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陈德刚 著

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• 不确定性推理
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• 模式识别
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• 机器学习

店铺： 天泰尚图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030390172

商品编码：27261237892

包装：平装

出版时间：2017-09-01

基本信息

书名：模糊粗糙集理论与方法

定价：78.00元

作者：陈德刚

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2017-09-01

ISBN：9787030390172

字数：

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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图书简介：智能系统中的不确定性建模与决策 图书名称： 智能系统中的不确定性建模与决策 作者： [作者姓名，此处可自行设定] 出版社： [出版社名称，此处可自行设定] 出版日期： [出版年份，此处可自行设定] --- 内容简介： 在当代信息科学与工程领域，我们面临着海量数据、复杂系统和不断变化的环境。这些挑战的共同核心在于一个基本事实：真实世界的数据和知识总是或多或少地带有不确定性。传统的基于精确数学模型的分析方法，在处理这些不确定性时往往显得力不从心，导致模型精度下降，决策失误。 本书《智能系统中的不确定性建模与决策》正是在这样的背景下应运而生，它系统性地探讨了如何在高维、非线性、信息不完全的复杂系统中，构建高效、鲁棒的不确定性量化与处理框架。本书立足于现代控制理论、信息论和计算智能的前沿交叉点，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一套从理论基础到工程实践的全面指导。 第一部分：不确定性理论的基础重构 本书伊始，我们首先对传统概率论和经典集合论在描述现实不确定性时的局限性进行了深入剖析。我们认为，许多现实世界中的不确定性并非纯粹的随机性（可由概率分布完全刻画），也并非简单的集合划分（可由经典集合完全界定）。 信息熵与复杂性度量： 详细阐述了香农信息熵在信息量化中的地位，并引入了描述系统结构复杂度和信息冗余度的现代度量方法。重点讨论了在信息获取成本高昂或采样受限情况下，如何进行有效的、信息损失最小的特征选择与降维。 隶属度函数与非精确性： 探讨了非精确信息的数学表达，特别是如何运用隶属度函数来描述概念的模糊边界。这部分内容将超越基础的“是”或“否”的二元逻辑，引入多值逻辑和连续隶属度空间，为后续的推理和决策提供基础框架。我们详细阐述了不同隶属度函数（如高斯型、梯形、S型）的特性及其在不同工程场景下的适用性。 信息缺失与依赖性分析： 针对数据集中常见的缺失值问题，本书提出了基于结构化约束和上下文关联的插补方法，区别于简单的均值或中位数填充。同时，对多源异构数据之间的依赖关系进行了深入建模，强调了在评估系统性能时必须考虑这种依赖结构。 第二部分：集成建模与推理框架 不确定性的有效处理，要求我们能够集成多种不同的不确定性描述工具。本书的核心贡献之一在于构建了一个多粒度、多视角的集成推理框架。 证据理论的结构化应用（Dempster-Shafer理论）： 我们详细阐述了证据理论（DS理论）如何通过基本概率分配函数（BPA）来精确地表达知识的不确定性、不精确性和不可靠性。本书特别关注BPA的获取途径，包括专家知识提炼、数据驱动的学习方法，以及如何应对证据冲突问题。我们引入了改进的证据组合规则，以提高在强冲突情况下的鲁棒性。 信息粒化与粗粒度计算： 面对海量数据，直接在原子级别进行处理是不现实的。本书引入了信息粒化（Granulation）的概念，将信息或决策空间划分为具有意义的“粒度”。我们探索了如何选择最优的粒度级别，以平衡模型精度和计算效率。这部分内容将侧重于如何将连续变量转化为可操作的离散信息块，从而简化复杂的决策过程。 集成不确定性处理范式： 重点介绍如何将概率论、模糊集理论和证据理论进行有机结合。例如，构建概率-模糊混合模型，其中概率描述事件发生的可能性，而模糊集描述事件本身的内在不确定性。本书提供了一套系统的矩阵运算和推理机制，用于在这些不同框架间进行信息的转换和融合。 第三部分：不确定性下的智能决策与优化 理论模型的构建最终服务于决策和控制。本书的后半部分聚焦于如何在不确定的环境下实现最优或次优的决策。 基于证据的决策制定： 传统的决策理论依赖于精确的效用函数和概率分布。本书提出了基于Pignistic概率转换和信念值排序的决策方法。我们探讨了如何在多目标优化问题中，利用证据理论对目标函数的不确定性进行量化，并选择使得“最坏情况”下的预期损失最小化的策略。 不确定性下的鲁棒控制： 针对工程系统，如自动驾驶、过程控制，我们讨论了如何设计对模型参数摄动和环境噪声具有高鲁棒性的控制器。引入了最坏情况优化（Minimax Optimization）的思想，并将其与不确定性量化技术相结合，确保系统在给定的不确定性区间内仍能满足性能指标。 机器学习中的不确定性量化： 探讨了在深度学习模型中，如何评估模型预测的置信度。内容包括贝叶斯深度学习的基本原理，以及在无法完全实现贝叶斯框架时，如何使用集合方法（Set-based methods）来输出预测区间而非单一预测点，这对高风险领域的诊断和推荐至关重要。 本书特点： 1. 深度与广度兼顾： 内容覆盖了从基础理论（信息论、逻辑基础）到前沿应用（鲁棒控制、深度学习不确定性）的完整链条。 2. 强调方法的可操作性： 提供了大量详细的算法步骤和伪代码，便于读者将其理论知识转化为实际的工程实现。 3. 跨学科视角： 本书的论述横跨了数学、计算机科学、控制工程和运筹学等多个学科，为解决复杂的系统工程问题提供了统一的思维工具。 《智能系统中的不确定性建模与决策》是致力于提升信息处理系统鲁棒性和可靠性的研究人员、博士生以及高级工程师的理想参考书。通过阅读本书，读者将能够掌握一套系统、科学的不确定性处理工具箱，从而在日益复杂的智能世界中做出更为明智和稳健的决策。

