直覺模糊粗糙集理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

雷英傑，路艷麗，孔韋韋，樊雷，田野 著

圖書標籤:

• 模糊集
• 粗糙集
• 直覺模糊集
• 決策分析
• 數據挖掘
• 知識發現
• 人工智能
• 不確定性推理
• 信息係統
• 模式識彆

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030379917

版次：1

商品編碼：12331884

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：241

字數：304000

正文語種：中文

內容簡介

　　《直覺模糊粗糙集理論及應用》是係統介紹直覺模糊粗糙集理論及應用的著作。全書共分13章，第1章介紹直覺模糊粗糙集（IFRS）的衍生和發展；第2章介紹直覺模糊粗糙集模型及性質；第3，4章介紹直覺模糊粗糙邏輯推理，即基於直覺模糊關係的IFRS上、下近似邏輯推理，基於直覺模糊三角模的IFRS推理方法及直覺模糊粗糙邏輯推理係統設計；第5～8章分彆介紹直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性、互作用性、相容性檢驗以及檢驗係統設計；第9～13章介紹IFRS理論在知識發現、信息融閤等領域的應用，即基於IFRS的屬性約簡方法、關聯規則挖掘方法、空襲編隊分析、敵方意圖識彆方法等。
　　《直覺模糊粗糙集理論及應用》內容新穎，邏輯嚴謹，語言通俗，理例結閤，注重基礎，麵嚮應用，可作為高等院校計算機、自動化、信息、管理、控製、係統工程等專業高年級本科生或研究生的計算智能課程教材或教學參考書，也可供從事智能信息處理、智能信息融閤、智能決策等研究的教師、研究生及科研和工程技術人員自學或參考。

內頁插圖

目錄

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 直覺模糊集
1．5 直覺模糊集與模糊集、粗糙集的比較
1．6 直覺模糊粗糙集
參考文獻

第2章 直覺模糊粗糙集模型及性質
2．1 引言
2．2 直覺模糊邏輯算子與直覺模糊關係
2．3 基於Dubois模型的IFRS-1和IFRS-2模型及性質
2．4 基於直覺模糊邏輯算子的IFRS-3模型及性質
2．5 基於直覺模糊包含度的IFRS-4模型及性質
2．6 本章小結
參考文獻

第3章 基於IFRS的邏輯推理方法
3．1 不確定性推理與模糊推理
3．2 直覺模糊環境下基於CRI閤成規則的推理算法
3．3 IFRS中基於直覺模糊關係的上、下近似邏輯推理
3．4 基於直覺模糊三角模的IFRS邏輯推理
3．5 本章小結
參考文獻

第4章 基於IFRS的邏輯推理係統設計
4．1 現有模糊邏輯工具軟件介紹與對比
4．2 IFRIS的功能與結構
4．3 IFRIS的設計與實現
4．4 本章小結
參考文獻

第5章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性
5．1 預備知識
5．2 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性
5．3 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的完備性檢驗算法
5．4 算例分析
5．5 本章小結
參考文獻

第6章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的互作用性
6．1 引言
6．2 本章研究模型
6．3 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的互作用性
6．4 理想輸齣和實際輸齣的關係
6．5 規則間不存在相互作用的條件
6．6 影響規則間相互作用大小的因素
6．7 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的互作用性檢驗算法
6．8 算例分析
6．9 本章小結
參考文獻

第7章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的相容性
7．1 引言
7．2 本章研究模型
7．3 直覺模糊粗糙邏輯規則的相關性
7．4 直覺模糊粗糙邏輯規則的相容性
7．5 直覺模糊粗糙邏輯規則的不相容度
7．6 直覺模糊粗糙邏輯規則庫的相容性檢驗算法
7．7 算例分析
7．8 本章小結
參考文獻

第8章 直覺模糊粗糙邏輯規則庫檢驗軟件的設計
8．1 IFRRCS的特點
8．2 IFRRCS的界麵、功能與結構
8．3 IFRRCS的設計與實現
8．4 實例分析
8．5 本章小結
參考文獻

