直觉模糊粗糙集理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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雷英杰，路艳丽，孔韦韦，樊雷，田野 著

图书标签:

• 模糊集
• 粗糙集
• 直觉模糊集
• 决策分析
• 数据挖掘
• 知识发现
• 人工智能
• 不确定性推理
• 信息系统
• 模式识别

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030379917

版次：1

商品编码：12331884

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：241

字数：304000

正文语种：中文

内容简介

　　《直觉模糊粗糙集理论及应用》是系统介绍直觉模糊粗糙集理论及应用的著作。全书共分13章，第1章介绍直觉模糊粗糙集（IFRS）的衍生和发展；第2章介绍直觉模糊粗糙集模型及性质；第3，4章介绍直觉模糊粗糙逻辑推理，即基于直觉模糊关系的IFRS上、下近似逻辑推理，基于直觉模糊三角模的IFRS推理方法及直觉模糊粗糙逻辑推理系统设计；第5～8章分别介绍直觉模糊粗糙逻辑规则库的完备性、互作用性、相容性检验以及检验系统设计；第9～13章介绍IFRS理论在知识发现、信息融合等领域的应用，即基于IFRS的属性约简方法、关联规则挖掘方法、空袭编队分析、敌方意图识别方法等。
　　《直觉模糊粗糙集理论及应用》内容新颖，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，注重基础，面向应用，可作为高等院校计算机、自动化、信息、管理、控制、系统工程等专业高年级本科生或研究生的计算智能课程教材或教学参考书，也可供从事智能信息处理、智能信息融合、智能决策等研究的教师、研究生及科研和工程技术人员自学或参考。

内页插图

目录

前言

第1章 概述
1．1 模糊集
1．2 粗糙集
1．3 模糊粗糙集
1．4 直觉模糊集
1．5 直觉模糊集与模糊集、粗糙集的比较
1．6 直觉模糊粗糙集
参考文献

第2章 直觉模糊粗糙集模型及性质
2．1 引言
2．2 直觉模糊逻辑算子与直觉模糊关系
2．3 基于Dubois模型的IFRS-1和IFRS-2模型及性质
2．4 基于直觉模糊逻辑算子的IFRS-3模型及性质
2．5 基于直觉模糊包含度的IFRS-4模型及性质
2．6 本章小结
参考文献

第3章 基于IFRS的逻辑推理方法
3．1 不确定性推理与模糊推理
3．2 直觉模糊环境下基于CRI合成规则的推理算法
3．3 IFRS中基于直觉模糊关系的上、下近似逻辑推理
3．4 基于直觉模糊三角模的IFRS逻辑推理
3．5 本章小结
参考文献

第4章 基于IFRS的逻辑推理系统设计
4．1 现有模糊逻辑工具软件介绍与对比
4．2 IFRIS的功能与结构
4．3 IFRIS的设计与实现
4．4 本章小结
参考文献

第5章 直觉模糊粗糙逻辑规则库的完备性
5．1 预备知识
5．2 直觉模糊粗糙逻辑规则库的完备性
5．3 直觉模糊粗糙逻辑规则库的完备性检验算法
5．4 算例分析
5．5 本章小结
参考文献

第6章 直觉模糊粗糙逻辑规则库的互作用性
6．1 引言
6．2 本章研究模型
6．3 直觉模糊粗糙逻辑规则库的互作用性
6．4 理想输出和实际输出的关系
6．5 规则间不存在相互作用的条件
6．6 影响规则间相互作用大小的因素
6．7 直觉模糊粗糙逻辑规则库的互作用性检验算法
6．8 算例分析
6．9 本章小结
参考文献

第7章 直觉模糊粗糙逻辑规则库的相容性
7．1 引言
7．2 本章研究模型
7．3 直觉模糊粗糙逻辑规则的相关性
7．4 直觉模糊粗糙逻辑规则的相容性
7．5 直觉模糊粗糙逻辑规则的不相容度
7．6 直觉模糊粗糙逻辑规则库的相容性检验算法
7．7 算例分析
7．8 本章小结
参考文献

