越來越多的製約和挑戰。Atanassov於1983年對傳統的模糊集進行瞭拓展，提齣瞭直覺模糊集的概念。由於直覺模糊集同時考慮瞭隸屬度、非隸屬度和猶豫度這三個方麵的信息，因此，它比傳統的模糊集在處理模糊性和不確定性等方麵更具靈活性和實用性。20多年來。有關該理論的研究已受到國內外相關領域學者的極大關注，並且已被應用於決策、醫療診斷、邏輯規劃、模式識彆、機器學習和市場預測等諸多領域。隨著對直覺模糊集理論研究的不斷深入及應用範圍的不斷擴展。直覺模糊信息的有效集成和處理顯得愈加重要。因此。直覺模糊信息的集成方式、直覺模糊集的關聯測度、距離測度和相似性測度、直覺模糊集的聚類算法等信息處理工具有廣闊的實際應用前景。
　　本書將主要對近年來國內外學者特彆是作者本人在直覺模糊信息的集成和處理方式。以及相關的直覺模糊決策模型和方法等新研究成果進行深入係統的介紹。本書共分為七章。第l章主要介紹直覺模糊信息的集成方式。定義直覺模糊數的概念：基於得分函數和精確函數，給齣直覺模糊數的比較和排序方法；定義直覺模糊數的運算法則；給齣直覺模糊信息的一係列集成算子，如直覺模糊平均算子、直覺模糊加權平均算子、直覺模糊有序加權平均算子、直覺模糊混閤平均算子、直覺模糊幾何算子、直覺模糊加權幾何算子、直覺模糊有序加權幾何算子、直覺模糊混閤幾何算子等。詳細介紹它們的優良性質，並且把它們應用於多屬性決策領域。
　　第2章主要介紹區間直覺模糊信息的集成方式。定義區間直覺模糊數的概念。給齣區間直覺模糊數的基本運算法則，以及區間直覺模糊信息的一些集成算子：定義區間直覺模糊數的得分函數和精確函數，基於這兩種函數，給齣區間直覺模糊數的一種簡單的排序方法。最後把區間直覺模糊集理論應用於決策領域，提供一種基於區間直覺模糊信息的決策途徑。
　　第3章介紹直覺模糊集理論和區間直覺模糊集理論中的三類測度：關聯測度、距離測度和相似性測度。第4章介紹基於直覺模糊集的聚類方法。定義直覺模糊相似度概念，並構建直覺模糊相似矩陣和直覺模糊等價矩陣：定義直覺模糊相似矩陣的閤成運算法則，給齣直覺模糊相似矩陣轉化為直覺模糊等價矩陣的途徑：分彆定義直覺模糊相似矩陣和直覺模糊等價矩陣的λ-截矩陣。進而給齣一種基於直覺模糊相似矩陣的聚類方法。此外。定義關聯矩陣和等價關聯矩陣的概念。給齣計算直覺模糊集之間關聯係數的方法。並且給齣一種基於關聯矩陣的直覺模糊聚類算法。然後把上述算法拓展到區間直覺模糊環境中。
　　第5章介紹基於直覺判斷矩陣的決策方法。給齣直覺判斷矩陣、一緻性直覺判斷矩陣、殘缺直覺判斷矩陣、一緻性殘缺直覺判斷矩陣、可接受殘缺直覺判斷矩陣、區間直覺判斷矩陣及其得分矩陣和精確矩陣。區間直覺模糊正、負理想點等概念：給齣區間直覺判斷矩陣、直覺判斷矩陣和互補判斷矩陣之間的關係，然後利用直覺模糊加權平均算子等集成工具。分彆建立基於直覺判斷矩陣和殘缺直覺判斷矩陣的多屬性決策模型。並且建立基於直覺判斷矩陣和殘缺直覺判斷矩陣的多屬性群決策模型，進而給齣一係列基於不同直覺偏好結構的多屬性決策途徑。此外，針對不同的區間直覺模糊環境，基於區間直覺模糊平均算子和區間直覺模糊幾何算子等各種集成方式。建立相應的區間直覺模糊決策途徑。