第9章 麵嚮數據挖掘的IFRS的數據預處理方法
9．1 引言
9．2 基於直覺模糊集理論的連續屬性直覺模糊化方法
9．3 基於直覺模糊屬性重要性與依賴度的屬性約簡算法
9．4 基於區分加權矩陣的直覺模糊粗糙屬性約簡算法
9．5 本章小結
參考文獻

第10章 麵嚮數據挖掘的IFRS規則挖掘方法
10．1 引言
10．2 分類規則與關聯規則的區彆與聯係
10．3 基於直覺模糊粗糙集的分類規則的提取與規則庫的生成
10．4 基於經典關聯規則挖掘思想的直覺模糊關聯規則挖掘算法
10．5 基於直覺模糊粗糙集數據挖掘軟件的設計與實現
10．6 本章小結
參考文獻

第11章 基於IFRS-3、IFRS-4模型的屬性約簡方法
11．1 引言
11．2 基於IFRS-3的屬性約簡方法
11．3 基於IFRS-4的屬性約簡方法
11．4 本章小結
參考文獻

第12章 基於IFRS-4的空襲編隊分析
12．1 引言
12．2 空襲編隊問題分析
12．3 基於IFRS-4聚類的目標一次聚閤
12．4 基於IFRS-4近似理論的目標功能閤群
12．5 本章小結
參考文獻

第13章 基於IFRS-3與D-S理論的意圖識彆方法
13．1 引言
13．2 意圖識彆問題描述
13．3 D-S理論及其在意圖識彆中的應用分析
13．4 基於IFRS-3的知識獲取方法
13．5 基於IFRS-3與D-S理論的意圖識彆模型
13．6 實例
13．7 本章小結
參考文獻
索引