第8章 直觉模糊粗糙逻辑规则库检验软件的设计
8．1 IFRRCS的特点
8．2 IFRRCS的界面、功能与结构
8．3 IFRRCS的设计与实现
8．4 实例分析
8．5 本章小结
参考文献

第9章 面向数据挖掘的IFRS的数据预处理方法
9．1 引言
9．2 基于直觉模糊集理论的连续属性直觉模糊化方法
9．3 基于直觉模糊属性重要性与依赖度的属性约简算法
9．4 基于区分加权矩阵的直觉模糊粗糙属性约简算法
9．5 本章小结
参考文献

第10章 面向数据挖掘的IFRS规则挖掘方法
10．1 引言
10．2 分类规则与关联规则的区别与联系
10．3 基于直觉模糊粗糙集的分类规则的提取与规则库的生成
10．4 基于经典关联规则挖掘思想的直觉模糊关联规则挖掘算法
10．5 基于直觉模糊粗糙集数据挖掘软件的设计与实现
10．6 本章小结
参考文献

第11章 基于IFRS-3、IFRS-4模型的属性约简方法
11．1 引言
11．2 基于IFRS-3的属性约简方法
11．3 基于IFRS-4的属性约简方法
11．4 本章小结
参考文献

第12章 基于IFRS-4的空袭编队分析
12．1 引言
12．2 空袭编队问题分析
12．3 基于IFRS-4聚类的目标一次聚合
12．4 基于IFRS-4近似理论的目标功能合群
12．5 本章小结
参考文献

第13章 基于IFRS-3与D-S理论的意图识别方法
13．1 引言
13．2 意图识别问题描述
13．3 D-S理论及其在意图识别中的应用分析
13．4 基于IFRS-3的知识获取方法
13．5 基于IFRS-3与D-S理论的意图识别模型
13．6 实例
13．7 本章小结
参考文献
索引