　　第6章介紹屬性值為直覺模糊數或區間直覺模糊數、屬性權重已知或完全未知的直覺模糊多屬性決策方法。定義直覺模糊理想點和區間直覺模糊理想點的得分嚮量，以及與之相關的一係列概念，包括每個方案的得分嚮量和直覺模糊理想點之間夾角的餘弦函數。以及每個方案的得分嚮量和區間直覺模糊理想點之間夾角的餘弦函數等：建立兩種投影模型來分彆度量每個方案和直覺模糊理想點或區間直覺模糊理想點之間的相似程度，並以此來確定方案。
　　第7章介紹動態直覺模糊信息的集成方式、時間序列賦權方法。以及動態直覺模糊多屬性決策途徑。定義直覺模糊變量和不確定直覺模糊變量的概念：給齣動態直覺模糊加權平均算子和不確定動態直覺模糊加權平均算子：基於這兩種算子。分彆給齣動態直覺模糊多屬性決策方法和不確定動態直覺模糊多屬性決策方法。
　　本書可作為模糊數學、運籌學、信息科學和管理科學與工程等領域的研究人員和工程技術人員的參考書。以及高等院校有關專業高年級本科生和研究生的教學用書。

圖書簡介：深度學習在自然語言處理中的前沿進展 圖書名稱：深度學習在自然語言處理中的前沿進展 作者： [此處填寫作者姓名，例如：張偉、李明 等] 齣版社： [此處填寫齣版社名稱，例如：清華大學齣版社、人民郵電齣版社 等] 定價： [此處填寫定價] ISBN： [此處填寫ISBN] --- 內容概述 本書全麵深入地探討瞭當前自然語言處理（NLP）領域中基於深度學習的最新理論、關鍵模型架構及其在多個核心任務上的創新應用。隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習已成為驅動NLP範式轉變的核心動力，極大地提升瞭機器理解、生成和交互文本的能力。本書旨在為研究人員、工程師以及高年級學生提供一個清晰、係統且富有洞察力的技術路綫圖，涵蓋從基礎概念到尖端研究的廣闊範圍。 全書結構嚴謹，內容翔實，不僅迴顧瞭循環神經網絡（RNNs）、長短期記憶網絡（LSTMs）等經典模型在序列數據處理中的奠基性工作，更著重聚焦於Transformer 架構的革命性影響，以及基於該架構發展齣的 預訓練語言模型（PLMs），如 BERT、GPT 係列、RoBERTa 等的內部機製、訓練策略與優化方法。 第一部分：深度學習基礎與NLP的融閤 本部分首先為讀者打下堅實的理論基礎。它詳細闡述瞭深度學習在處理文本數據時所依賴的核心數學和計算原理，包括嵌入技術（Word Embeddings, 如 Word2Vec, GloVe）的演變，以及深度神經網絡（DNNs）的基本構建模塊。 詞嵌入的進化： 深入分析瞭靜態詞嚮量與上下文相關詞嚮量的區彆，探討瞭 ELMo 等早期上下文敏感模型的優勢與局限。 序列建模的演進： 細緻對比瞭 RNNs、Bi-RNNs 在捕獲長期依賴性上的挑戰，並介紹瞭 LSTMs 和 GRUs 如何通過門控機製有效緩解梯度消失問題，為後續更復雜的模型鋪平道路。 注意力機製的誕生： 重點闡述瞭注意力機製的數學原理，特彆是它如何允許模型動態聚焦於輸入序列的關鍵部分，這是 Transformer 架構的邏輯先驅。 第二部分：Transformer 架構與自注意力機製 本部分是全書的核心。它以極為詳盡的篇幅解析瞭 Google 在 2017 年提齣的 Transformer 架構，這是現代 NLP 領域無可爭議的基石。 自注意力機製（Self-Attention）： 詳盡拆解瞭 Q（Query）、K（Key）、V（Value）的計算過程，闡述瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）如何實現對不同錶示子空間的並行捕獲，從而增強模型的錶達能力。 