前言/序言

　　大量不確定性問題的存在是現代信息社會的一大特點，是國民經濟建設和國防科技發展必須解決的睏難問題，體現瞭海量信息處理的復雜性，麵對越來越多的不確定性問題，必須不斷研究和發展行之有效的處理方法，推動不確定性信息處理理論與技術的進步，
　　模糊集（fuzzy sets，FS）理論是描述和處理不確定性問題的重要工具之一，模糊集理論由紮德（L.A.Zadeh）教授所創立，他於1965年發錶的《模糊集閤論》一文，標誌模糊數學的誕生。他在另一個長篇論文《語言變量的概念及其在近似推理中的應用》中，提齣瞭語言變量的概念並探索瞭它的含義，是模糊集理論最重要的發展。這一理論和方法對控製論和人工智能等作齣瞭重要貢獻。
　　模糊集閤是對經典的康托爾集閤的擴充和發展，在語義描述上，經典的康托爾集閤隻能描述“非此即彼”的“分明概念”，而模糊集則可以擴展描述外延不分明的“亦此亦彼”的“模糊概念”。隨著模糊信息處理技術的不斷發展，模糊集理論在模式識彆、控製、優化、決策等領域得到廣泛應用，成為對不確定性問題進行建模和求解的重要工具之一，取得瞭舉世公認的成就。同時，由於模糊集理論及其應用研究已漸趨成熟，其局限性也已逐漸顯現，所以國內外學者的研究不約而同地轉嚮對模糊集理論的擴充和發展，相繼齣現瞭各種拓展形式，如直覺模糊集（ intuitionisticfuzzy sets，IFS）、L-模糊集、區間值模糊集、Vague集等理論，這種情形，既反映齣模糊集理論研究與應用的活躍態勢，又反映齣客觀對象的復雜性對於應用研究的反作用，在這眾多的拓展形式中，直覺模糊集理論的研究最為活躍，也最富有成果，直覺模糊集理論可更加細膩地刻畫客觀對象的模糊性本質，從支持、反對和中立三方麵對不確定性問題進行建模，符閤人們的思維習慣，成為對Zadeh模糊集理論最有影響力的一種擴展，
　　直覺模糊集最初由著名學者K。Atanassov於1986年提齣，他係統提齣並定義瞭直覺模糊集及其一係列運算和定理，奠定瞭直覺模糊集理論的基礎。同時，許多學者對此開展研究。從發錶的文獻來看，對於直覺模糊集開展研究，早期大多處於純數學的角度，成功的應用研究案例較少。如今，直覺模糊集理論已經作為一種新的數學方法被引入各種應用領域，其研究已處於快速發展階段，
　　模糊集理論逐漸顯現的缺陷主要體現在其語義描述上存在的不足，模糊集閤隻有一個隸屬度函數，雖能描述“亦此亦彼”的“模糊概念”，但不能描述“非此非彼”的“模糊概念”，不適閤處理如“投票模型”一類的問題。而直覺模糊集的隸屬度函數、非隸屬度函數及導齣的第三個屬性參數——直覺指數，則可以細膩地描述支持、反對、中立三種情形。例如，假設一個直覺模糊集的隸屬度函數為0.5，非隸屬度函數為0.3，則其直覺指數為0.2，可分彆錶示支持程度為0.5，反對程度為0.3，既不支持也不反對的中立程度為0.2。我們也可以用投票模型來解釋，即贊成票為so%，反對票為30%，棄權票為20%。可見，直覺模糊集有效擴展瞭模糊集的錶示能力，
　　粗糙集（rough sets，RS）理論從新的視角對知識進行瞭定義，把知識看成關於論域的劃分，提供瞭從數據中發現規則的嚴密數學方法，在處理不精確、不一緻、不完整和冗餘等信息時具備優良的數據推理性能。經過十餘年的發展，基於粗糙集的數據分析及自動知識獲取技術已滲透到人工智能的各個分支，並引起國際學術界的廣泛關注，然而，研究發現，單純地使用粗糙集理論不能完全有效地描述不確定性問題，因此，在粗糙集的發展過程中齣現瞭各種拓展形式，如變精度粗糙集模型、概率粗糙集模型、基於隨機集的粗糙集模型、模糊粗糙集模型等，其中前三種擴展模型所涉及的概念和知識都是清晰的。而在實際問題中，涉及更多的往往是一些模糊概念和模糊知識，反映在粗糙集模型中則錶現為兩種情況：一是知識庫的知識是清晰的而被近似的概念是模糊的，二是知識庫的知識和被近似的概念都是模糊的。這就要求我們必須將粗糙集模糊化，從而齣現瞭模糊粗糙集理論。
　　目前，模糊粗糙集（fuzzy rough sets，FRS）理論模型的建立和發展也已成為粗糙集理論推廣的主要方嚮之一，直覺模糊集作為模糊集的一種重要拓展，在保留模糊集隸屬度函數的基礎上，增加瞭一個新的屬性參數——非隸屬度函數，其數學描述更加符閤客觀世界模糊對象的本質。因此，進一步將模糊粗糙集進化為直覺模糊粗糙集（intuitionistic fuzzy rough sets，IFRS）成為理論發展的一種必然趨勢。直覺模糊粗糙集豐富和發展瞭模糊粗糙集理論，在不確定信息係統建模和處理上更具靈活性、更具錶達力。因此，發展直覺模糊粗糙集理論對於求解或處理復雜係統中大量的不確定性問題具有重要的作用和意義；成為不確定領域理論研究的重要內容，
　　在描述和求解不確定、不精確、信息不完全的問題時，各種數學理論各有特點，可以相互補充。由於不確定性問題的復雜性，單一處理方法往往難以勝任，多種已有方法的相互結閤雖然有效，但發展新的方法、把新的數學理論引入不確定信息處理領域仍然是重要的發展趨勢，在信息融閤領域，敵方意圖識彆就屬於一種典型的不確定性問題。

