證據推理、置信規則庫與復雜係統建模 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周誌傑，陳玉旺，鬍昌華，張邦成，常雷雷 著

圖書標籤:

• 證據推理
• 置信規則
• 復雜係統
• 建模
• 人工智能
• 不確定性推理
• 專傢係統
• 知識工程
• 決策支持
• 係統分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030515520

版次：1

商品編碼：12156602

包裝：平裝

叢書名： 智能科學技術著作叢書

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：281

字數：369000

正文語種：中文

內容簡介

　　《證據推理、置信規則庫與復雜係統建模》在對D—S證據理論迴顧的基礎上，對證據推理基本理論進行瞭詳細的分析，主要包括證據推理方法、基於區間不確定性的證據推理方法、基於概率和模糊不確定性的證據推理方法、證據推理規則；進一步對基於證據推理的置信規則庫基本理論進行瞭深入細緻的討論，主要包括基於證據推理的置信規則庫參數離綫訓練方法、專傢乾預下置信規則庫專傢係統參數在綫更新方法、基於證據推理的置信規則庫在綫構造方法和置信規則庫前提屬性參考值確定方法等內容；最後從多個角度對證據推理和置信規則庫在工程實際中的應用進行瞭全麵的介紹，包括證據推理和置信規則庫在非平穩時間序列預測、係統行為預測、故障預測、壽命評估、分類問題和醫學決策等領域中的應用。
　　《證據推理、置信規則庫與復雜係統建模》可供從事推理、專傢係統相關專業科研人員和工程技術人員閱讀參考，也可作為人工智能、復雜係統建模、係統工程等專業的研究生教材。

內頁插圖

目錄

前言
第一部分 證據推理方法
第1章 Demlpster—Shafer證據理論
1．1 引言
1．2 證據的不確定性錶示
1．2．1 辨識框架
1．2．2 基本概率分配
1．2．3 信度和似然函數
1．3 證據的閤成規則
1．3．1 Dempster閤成規則
1．3．2 衝突證據的閤成處理
1．4 D—S證據理論的研究進展與探討
第2章 證據推理方法及擴展
2．1 引言
2．2 不確定性MCDA框架下的證據推理方法
2．2．1 迭代閤成算法
2．2．2 閤成特性
2．2．3 解析閤成算法
2．2．4 非綫性閤成模式分析
2．3 信息轉換方法
2．3．1 定量信息轉換方法
2．3．2 定性信息轉換方法
2．4 考慮區問、概率和模糊不確定性的證據推理方法
2．4．1 考慮區間不確定性的證據推理方法
2．4．2 考慮概率和模糊不確定性的證據推理方法
2．5 本章小結
第3章 證據推理規則
3．1 引言
3．2 帶有證據權重的證據推理規則
3．2．1 證據權重及相關處理方法
3．2．2 證據推理規則的加權信度分布
3．2．3 帶有證據權重的證據推理規則
3．2．4 數值比較分析
3．3 帶有證據權重和可靠性的證據推理規則
3．3．1 帶有證據可靠性的加權信度分布
3．3．2 數值比較分析
3．4 證據推理規則的特性分析
3．4．1 證據推理規則的基本特性
3．4．2 證據推理規則的推理模式分析
3．4．3 數值仿真分析
3．4．4 衝突證據的處理和可靠性攝動分析
3．5 本章小結

第二部分 置信規則庫建模方法
第4章 基於證據推理算法的置信規則庫專傢係統推理方法
4．1 引言
4．2 專傢係統
4．2．1 專傢係統的定義
4．2．2 專傢係統的結構
4．2．3 專傢係統的特點
4．2．4 基於IF—THEN規則的專傢係統
4．3 置信規則庫專傢係統
4．3．1 數據和知識錶達中的不確定性
4．3．2 知識錶達中的權重參數
4．3．3 置信規則庫
4．4 基於證據推理算法的置信規則庫專傢係統推理方法
4．4．1 置信規則庫的矩陣錶示
4．4．2 基於證據推理算法的置信規則庫推理方法
4．4．3 基於區間效用的證據推理結果評價方法
4．5 不同形式輸入信息的轉化方法
4．5．1 使用語義參考值來描述的定量輸入信息
4．5．2 使用區間來描述的定量輸入信息
4．5．3 使用主觀決策來描述的定性輸人信息
4．5．4 使用主觀決策來描述的符號輸入信息
4．6 分層置信規則庫係統及其推理方法
4．6．1 分層置信規則庫係統
……
第三部分 證據推理與置信規則庫的應用
參考文獻
附錄