前言/序言

　　大量不确定性问题的存在是现代信息社会的一大特点，是国民经济建设和国防科技发展必须解决的困难问题，体现了海量信息处理的复杂性，面对越来越多的不确定性问题，必须不断研究和发展行之有效的处理方法，推动不确定性信息处理理论与技术的进步，
　　模糊集（fuzzy sets，FS）理论是描述和处理不确定性问题的重要工具之一，模糊集理论由扎德（L.A.Zadeh）教授所创立，他于1965年发表的《模糊集合论》一文，标志模糊数学的诞生。他在另一个长篇论文《语言变量的概念及其在近似推理中的应用》中，提出了语言变量的概念并探索了它的含义，是模糊集理论最重要的发展。这一理论和方法对控制论和人工智能等作出了重要贡献。
　　模糊集合是对经典的康托尔集合的扩充和发展，在语义描述上，经典的康托尔集合只能描述“非此即彼”的“分明概念”，而模糊集则可以扩展描述外延不分明的“亦此亦彼”的“模糊概念”。随着模糊信息处理技术的不断发展，模糊集理论在模式识别、控制、优化、决策等领域得到广泛应用，成为对不确定性问题进行建模和求解的重要工具之一，取得了举世公认的成就。同时，由于模糊集理论及其应用研究已渐趋成熟，其局限性也已逐渐显现，所以国内外学者的研究不约而同地转向对模糊集理论的扩充和发展，相继出现了各种拓展形式，如直觉模糊集（ intuitionisticfuzzy sets，IFS）、L-模糊集、区间值模糊集、Vague集等理论，这种情形，既反映出模糊集理论研究与应用的活跃态势，又反映出客观对象的复杂性对于应用研究的反作用，在这众多的拓展形式中，直觉模糊集理论的研究最为活跃，也最富有成果，直觉模糊集理论可更加细腻地刻画客观对象的模糊性本质，从支持、反对和中立三方面对不确定性问题进行建模，符合人们的思维习惯，成为对Zadeh模糊集理论最有影响力的一种扩展，
　　直觉模糊集最初由著名学者K。Atanassov于1986年提出，他系统提出并定义了直觉模糊集及其一系列运算和定理，奠定了直觉模糊集理论的基础。同时，许多学者对此开展研究。从发表的文献来看，对于直觉模糊集开展研究，早期大多处于纯数学的角度，成功的应用研究案例较少。如今，直觉模糊集理论已经作为一种新的数学方法被引入各种应用领域，其研究已处于快速发展阶段，
　　模糊集理论逐渐显现的缺陷主要体现在其语义描述上存在的不足，模糊集合只有一个隶属度函数，虽能描述“亦此亦彼”的“模糊概念”，但不能描述“非此非彼”的“模糊概念”，不适合处理如“投票模型”一类的问题。而直觉模糊集的隶属度函数、非隶属度函数及导出的第三个属性参数——直觉指数，则可以细腻地描述支持、反对、中立三种情形。例如，假设一个直觉模糊集的隶属度函数为0.5，非隶属度函数为0.3，则其直觉指数为0.2，可分别表示支持程度为0.5，反对程度为0.3，既不支持也不反对的中立程度为0.2。我们也可以用投票模型来解释，即赞成票为so%，反对票为30%，弃权票为20%。可见，直觉模糊集有效扩展了模糊集的表示能力，
　　粗糙集（rough sets，RS）理论从新的视角对知识进行了定义，把知识看成关于论域的划分，提供了从数据中发现规则的严密数学方法，在处理不精确、不一致、不完整和冗余等信息时具备优良的数据推理性能。经过十余年的发展，基于粗糙集的数据分析及自动知识获取技术已渗透到人工智能的各个分支，并引起国际学术界的广泛关注，然而，研究发现，单纯地使用粗糙集理论不能完全有效地描述不确定性问题，因此，在粗糙集的发展过程中出现了各种拓展形式，如变精度粗糙集模型、概率粗糙集模型、基于随机集的粗糙集模型、模糊粗糙集模型等，其中前三种扩展模型所涉及的概念和知识都是清晰的。而在实际问题中，涉及更多的往往是一些模糊概念和模糊知识，反映在粗糙集模型中则表现为两种情况：一是知识库的知识是清晰的而被近似的概念是模糊的，二是知识库的知识和被近似的概念都是模糊的。这就要求我们必须将粗糙集模糊化，从而出现了模糊粗糙集理论。
　　目前，模糊粗糙集（fuzzy rough sets，FRS）理论模型的建立和发展也已成为粗糙集理论推广的主要方向之一，直觉模糊集作为模糊集的一种重要拓展，在保留模糊集隶属度函数的基础上，增加了一个新的属性参数——非隶属度函数，其数学描述更加符合客观世界模糊对象的本质。因此，进一步将模糊粗糙集进化为直觉模糊粗糙集（intuitionistic fuzzy rough sets，IFRS）成为理论发展的一种必然趋势。直觉模糊粗糙集丰富和发展了模糊粗糙集理论，在不确定信息系统建模和处理上更具灵活性、更具表达力。因此，发展直觉模糊粗糙集理论对于求解或处理复杂系统中大量的不确定性问题具有重要的作用和意义；成为不确定领域理论研究的重要内容，
　　在描述和求解不确定、不精确、信息不完全的问题时，各种数学理论各有特点，可以相互补充。由于不确定性问题的复杂性，单一处理方法往往难以胜任，多种已有方法的相互结合虽然有效，但发展新的方法、把新的数学理论引入不确定信息处理领域仍然是重要的发展趋势，在信息融合领域，敌方意图识别就属于一种典型的不确定性问题。