好的，這是一份關於您提供的書名（《直覺模糊粗糙集理論及應用》）之外的、詳盡的圖書簡介，內容將聚焦於另一本可能涵蓋不同主題的圖書，並力求自然流暢，避免任何模式化的錶述。 --- 圖書簡介：《深度學習在復雜係統建模與優化中的前沿進展》 導言：跨越邊界的智能驅動 在信息爆炸與計算能力飛速提升的今天，復雜係統——無論是在物理、工程、生物、金融還是社會科學領域——的精確建模與高效優化，已成為驅動現代科學進步的核心瓶頸。傳統的數學建模方法往往在麵對高維數據、非綫性關係以及不確定性時顯得力不從心。《深度學習在復雜係統建模與優化中的前沿進展》正是應運而生，旨在係統性地梳理和深入探討如何運用革命性的深度神經網絡技術，去捕捉、理解和控製這些傳統方法難以企及的復雜動態。 本書並非簡單羅列深度學習的算法，而是將其視為一種強大的“認知工具”，專門針對那些包含大量隱性關聯、時序依賴和高階交互的復雜係統。我們緻力於搭建一座橋梁，連接理論深度學習的最新成果與復雜係統工程的實際需求。 第一部分：復雜係統理解的深度範式重構 本部分聚焦於如何利用深度學習的錶徵學習能力，為復雜的物理或抽象係統構建更具解釋性和預測能力的模型。 第一章：復雜係統建模的挑戰與深度學習的機遇 我們將剖析傳統建模方法的局限性，如維度災難、參數辨識睏難和模型誤差纍積。隨後，深入闡述深度學習如何通過多層非綫性變換，自動從原始數據中提取多尺度的、有意義的特徵，從而避免瞭繁瑣的人工特徵工程。重點討論瞭在稀疏數據和噪聲環境下，自編碼器（如變分自編碼器 VAE）和生成對抗網絡（GAN）如何用於構建係統的潛在流形錶示。 第二章：時序依賴與動力學建模 復雜係統往往是動態演化的。本章集中探討處理時間序列數據的深度架構。我們詳細分析瞭循環神經網絡（RNN）的局限性，並重點介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）在捕獲係統長期依賴性上的優勢。更進一步，我們將引入物理信息神經網絡（PINNs），探討如何將已知的係統物理約束（如偏微分方程）直接嵌入到損失函數中，以訓練齣既符閤數據又尊重物理定律的混閤模型。這對於模擬流體力學、化學反應網絡等具有強約束的係統至關重要。 第三章：圖結構與網絡係統錶徵 許多現實世界的復雜係統本質上是網絡結構，例如交通網絡、社交網絡或蛋白質相互作用網絡。本章全麵介紹瞭圖神經網絡（GNN）的原理及其在復雜網絡分析中的應用。從最初的圖捲積網絡（GCN）到更高級的圖注意力網絡（GAT），我們展示瞭如何有效地聚閤節點信息、學習邊權重，並利用這些錶徵來預測網絡演化、識彆關鍵節點或進行係統級的異常檢測。 第二部分：優化與控製的前沿方法論 模型構建隻是理解的第一步，有效的優化和控製是實現係統目標的關鍵。本部分將深度學習與決策科學、控製論相結閤，開闢瞭解決復雜決策問題的全新路徑。 第四章：基於深度學習的強化學習（DRL） DRL是解決復雜係統控製問題的核心工具。本章從馬爾可夫決策過程（MDP）的基礎齣發，詳細剖析瞭價值迭代與策略迭代的深度化。我們係統梳理瞭 DQN、A3C、PPO 等主流算法，並側重於它們在大規模、高維狀態空間控製任務中的應用，例如自動駕駛決策、機器人運動規劃或智能電網調度。討論的重點在於如何設計有效的奬勵函數，以引導智能體學習齣魯棒且最優的控製策略。 第五章：可解釋性與安全關鍵係統的決策 在許多關鍵領域，僅僅依靠高精度的黑箱模型是不可接受的。本章探討瞭提高深度學習決策透明度的前沿技術。內容包括敏感度分析、局部可解釋模型（如 LIME、SHAP）的應用，以及如何利用因果推斷方法來區分相關性與真正的因果關係。此外，我們還討論瞭針對對抗性攻擊的防禦策略，確保係統在麵對故意乾擾或數據擾動時仍能保持決策的穩健性。 第六章：大規模優化問題中的深度元學習 麵對需要頻繁調整或適應新環境的優化問題，傳統的優化算法收斂速度慢。本章引入元學習（Meta-Learning）的概念，即“學會學習”。我們將展示如何使用神經網絡來快速學習優化器的參數，或直接生成初始化方案，從而顯著加速對新任務或係統參數微小變動時的收斂速度。這對於需要快速響應的實時資源分配和調度問題具有重大價值。 第三部分：前沿應用與未來展望 本部分將理論和方法落地到具體的復雜係統場景中，並對未來的發展趨勢進行預測。 第七章：高維數據中的結構化信息提取 聚焦於特定復雜係統的數據特性。例如，在氣象與氣候建模中，如何使用深度網絡處理多光譜遙感數據、結閤大氣環流模型；在生物信息學中，如何利用圖模型預測蛋白質摺疊或藥物靶點。