Transformer 結構解析： 完整呈現瞭 Encoder-Decoder 結構，分析瞭層歸一化（Layer Normalization）和殘差連接（Residual Connections）在深度網絡穩定訓練中的關鍵作用。 第三部分：預訓練語言模型（PLMs）的範式革命 本部分深入探討瞭如何利用海量無標簽文本數據進行大規模預訓練，從而構建齣能夠高效遷移到下遊任務的通用語言模型。 掩碼語言模型（MLM）與下一句預測（NSP）： 詳細剖析瞭 BERT 的雙嚮訓練策略及其對上下文理解的深度提升。 生成式預訓練模型（GPT 係列）： 重點介紹瞭解碼器結構的自迴歸（Autoregressive）訓練方式，以及 GPT-2、GPT-3 在無監督情境下展示齣的驚人文本生成能力和“上下文學習”（In-Context Learning）現象。 模型優化與高效性： 探討瞭 RoBERTa、ALBERT、ELECTRA 等一係列優化型 PLMs，它們如何通過改進訓練目標、參數共享或負采樣機製，在保持甚至超越性能的同時，顯著降低瞭訓練和推理成本。 第四部分：前沿應用與垂直領域突破 本書的最後一部分將理論與實踐緊密結閤，展示瞭深度學習 NLP 模型在多個關鍵應用場景中的前沿突破。 機器翻譯（NMT）： 聚焦於 Transformer 如何重塑神經機器翻譯的質量和效率，探討瞭零樣本（Zero-Shot）和低資源（Low-Resource）翻譯的最新進展。 文本生成與對話係統： 分析瞭 GPT 係列在開放域對話、故事生成、代碼輔助編寫等任務中的應用，討論瞭如何通過解碼策略（如束搜索、核采樣）控製生成文本的流暢性和多樣性。 信息抽取與知識圖譜構建： 介紹瞭基於 PLMs 的命名實體識彆（NER）、關係抽取（RE）的最新方法，以及如何利用深度模型從非結構化文本中自動化構建結構化知識庫。 模型的可解釋性與倫理挑戰： 探討瞭如何利用集成梯度（Integrated Gradients）等工具探究深度模型內部的決策路徑，並討論瞭數據偏見、模型公平性及大型模型對社會環境帶來的倫理考量。 目標讀者 本書適閤於計算機科學、人工智能、計算語言學等領域的碩士和博士研究生、資深軟件工程師、從事 NLP 相關研究的科研人員。讀者需具備紮實的綫性代數、概率論基礎以及 Python 編程能力，並對機器學習有初步認知。 通過閱讀本書，讀者不僅能掌握當前最先進的深度學習 NLP 技術棧，更能理解驅動下一代智能係統的底層邏輯與未來發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書時，我最大的感受是其論述邏輯的嚴密性，那種層層遞進、環環相扣的構建方式，簡直就像在看一場精心編排的數學證明過程，讓人不得不佩服作者深厚的學術功底。它不像某些理論著作那樣喜歡故作高深地使用大量生僻詞匯來堆砌“學術感”，而是用一種近乎手術刀般精準的語言，剖析復雜的概念，使得原本看似遙不可及的理論體係，變得清晰可見。特彆是對基礎公理的闡述部分，作者采用瞭多種類比和形象化的解釋，極大地降低瞭初學者的理解門檻。這種既保證瞭理論的深度，又不失對普及性的關照的態度，是很多純理論書籍所缺乏的。讀完其中幾章後，我有一種豁然開朗的感覺，仿佛作者親身在身邊引導，一點點搭建起知識的框架，讓人對其理論體係的完整性和自洽性深信不疑。

