模糊粗糙集理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳德剛 著

圖書標籤:

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

店鋪： 天泰尚圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030390172

商品編碼：27261237892

包裝：平裝

齣版時間：2017-09-01

基本信息

書名：模糊粗糙集理論與方法

定價：78.00元

作者：陳德剛

齣版社：科學齣版社有限責任公司

齣版日期：2017-09-01

ISBN：9787030390172

字數：

頁碼：

版次：31

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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圖書簡介：智能係統中的不確定性建模與決策 圖書名稱： 智能係統中的不確定性建模與決策 作者： [作者姓名，此處可自行設定] 齣版社： [齣版社名稱，此處可自行設定] 齣版日期： [齣版年份，此處可自行設定] --- 內容簡介： 在當代信息科學與工程領域，我們麵臨著海量數據、復雜係統和不斷變化的環境。這些挑戰的共同核心在於一個基本事實：真實世界的數據和知識總是或多或少地帶有不確定性。傳統的基於精確數學模型的分析方法，在處理這些不確定性時往往顯得力不從心，導緻模型精度下降，決策失誤。 本書《智能係統中的不確定性建模與決策》正是在這樣的背景下應運而生，它係統性地探討瞭如何在高維、非綫性、信息不完全的復雜係統中，構建高效、魯棒的不確定性量化與處理框架。本書立足於現代控製理論、信息論和計算智能的前沿交叉點，旨在為研究人員、工程師和高級學生提供一套從理論基礎到工程實踐的全麵指導。 第一部分：不確定性理論的基礎重構 本書伊始，我們首先對傳統概率論和經典集閤論在描述現實不確定性時的局限性進行瞭深入剖析。我們認為，許多現實世界中的不確定性並非純粹的隨機性（可由概率分布完全刻畫），也並非簡單的集閤劃分（可由經典集閤完全界定）。 信息熵與復雜性度量： 詳細闡述瞭香農信息熵在信息量化中的地位，並引入瞭描述係統結構復雜度和信息冗餘度的現代度量方法。重點討論瞭在信息獲取成本高昂或采樣受限情況下，如何進行有效的、信息損失最小的特徵選擇與降維。 隸屬度函數與非精確性： 探討瞭非精確信息的數學錶達，特彆是如何運用隸屬度函數來描述概念的模糊邊界。這部分內容將超越基礎的“是”或“否”的二元邏輯，引入多值邏輯和連續隸屬度空間，為後續的推理和決策提供基礎框架。我們詳細闡述瞭不同隸屬度函數（如高斯型、梯形、S型）的特性及其在不同工程場景下的適用性。 信息缺失與依賴性分析： 針對數據集中常見的缺失值問題，本書提齣瞭基於結構化約束和上下文關聯的插補方法，區彆於簡單的均值或中位數填充。同時，對多源異構數據之間的依賴關係進行瞭深入建模，強調瞭在評估係統性能時必須考慮這種依賴結構。 第二部分：集成建模與推理框架 不確定性的有效處理，要求我們能夠集成多種不同的不確定性描述工具。本書的核心貢獻之一在於構建瞭一個多粒度、多視角的集成推理框架。 證據理論的結構化應用（Dempster-Shafer理論）： 我們詳細闡述瞭證據理論（DS理論）如何通過基本概率分配函數（BPA）來精確地錶達知識的不確定性、不精確性和不可靠性。本書特彆關注BPA的獲取途徑，包括專傢知識提煉、數據驅動的學習方法，以及如何應對證據衝突問題。我們引入瞭改進的證據組閤規則，以提高在強衝突情況下的魯棒性。 信息粒化與粗粒度計算： 麵對海量數據，直接在原子級彆進行處理是不現實的。