本章強調的是如何根據係統本身的內在結構（如對稱性、尺度不變性）來定製深度網絡架構，以提高模型的泛化能力。 第八章：異構數據融閤與係統級仿真 現實中的復雜係統往往涉及多種類型的數據源（圖像、文本、時間序列、數值數據）。本章探討瞭多模態深度學習技術在融閤這些異構信息以構建全麵係統視圖中的應用。我們討論瞭融閤機製的設計，以及如何利用這些綜閤模型驅動高保真度的數字孿生（Digital Twin）仿真環境，從而在虛擬空間中測試控製策略的有效性。 總結與展望：邁嚮自適應的智能係統 全書最終總結瞭深度學習在復雜係統研究中的核心貢獻，並指齣當前麵臨的挑戰，如計算資源的需求、長期穩定性的保證，以及如何真正實現從“數據驅動”嚮“知識與數據共驅動”的轉變。本書展望瞭未來幾年內，可微分編程、神經符號方法與自適應控製的深度融閤將如何塑造下一代智能復雜係統的設計藍圖。 --- 本書適閤於係統工程、應用數學、計算機科學、控製理論領域的研究人員、高級工程師以及對前沿交叉學科感興趣的碩士和博士研究生。閱讀本書需要具備一定的綫性代數、概率論和機器學習基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是走進瞭一個充滿智慧的迷宮，每一步都充滿瞭探索的樂趣。作者並沒有直接拋齣結論，而是循序漸進地引導讀者去思考，去發現。我印象最深刻的是書中關於“下近似集”和“上近似集”的討論，它讓我對“粗糙”這個概念有瞭全新的理解。原來，我們日常生活中很多看似模糊不清的事物，都可以通過這種數學化的方式來刻畫其“粗糙”程度，並且可以精確地界定齣它們的“可辨識”範圍。這種“允許模糊”的科學態度，正是解決復雜問題的重要一步。書中的語言雖然學術化，但整體脈絡清晰，章節之間的過渡自然流暢，仿佛是在講述一個連貫的故事。我尤其喜歡作者在解釋某些關鍵概念時，會引用一些經典的數學思想和哲學觀點，這不僅豐富瞭書籍的內涵，也讓我體會到理論背後的深邃。比如，在介紹“直覺模糊邏輯”時，作者將一些邏輯悖論的分析與直覺模糊集的特性相結閤，這種跨學科的視角讓我眼前一亮。雖然書中的一些數學證明對我來說稍顯晦澀，但我仍然能從中汲取到大量的啓發，並對該理論的強大之處有瞭初步的認識。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本《直覺模糊粗糙集理論及應用》，就被它嚴謹的學術氛圍和清晰的邏輯結構所吸引。作者似乎花瞭大量心血來構建一套理論框架，從最基礎的定義入手，層層遞進，將直覺模糊集和粗糙集這兩個看似獨立的領域巧妙地融閤在一起。我特彆欣賞其中對“直覺模糊數”和“粗糙度”的數學推導，雖然在某些章節需要反復咀嚼，但一旦理解瞭核心概念，便豁然開朗。書中引用的案例研究也相當有深度，雖然我並非直接從事該領域的研究，但通過這些應用實例，我能感受到該理論在處理不確定性和模糊信息方麵所展現齣的強大潛力。例如，在某個章節，作者模擬瞭如何利用該理論來輔助醫療診斷，通過對患者癥狀的模糊描述進行量化分析，並結閤曆史數據進行模式識彆，從而提供更精準的診斷建議。這種將抽象理論與實際問題相結閤的方式，讓這本書更具生命力，也更容易吸引像我這樣對理論應用感興趣的讀者。書中對各種算法的詳細闡述，更是為我打開瞭新的思路，我開始思考如何將這些方法遷移到我自己的工作領域，解決那些長期以來睏擾我的模糊數據問題。這本書無疑為我提供瞭一個強有力的理論工具箱，讓我對如何更有效地處理現實世界中的不確定性有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本《直覺模糊粗糙集理論及應用》猶如一扇窗戶，讓我得以窺探不確定性背後的秩序。作者以一種非常獨特且富有洞察力的方式，將直覺模糊集和粗糙集這兩個概念融為一體，為我們提供瞭一種全新的分析和處理模糊、不精確信息的方法。我尤其被書中關於“直覺模糊粗糙邏輯”的構建所吸引，它提供瞭一種在信息不完整和模糊的情況下進行推理的可能性，這在我看來是極具革命性的。書中對“基於粗糙集的方法進行數據挖掘”的論述，讓我看到瞭理論在實際應用中的巨大價值。例如，作者在分析某個數據集時，如何利用直覺模糊粗糙集來識彆齣隱藏的模式和關聯，這種方法論的精妙之處，讓我不禁拍案叫絕。雖然我可能無法完全理解書中所有數學公式的推導過程，但我能感受到作者在這背後所付齣的巨大努力和深厚功底。這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我開始重新審視那些我曾經認為“無法量化”的信息，並嘗試用更科學、更係統的方法去理解它們。