評分☆☆☆☆☆

對於一個非本專業背景的讀者來說，這本書的專業術語和符號係統起初構成瞭一定的閱讀障礙，但作者在附錄中加入的“術語速查錶”和“核心符號說明”的設計，堪稱神來之筆。這部分內容遠超一般書籍附錄的簡單列錶，它以一種更接近速查手冊的結構，對關鍵概念進行瞭精煉的二次解釋，並且清晰地標注瞭它們在正文中的首次齣現位置。我發現自己不再需要頻繁地跳迴前文去查閱某個陌生的符號含義，這極大地提升瞭閱讀的流暢性和專注度。這種體貼讀者的設計細節，體現瞭作者不僅是學術上的大傢，更是一位非常懂得教學藝術的教育者。它讓一個原本可能因為術語壁壘而放棄閱讀的潛在讀者，得以順利進入理論的核心殿堂，這種對讀者學習麯綫的細緻考量，是衡量一本優秀教材或專著的重要標準。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例分析和實際應用方麵的展開，可謂是全書的點睛之筆，極大地增強瞭理論的“落地性”。很多理論書籍的通病是，理論講得頭頭是道，但一旦要落實到實際場景中，讀者就完全無從下手，感覺理論和實踐之間橫亙著一條無法逾越的鴻溝。然而，這本書通過一係列詳盡且具有代錶性的行業案例，將抽象的數學模型成功“翻譯”成瞭可操作的工程語言。我特彆留意瞭其中關於決策支持係統構建的章節，作者不僅展示瞭如何運用該理論進行建模，還詳細描述瞭數據預處理、參數設定的具體步驟，甚至連結果的敏感性分析都考慮進去瞭。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，對於希望將理論知識轉化為實際生産力的工程師和項目經理來說，簡直是無價之寶，它提供瞭一條清晰可循的實踐路徑，而不是空泛的指導方針。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實令人眼前一亮，那封麵采用的啞光質感配上燙金的字體，在光綫下摺射齣一種低調的奢華感，讓人忍不住想把它捧在手裏仔細端詳。內頁的紙張選擇也相當考究，那種略帶米白色的細膩紙張，不僅護眼，閱讀起來也有一種沉甸甸的踏實感。我本來對理論類的書籍抱有敬而遠之的態度，總覺得那些復雜的公式和晦澀的術語會讓人望而卻步，但這本書的版式設計簡直是教科書級彆的清晰。段落之間的留白恰到好處，即使是麵對大段的論述，眼睛也不會感到疲憊。作者在排版上的用心，無疑為讀者創造瞭一個非常舒適的閱讀體驗，這在學術著作中是相當難得的品質。而且，書脊的裝訂非常結實，即使反復翻閱也不會有鬆動的感覺，看得齣齣版社在細節處理上是下瞭大功夫的。從這本書的實體質量來看，它完全配得上“珍藏”二字，不僅僅是一本知識的載體，更是一件精美的工藝品。

評分☆☆☆☆☆

書中在對既有研究進行梳理和對比時所錶現齣的廣博視野和批判性思維，令人印象深刻。作者似乎對該領域內外的相關文獻都有著廣泛的涉獵，他並沒有將自己的理論視為唯一的真理，而是放在一個宏大的學術脈絡中進行審視。對比其他同類理論的優缺點時，分析得極為客觀和中肯，避免瞭常見的“唯我獨尊”的學術偏見。這種平衡的視角，使得這本書的學術公信力大大增強，它不僅僅是在介紹一種新理論，更像是在進行一場高水平的學術對話。通過對不同學派觀點的交鋒和整閤，作者成功地構建瞭一個更加包容和富有彈性的理論框架，這對於推動該領域未來的發展方嚮，無疑具有重要的啓發和引導作用，體現瞭作者深厚的學術擔當。