好的，这是一份关于您提供的书名（《直觉模糊粗糙集理论及应用》）之外的、详尽的图书简介，内容将聚焦于另一本可能涵盖不同主题的图书，并力求自然流畅，避免任何模式化的表述。 --- 图书简介：《深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿进展》 导言：跨越边界的智能驱动 在信息爆炸与计算能力飞速提升的今天，复杂系统——无论是在物理、工程、生物、金融还是社会科学领域——的精确建模与高效优化，已成为驱动现代科学进步的核心瓶颈。传统的数学建模方法往往在面对高维数据、非线性关系以及不确定性时显得力不从心。《深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿进展》正是应运而生，旨在系统性地梳理和深入探讨如何运用革命性的深度神经网络技术，去捕捉、理解和控制这些传统方法难以企及的复杂动态。 本书并非简单罗列深度学习的算法，而是将其视为一种强大的“认知工具”，专门针对那些包含大量隐性关联、时序依赖和高阶交互的复杂系统。我们致力于搭建一座桥梁，连接理论深度学习的最新成果与复杂系统工程的实际需求。 第一部分：复杂系统理解的深度范式重构 本部分聚焦于如何利用深度学习的表征学习能力，为复杂的物理或抽象系统构建更具解释性和预测能力的模型。 第一章：复杂系统建模的挑战与深度学习的机遇 我们将剖析传统建模方法的局限性，如维度灾难、参数辨识困难和模型误差累积。随后，深入阐述深度学习如何通过多层非线性变换，自动从原始数据中提取多尺度的、有意义的特征，从而避免了繁琐的人工特征工程。重点讨论了在稀疏数据和噪声环境下，自编码器（如变分自编码器 VAE）和生成对抗网络（GAN）如何用于构建系统的潜在流形表示。 第二章：时序依赖与动力学建模 复杂系统往往是动态演化的。本章集中探讨处理时间序列数据的深度架构。我们详细分析了循环神经网络（RNN）的局限性，并重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）在捕获系统长期依赖性上的优势。更进一步，我们将引入物理信息神经网络（PINNs），探讨如何将已知的系统物理约束（如偏微分方程）直接嵌入到损失函数中，以训练出既符合数据又尊重物理定律的混合模型。这对于模拟流体力学、化学反应网络等具有强约束的系统至关重要。 第三章：图结构与网络系统表征 许多现实世界的复杂系统本质上是网络结构，例如交通网络、社交网络或蛋白质相互作用网络。本章全面介绍了图神经网络（GNN）的原理及其在复杂网络分析中的应用。从最初的图卷积网络（GCN）到更高级的图注意力网络（GAT），我们展示了如何有效地聚合节点信息、学习边权重，并利用这些表征来预测网络演化、识别关键节点或进行系统级的异常检测。 第二部分：优化与控制的前沿方法论 模型构建只是理解的第一步，有效的优化和控制是实现系统目标的关键。