評分☆☆☆☆☆

這本《直覺模糊粗糙集理論及應用》就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越信息世界的“未知區”。我一直對如何處理那些難以精確描述的數據感到睏惑，這本書恰好為我提供瞭一個全新的視角。書中對“隸屬度”和“非隸屬度”的精妙設計，讓我看到瞭將主觀的、模糊的判斷轉化為客觀的、可量化的數值的可能性。我特彆欣賞作者在闡述“直覺模糊關係”時所做的詳細分析，它不僅僅是一個數學定義，更是一種看待事物不確定性的新方式。通過分析不同個體對同一事物的“傾嚮”程度，我們可以更全麵地理解數據的內在結構。書中提供的實際應用案例，如在決策支持係統中的應用，讓我看到瞭理論的實際價值。我嘗試著去理解書中關於“屬性約簡”的算法，雖然我還沒有完全掌握其中的細節，但它所揭示的“去冗留精”的思想，無疑是處理海量數據時的一把利器。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它不僅僅是一本理論書籍，更是一套解決實際問題的思想方法論。

評分☆☆☆☆☆

捧讀《直覺模糊粗糙集理論及應用》，我仿佛置身於一個由數據編織而成的精密網絡之中。作者以極其審慎的態度，構建瞭一個嚴謹的數學體係，將直覺模糊性和粗糙性這兩個概念有機地統一起來，為我們處理現實世界中固有的不確定性和模糊性提供瞭一個強大的工具。書中對“直覺模糊集的數學性質”的深入剖析，以及其與傳統模糊集和粗糙集的比較，讓我對這些概念有瞭更清晰的認識。尤其令我印象深刻的是，作者在探討“粗糙集蘊含的知識發現”時，引入瞭大量的實例，這些實例涵蓋瞭從模式識彆到信息融閤等多個領域，展示瞭該理論在解決實際問題中的巨大潛力。雖然書中涉及的數學公式和定理需要仔細研讀，但其邏輯的嚴密性和結論的可靠性，都讓我對其心生敬佩。我開始思考，是否可以將這些理論應用到我對市場趨勢的分析中，通過對消費者行為的模糊描述進行量化，從而更準確地預測未來的變化。這本書無疑為我提供瞭一個全新的思考框架，讓我對數據分析和知識發現有瞭更深入的理解。