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这本书的章节衔接性处理得非常巧妙，体现了作者深厚的学术功底和清晰的知识脉络构建能力。它不是简单地将不同的子理论罗列在一起，而是遵循着一种“由简到繁，由基础到拓展”的递进逻辑。比如，在讨论完基本概念后，作者紧接着就引入了“如何处理信息丢失”的问题，并将之自然地过渡到下一层次的结构分析中。这种循序渐进的方式，虽然使得整体篇幅显得有些庞大，但极大地降低了读者在跨越理论鸿沟时的心理障碍。每当感觉即将迷失在术语的海洋中时，总能通过章节之间的承上启下找到一个锚点，重新定位自己的学习进度。这种行文的组织艺术，对于指导自学者而言，无疑是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，体验更像是一场对逻辑严谨性的极限挑战。作者在引言部分就毫不留情地抛出了一系列集合论和拓扑学的基本概念，对于没有扎实数学基础的读者，前几章的阅读体验无疑是艰涩的。他似乎并不在意读者的接受程度，而是专注于将理论体系的内在联系剖析得淋漓尽致。特别是关于“隶属度函数”的构建与优化那一章，文中引用的公式和证明过程密集到让人需要反复对照先前章节的定义才能勉强跟上思路。我个人习惯于在阅读此类书籍时在旁边做大量的笔记和推导，但这本书的复杂性迫使我不得不将大量精力投入到理解既有推导的每一步“为什么”上，而非自己去“尝试”。这反映了作者对该领域研究的深度自信，也要求读者付出相应的智力成本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当朴实，封面采用了深沉的靛蓝色调，配上略显陈旧感的米白色字体，初看之下，确实给人一种深入学术殿堂的庄重感。内页纸张的质感偏向哑光，翻阅时没有那种廉价的油滑感，长时间阅读对手部皮肤也算友好。装订工艺中规中矩，虽然不至于翻开就能平摊，但也不会轻易出现散页的担忧。从物理层面上讲，它更像是一本需要被认真对待的工具书，而非茶余饭后的闲谈读物。书脊处的烫金字体在光线下若隐若现，显示出出版方在细节上的考量，尽管整体风格偏向传统，但这种低调的厚重感，反而让真正有志于此领域的读者更容易产生信赖。唯一美中不足的是，扉页部分的信息排版略显拥挤，目录的设计也缺乏一些现代排版的美感，但瑕不掩瑜，对于内容驱动型的读者来说，这些外在的修饰或许并不重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分，相较于那些纯理论的堆砌，显得尤为珍贵，它们是连接抽象数学框架与实际工程应用的桥梁。我特别留意了关于不确定性数据处理的那几个章节，作者并没有仅仅停留在数学推导的层面，而是引入了几个具有时代特征的工业场景，比如早期故障诊断和供应链风险评估。虽然这些案例的背景设定略显陈旧，可能需要读者自行进行“现代化”的语境转换，但其核心思想——如何用数学工具去量化那些模糊不清、界限模糊的现象——阐述得非常到位。这些实例的价值在于展示了理论的“操作性”，证明了这些看似复杂的数学结构并非空中楼阁，而是可以被用来解决现实世界中“难以言明”的问题的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这是一本需要“慢读”的书，它不适合追求速度的读者，也不适合那些期待一蹴而就获得解决方案的人。它的价值在于提供了一个构建知识体系的坚实地基。我花了相当长的时间才消化完其中关于“非完全信息系统建模”的那几部分，每理解一个定理的应用场景，都伴随着一种豁然开朗的感觉。这本书的语调非常冷静、客观，几乎没有多余的、煽动性的语言来推销其观点的重要性，而是让数学本身的说服力来完成工作。它更像是一位严谨的导师，在你面前铺陈出一条通往复杂领域的路径，然后要求你自己去探索和验证。最终读完合上书本时，留下的更多是智力上的满足感，以及对未来进一步研究的清晰方向感。