本部分将深度学习与决策科学、控制论相结合，开辟了解决复杂决策问题的全新路径。 第四章：基于深度学习的强化学习（DRL） DRL是解决复杂系统控制问题的核心工具。本章从马尔可夫决策过程（MDP）的基础出发，详细剖析了价值迭代与策略迭代的深度化。我们系统梳理了 DQN、A3C、PPO 等主流算法，并侧重于它们在大规模、高维状态空间控制任务中的应用，例如自动驾驶决策、机器人运动规划或智能电网调度。讨论的重点在于如何设计有效的奖励函数，以引导智能体学习出鲁棒且最优的控制策略。 第五章：可解释性与安全关键系统的决策 在许多关键领域，仅仅依靠高精度的黑箱模型是不可接受的。本章探讨了提高深度学习决策透明度的前沿技术。内容包括敏感度分析、局部可解释模型（如 LIME、SHAP）的应用，以及如何利用因果推断方法来区分相关性与真正的因果关系。此外，我们还讨论了针对对抗性攻击的防御策略，确保系统在面对故意干扰或数据扰动时仍能保持决策的稳健性。 第六章：大规模优化问题中的深度元学习 面对需要频繁调整或适应新环境的优化问题，传统的优化算法收敛速度慢。本章引入元学习（Meta-Learning）的概念，即“学会学习”。我们将展示如何使用神经网络来快速学习优化器的参数，或直接生成初始化方案，从而显著加速对新任务或系统参数微小变动时的收敛速度。这对于需要快速响应的实时资源分配和调度问题具有重大价值。 第三部分：前沿应用与未来展望 本部分将理论和方法落地到具体的复杂系统场景中，并对未来的发展趋势进行预测。 第七章：高维数据中的结构化信息提取 聚焦于特定复杂系统的数据特性。例如，在气象与气候建模中，如何使用深度网络处理多光谱遥感数据、结合大气环流模型；在生物信息学中，如何利用图模型预测蛋白质折叠或药物靶点。本章强调的是如何根据系统本身的内在结构（如对称性、尺度不变性）来定制深度网络架构，以提高模型的泛化能力。 第八章：异构数据融合与系统级仿真 现实中的复杂系统往往涉及多种类型的数据源（图像、文本、时间序列、数值数据）。本章探讨了多模态深度学习技术在融合这些异构信息以构建全面系统视图中的应用。我们讨论了融合机制的设计，以及如何利用这些综合模型驱动高保真度的数字孪生（Digital Twin）仿真环境，从而在虚拟空间中测试控制策略的有效性。 总结与展望：迈向自适应的智能系统 全书最终总结了深度学习在复杂系统研究中的核心贡献，并指出当前面临的挑战，如计算资源的需求、长期稳定性的保证，以及如何真正实现从“数据驱动”向“知识与数据共驱动”的转变。本书展望了未来几年内，可微分编程、神经符号方法与自适应控制的深度融合将如何塑造下一代智能复杂系统的设计蓝图。 --- 本书适合于系统工程、应用数学、计算机科学、控制理论领域的研究人员、高级工程师以及对前沿交叉学科感兴趣的硕士和博士研究生。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论和机器学习基础。