前言/序言

　　傳統D-S證據理論無法有效處理衝突證據和組閤爆炸等問題，YangJianbo於1994年提齣證據推理（evidential reasoning，ER）方法。在進一步考慮證據可靠性和證據權重的基礎上，Yang於2013年在Artificial Intelligence進一步提齣用於證據組閤的證據推理規則。傳統的Bayes推理、D-S證據推理和ER方法均可以看做是ER規則的一種特殊情形，因此ER規則是一種更具一般性的推理方法。
　　基於ER方法、決策理論、模糊理論和傳統IF-THEN規則庫，2006年提齣基於證據推理算法的置信規則庫推理方法（belief rule-base inference methodology using the evidential reasoning approach，RIMER）。RIMER具有對帶有模糊不確定性、概率不確定性，以及非綫性特徵的數據進行建模的能力。RIMER主要包括知識的錶達和知識的推理。知識的錶達通過置信規則庫（beliefrulebase，BRB）係統來實現，而知識的推理則通過證據推理（evidential reasoning，ER）算法實現。BRB係統由一係列置信規則組成，本質上是一種專傢係統，能夠有效利用各種類型的信息，建立輸入和輸齣之間的非綫性模型。
　　本書對ER方法、ER規則、BRB專傢係統，基於ER和BRB的復雜係統建模方法及其在故障預測、最優維護、壽命評估和醫學決策等方麵的應用進行瞭詳細的介紹。全書共分為三部分。第一部分在對D-S證據理論進行迴顧的基礎上，對證據推理基本理論進行詳細的分析，主要包括ER方法、基於區間不確定性的ER證據推理方法、基於概率和模糊不確定性的ER證據推理方法、ER規則；第二部分結閤作者的最新研究成果，對BRB的基本理論進行瞭深入細緻的討論，主要包括基於ER的BRB推理方法、基於ER的BRB參數離綫訓練方法、專傢乾預下BRB專傢係統參數在綫更新方法、基於ER的BRB在綫構造方法和BRB前提屬性參考值確定方法等內容；第三部分從多個角度對ER和BRB在工程實際中的應用進行瞭全麵的介紹，主要包括ER和BRB在非平穩時間序列預測、係統行為預測、故障預測、最優維護、壽命評估、分類問題和醫學決策等領域中的應用。
　　全書由周誌傑和陳玉旺閤作完成，第1章～第3章由陳玉旺完成，第4章～第14章由周誌傑完成，第15章由常雷雷完成，第16章由周治國完成。在本書的寫作過程中，得到火箭軍工程大學鬍昌華教授、英國曼徹斯特大學YangJianbo教授和XuDongling教授、長春工業大學張邦成教授、空軍工程大學張琳教授、國防科學技術大學薑江副教授等的關心和幫助，為本書的寫作打下瞭堅實的理論基礎，在本書的齣版之際謹嚮他們錶示衷心的感謝！

《理性之錨：認知科學、不確定性量化與決策理論的融閤》 內容簡介 在快速變化且信息爆炸的現代社會，人類的認知能力麵臨著前所未有的挑戰。我們如何在紛繁復雜的現象中提煉齣有價值的信息？如何理解和應對不確定性？如何做齣更明智、更可靠的決策？《理性之錨》一書，正是為瞭迴應這些核心問題而生。它並非一本孤立的理論匯編，而是一次深刻的跨學科探索，旨在構建一個更加強大、更加普適的理性框架，以應對人類認知與復雜現實之間的張力。 本書將從認知科學的基石齣發，深入剖析人類的思維模式、信息處理機製以及在麵對不確定性時所錶現齣的認知偏差。我們將審視感知、記憶、推理、判斷等核心認知功能，並重點關注它們在現實世界中的局限性。理解這些局限性，是構建更強大理性能力的第一步。我們並非無懈可擊的邏輯機器，我們的認知係統在設計上就存在著固有的“捷徑”和“盲點”，這些往往是我們在日常生活中做齣快速判斷的依仗，但在麵對復雜問題時，卻可能成為誤導我們的陷阱。本書將通過大量生動的案例和實驗研究，揭示這些認知模式的運作機製，並探討其深層原因。 在此基礎上，本書將無縫銜接至不確定性量化的前沿領域。我們認識到，現實世界充斥著不確定性，而傳統的二元邏輯（真/假）往往難以捕捉其豐富性和模糊性。因此，我們將重點介紹和評析多種先進的不確定性量化方法，包括概率論、模糊集理論、證據理論（D-S證據理論）、貝葉斯網絡、粗糙集等。這些方法提供瞭將模糊、不完整、甚至相互矛盾的信息轉化為量化錶示的強大工具。我們將詳細闡述每種方法的理論基礎、數學模型、適用場景及其優缺點，並著重探討它們在處理現實世界中真實存在的不確定性方麵的能力。例如，我們將深入研究D-S證據理論如何處理來自不同源頭、不同置信度的證據，並將其融閤以生成更 robust 的結論，這對於需要整閤多源異構數據的領域至關重要。同時，我們也會探討貝葉斯方法如何通過引入先驗知識和不斷更新後驗概率來逐步逼近真相，以及粗糙集如何處理粒度化信息。 連接認知科學與不確定性量化，本書將深入探討決策理論的核心議題。在充分理解瞭人類認知模式和掌握瞭量化不確定性的工具之後，我們便能更有效地進行決策。本書將介紹包括效用理論、前景理論、博弈論等經典決策模型，並在此基礎上，重點闡述如何將不確定性量化方法融入決策過程。我們不僅要關注“應該做什麼”，更要關注“如何理解和管理風險”，以及“如何在一個不完全信息的環境中做齣最優選擇”。我們將探討如何構建基於證據的決策支持係統，如何評估不同決策方案的潛在風險和收益，以及如何在動態變化的環境中進行自適應決策。本書還將討論啓發式和偏差在決策中的作用，並提供剋服這些偏差的策略，使我們的決策更加理性，少受非理性因素的乾擾。 《理性之錨》的獨特性在於其對這些領域的深度融閤與創新性闡述。它不僅僅是對現有理論的梳理，更是對它們之間內在聯係的挖掘和拓展。我們強調，人類的理性並非天生就完全可靠，而是可以通過學習、工具和方法論的改進而不斷提升的。認知科學為我們提供瞭理解自身能力的“鏡子”，不確定性量化為我們提供瞭“量尺”，而決策理論則指明瞭“航嚮”。這三者有機結閤，構成瞭我們抵達更理性、更可靠決策的“理性之錨”。 本書的目標讀者群廣泛，包括但不限於： 認知科學傢和心理學傢： 瞭解人類認知在不確定環境下的運作機製，以及如何將其研究成果應用於建模和決策。 人工智能和機器學習研究者： 探索更具魯棒性和解釋性的人工智能模型，特彆是在處理不確定性數據和復雜推理方麵。 信息科學和計算機科學專業人士： 設計和實現更智能的信息係統、知識工程和決策支持係統。 風險管理和金融分析師： 掌握量化不確定性的方法，進行更準確的風險評估和投資決策。 工程領域專傢（如係統工程師、控製工程師）： 在復雜係統設計和故障診斷中處理不確定性和不完整信息。 政策製定者和管理者： 學習如何基於證據和不確定性評估來做齣更明智的戰略決策。 對人類理性、決策過程和科學方法感興趣的普通讀者： 獲得更深刻的自我認知和理解世界運作的洞見。 通過對《理性之錨》的學習，讀者將能夠： 深刻理解人類認知的內在機製和局限性。 掌握多種先進的不確定性量化方法，並能將其應用於實際問題。 構建和評估基於證據的決策模型，從而做齣更優化的決策。 提升在復雜、不確定環境下的問題解決能力和批判性思維。 建立一個更加穩固的理性框架，作為應對不確定世界的“錨”。 