评分☆☆☆☆☆

捧读《直觉模糊粗糙集理论及应用》，我仿佛置身于一个由数据编织而成的精密网络之中。作者以极其审慎的态度，构建了一个严谨的数学体系，将直觉模糊性和粗糙性这两个概念有机地统一起来，为我们处理现实世界中固有的不确定性和模糊性提供了一个强大的工具。书中对“直觉模糊集的数学性质”的深入剖析，以及其与传统模糊集和粗糙集的比较，让我对这些概念有了更清晰的认识。尤其令我印象深刻的是，作者在探讨“粗糙集蕴含的知识发现”时，引入了大量的实例，这些实例涵盖了从模式识别到信息融合等多个领域，展示了该理论在解决实际问题中的巨大潜力。虽然书中涉及的数学公式和定理需要仔细研读，但其逻辑的严密性和结论的可靠性，都让我对其心生敬佩。我开始思考，是否可以将这些理论应用到我对市场趋势的分析中，通过对消费者行为的模糊描述进行量化，从而更准确地预测未来的变化。这本书无疑为我提供了一个全新的思考框架，让我对数据分析和知识发现有了更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《直觉模糊粗糙集理论及应用》犹如一扇窗户，让我得以窥探不确定性背后的秩序。作者以一种非常独特且富有洞察力的方式，将直觉模糊集和粗糙集这两个概念融为一体，为我们提供了一种全新的分析和处理模糊、不精确信息的方法。我尤其被书中关于“直觉模糊粗糙逻辑”的构建所吸引，它提供了一种在信息不完整和模糊的情况下进行推理的可能性，这在我看来是极具革命性的。书中对“基于粗糙集的方法进行数据挖掘”的论述，让我看到了理论在实际应用中的巨大价值。例如，作者在分析某个数据集时，如何利用直觉模糊粗糙集来识别出隐藏的模式和关联，这种方法论的精妙之处，让我不禁拍案叫绝。虽然我可能无法完全理解书中所有数学公式的推导过程，但我能感受到作者在这背后所付出的巨大努力和深厚功底。这本书为我打开了一扇新的大门，让我开始重新审视那些我曾经认为“无法量化”的信息，并尝试用更科学、更系统的方法去理解它们。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《直觉模糊粗糙集理论及应用》，就被它严谨的学术氛围和清晰的逻辑结构所吸引。作者似乎花了大量心血来构建一套理论框架，从最基础的定义入手，层层递进，将直觉模糊集和粗糙集这两个看似独立的领域巧妙地融合在一起。我特别欣赏其中对“直觉模糊数”和“粗糙度”的数学推导，虽然在某些章节需要反复咀嚼，但一旦理解了核心概念，便豁然开朗。书中引用的案例研究也相当有深度，虽然我并非直接从事该领域的研究，但通过这些应用实例，我能感受到该理论在处理不确定性和模糊信息方面所展现出的强大潜力。例如，在某个章节，作者模拟了如何利用该理论来辅助医疗诊断，通过对患者症状的模糊描述进行量化分析，并结合历史数据进行模式识别，从而提供更精准的诊断建议。这种将抽象理论与实际问题相结合的方式，让这本书更具生命力，也更容易吸引像我这样对理论应用感兴趣的读者。书中对各种算法的详细阐述，更是为我打开了新的思路，我开始思考如何将这些方法迁移到我自己的工作领域，解决那些长期以来困扰我的模糊数据问题。这本书无疑为我提供了一个强有力的理论工具箱，让我对如何更有效地处理现实世界中的不确定性有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是走进了一个充满智慧的迷宫，每一步都充满了探索的乐趣。作者并没有直接抛出结论，而是循序渐进地引导读者去思考，去发现。我印象最深刻的是书中关于“下近似集”和“上近似集”的讨论，它让我对“粗糙”这个概念有了全新的理解。原来，我们日常生活中很多看似模糊不清的事物，都可以通过这种数学化的方式来刻画其“粗糙”程度，并且可以精确地界定出它们的“可辨识”范围。这种“允许模糊”的科学态度，正是解决复杂问题的重要一步。书中的语言虽然学术化，但整体脉络清晰，章节之间的过渡自然流畅，仿佛是在讲述一个连贯的故事。我尤其喜欢作者在解释某些关键概念时，会引用一些经典的数学思想和哲学观点，这不仅丰富了书籍的内涵，也让我体会到理论背后的深邃。比如，在介绍“直觉模糊逻辑”时，作者将一些逻辑悖论的分析与直觉模糊集的特性相结合，这种跨学科的视角让我眼前一亮。虽然书中的一些数学证明对我来说稍显晦涩，但我仍然能从中汲取到大量的启发，并对该理论的强大之处有了初步的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《直觉模糊粗糙集理论及应用》就像一位经验丰富的向导，带领我穿越信息世界的“未知区”。我一直对如何处理那些难以精确描述的数据感到困惑，这本书恰好为我提供了一个全新的视角。书中对“隶属度”和“非隶属度”的精妙设计，让我看到了将主观的、模糊的判断转化为客观的、可量化的数值的可能性。我特别欣赏作者在阐述“直觉模糊关系”时所做的详细分析，它不仅仅是一个数学定义，更是一种看待事物不确定性的新方式。通过分析不同个体对同一事物的“倾向”程度，我们可以更全面地理解数据的内在结构。书中提供的实际应用案例，如在决策支持系统中的应用，让我看到了理论的实际价值。我尝试着去理解书中关于“属性约简”的算法，虽然我还没有完全掌握其中的细节，但它所揭示的“去冗留精”的思想，无疑是处理海量数据时的一把利器。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是一本理论书籍，更是一套解决实际问题的思想方法论。