本書的章節結構將循序漸進，從基礎概念到高級應用，力求清晰易懂，同時保持學術的嚴謹性。理論講解將與豐富的實例相結閤，幫助讀者將抽象的知識轉化為具體的實踐能力。我們相信，《理性之錨》將成為一本激勵思考、指導實踐的重要著作，為讀者在不確定性中導航，在復雜性中前行，提供堅實的理論支撐和實用的方法工具。它邀請您踏上一場關於理性的深度旅程，去理解它，去增強它，並最終錨定它，在變幻莫測的世界中堅定前行。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我第一眼就被它所吸引的是其精煉的標題，仿佛濃縮瞭多個學科交叉的精華。我一直對人工智能領域中的推理機製非常感興趣，尤其是那種能夠處理不確定性和模糊信息的係統。這本書的“證據推理”部分，讓我聯想到許多經典的推理算法，比如貝葉斯網絡，以及它們在知識圖譜構建和問答係統中的應用。而“置信規則庫”則進一步深化瞭我對不確定性量化的理解，它可能涉及概率論、模糊邏輯等多個方麵，如何將這些理論轉化為實際可用的規則，並且還能有效地管理和更新這些規則，這其中的技術細節一定非常引人入勝。更讓我期待的是“復雜係統建模”部分，我一直認為，很多現實世界的問題，比如氣候變化、交通擁堵、金融市場的波動等等，都屬於復雜係統的範疇。而如何有效地建立模型來模擬、預測和控製這些係統，是當前科學研究的一大挑戰。這本書能夠將這三個概念融會貫通，必定能夠提供一套獨特的視角和方法，來應對這些復雜的問題。我非常期待書中能夠深入探討如何將不同類型的證據整閤成一個置信度量，以及如何利用這些置信規則來構建和分析復雜的係統模型，相信它會是一次非常有價值的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，乍一聽就有一種很強的科技感和深度感，特彆是“置信規則庫”這個詞，讓我聯想到很多在專傢係統和決策支持係統中常見的技術。我一直在思考，在信息不完整或者存在衝突的情況下，我們如何纔能做齣相對可靠的判斷，而“置信規則庫”似乎正是解決這個問題的關鍵。它很可能包含瞭一套描述事物之間相互關係的規則，並且每條規則都有一個置信度與之對應，這樣我們就可以通過推理，將這些規則和已有的證據結閤起來，最終得齣一個相對確定的結論。而“證據推理”作為開篇，想必會詳細介紹如何收集、評估和利用各種形式的證據，這對我來說非常重要，因為很多時候，我們處理的信息並非直接可用，而是需要經過一係列的加工和轉化。最後，“復雜係統建模”這部分，更是讓我看到瞭這本書的宏大之處。我一直認為，現代社會充滿瞭各種相互關聯的子係統，比如城市交通網絡、供應鏈管理、甚至人體的生理係統，理解這些係統的運行機製，往往需要構建復雜的模型。這本書能否提供一種將“置信規則庫”和“證據推理”的成果，有效融入到復雜係統建模中的方法，是我最想知道的。我希望書中能夠提供具體的案例分析，展示如何在實際應用中運用這些技術，從而為解決現實世界中的復雜問題提供思路。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題——《證據推理、置信規則庫與復雜係統建模》——時，我的腦海裏立刻湧現齣無數關於知識錶示、不確定性處理和係統仿真的畫麵。我一直對如何讓計算機“思考”並且能夠處理真實世界中的模糊和不確信性感到著迷。這本書的“證據推理”部分，讓我遐想是否涉及到瞭某種形式的邏輯推理，比如演繹、歸納、溯因，甚至是概率圖模型中的推理過程。我期待它能解釋清楚，在證據不完整或不確定的情況下，如何進行有效的推斷，以及如何量化這些推理的不確定性。“置信規則庫”這個概念更是引起瞭我的高度關注，它聽起來像是對知識的一種結構化錶示，其中包含瞭對事實和關係的主觀或客觀的信心程度。我希望能學習到如何構建這樣的規則庫，以及如何利用它們來進行決策，特彆是在麵對具有模糊邊界或缺乏精確數據的場景時。而“復雜係統建模”則將這一切聯係起來，形成瞭一個更加宏觀的視角。我一直對模擬現實世界中的復雜現象，例如天氣模式、經濟危機、甚至疾病傳播等，充滿興趣。這本書是否能夠提供一種框架，將前麵提到的證據推理和置信規則有效地集成到復雜係統的模型構建和分析中，從而更準確地理解和預測這些係統的行為，是我最期待的。

評分☆☆☆☆☆

看到這本書名，我的第一反應是它可能涵蓋瞭人工智能、數據科學以及係統工程等多個交叉領域的知識。我尤其對“證據推理”這部分感到好奇，它是否會探討如何從各種來源提取、整閤並評估證據，以形成對某個事實或假設的閤理判斷。在我看來，現實世界中很多決策都離不開對證據的仔細審視，而如何科學有效地進行證據推理，無疑是一項重要的能力。緊隨其後的“置信規則庫”，更是讓我産生瞭濃厚的興趣。我一直認為，在很多實際問題中，我們並不能獲得完全確定性的信息，而是需要依賴於一係列的“大概率”或者“可能性”。一個“置信規則庫”聽起來就像是把這些不確定的知識，以一種結構化的方式組織起來，並且能夠基於證據來更新和調整這些置信度。這對於構建智能決策係統，或者進行風險評估，都具有重要的價值。而“復雜係統建模”，則將前兩個概念提升到瞭一個新的維度。我一直覺得，很多社會、經濟、甚至自然現象，都錶現齣復雜的係統特性，例如相互依賴、反饋迴路、湧現行為等等。這本書是否能夠提供一種方法，將證據推理和置信規則有效地應用於復雜係統的建模和分析，從而幫助我們更好地理解這些係統的動態行為，甚至進行乾預和控製，這是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就讓人眼前一亮，那種深邃的藍色背景搭配著簡潔有力的書名字體，仿佛預示著內容將帶領讀者進入一個嚴謹而富有挑戰性的知識領域。我尤其喜歡它所傳達的那種學術研究的厚重感，讓人迫不及待地想翻開扉頁，探索究竟。在閱讀之前，我一直對“證據推理”這個概念充滿瞭好奇，它在日常生活中無處不在，從偵探小說裏的蛛絲馬跡，到科學研究中的實驗數據，都離不開它的影子。而“置信規則庫”更是引起瞭我的極大興趣，它聽起來就像是一個能夠幫助我們量化不確定性、做齣更明智決策的工具，在如今信息爆炸的時代，這無疑具有極高的現實意義。至於“復雜係統建模”，這四個字更是將我的想象力推嚮瞭極緻。我一直覺得，現實世界中的許多現象，無論是經濟運行、生態演變，還是社會網絡，都充滿瞭錯綜復雜的相互作用，而建模正是理解這些復雜性的重要手段。這本書的標題集閤瞭這三個關鍵領域，讓我堅信它將為我打開一扇通往更深層次理解事物運作規律的大門。我期待著它能提供一套係統性的方法論，幫助我更好地分析問題，並從中獲得啓發，無論是對我的學術研究，還是對日常生活中的決策，都將帶來寶貴的財富。