本書引入瞭信息粒化（Granulation）的概念，將信息或決策空間劃分為具有意義的“粒度”。我們探索瞭如何選擇最優的粒度級彆，以平衡模型精度和計算效率。這部分內容將側重於如何將連續變量轉化為可操作的離散信息塊，從而簡化復雜的決策過程。 集成不確定性處理範式： 重點介紹如何將概率論、模糊集理論和證據理論進行有機結閤。例如，構建概率-模糊混閤模型，其中概率描述事件發生的可能性，而模糊集描述事件本身的內在不確定性。本書提供瞭一套係統的矩陣運算和推理機製，用於在這些不同框架間進行信息的轉換和融閤。 第三部分：不確定性下的智能決策與優化 理論模型的構建最終服務於決策和控製。本書的後半部分聚焦於如何在不確定的環境下實現最優或次優的決策。 基於證據的決策製定： 傳統的決策理論依賴於精確的效用函數和概率分布。本書提齣瞭基於Pignistic概率轉換和信念值排序的決策方法。我們探討瞭如何在多目標優化問題中，利用證據理論對目標函數的不確定性進行量化，並選擇使得“最壞情況”下的預期損失最小化的策略。 不確定性下的魯棒控製： 針對工程係統，如自動駕駛、過程控製，我們討論瞭如何設計對模型參數攝動和環境噪聲具有高魯棒性的控製器。引入瞭最壞情況優化（Minimax Optimization）的思想，並將其與不確定性量化技術相結閤，確保係統在給定的不確定性區間內仍能滿足性能指標。 機器學習中的不確定性量化： 探討瞭在深度學習模型中，如何評估模型預測的置信度。內容包括貝葉斯深度學習的基本原理，以及在無法完全實現貝葉斯框架時，如何使用集閤方法（Set-based methods）來輸齣預測區間而非單一預測點，這對高風險領域的診斷和推薦至關重要。 本書特點： 1. 深度與廣度兼顧： 內容覆蓋瞭從基礎理論（信息論、邏輯基礎）到前沿應用（魯棒控製、深度學習不確定性）的完整鏈條。 2. 強調方法的可操作性： 提供瞭大量詳細的算法步驟和僞代碼，便於讀者將其理論知識轉化為實際的工程實現。 3. 跨學科視角： 本書的論述橫跨瞭數學、計算機科學、控製工程和運籌學等多個學科，為解決復雜的係統工程問題提供瞭統一的思維工具。 《智能係統中的不確定性建模與決策》是緻力於提升信息處理係統魯棒性和可靠性的研究人員、博士生以及高級工程師的理想參考書。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握一套係統、科學的不確定性處理工具箱，從而在日益復雜的智能世界中做齣更為明智和穩健的決策。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，體驗更像是一場對邏輯嚴謹性的極限挑戰。作者在引言部分就毫不留情地拋齣瞭一係列集閤論和拓撲學的基本概念，對於沒有紮實數學基礎的讀者，前幾章的閱讀體驗無疑是艱澀的。他似乎並不在意讀者的接受程度，而是專注於將理論體係的內在聯係剖析得淋灕盡緻。特彆是關於“隸屬度函數”的構建與優化那一章，文中引用的公式和證明過程密集到讓人需要反復對照先前章節的定義纔能勉強跟上思路。我個人習慣於在閱讀此類書籍時在旁邊做大量的筆記和推導，但這本書的復雜性迫使我不得不將大量精力投入到理解既有推導的每一步“為什麼”上，而非自己去“嘗試”。這反映瞭作者對該領域研究的深度自信，也要求讀者付齣相應的智力成本。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計相當樸實，封麵采用瞭深沉的靛藍色調，配上略顯陳舊感的米白色字體，初看之下，確實給人一種深入學術殿堂的莊重感。內頁紙張的質感偏嚮啞光，翻閱時沒有那種廉價的油滑感，長時間閱讀對手部皮膚也算友好。裝訂工藝中規中矩，雖然不至於翻開就能平攤，但也不會輕易齣現散頁的擔憂。從物理層麵上講，它更像是一本需要被認真對待的工具書，而非茶餘飯後的閑談讀物。書脊處的燙金字體在光綫下若隱若現，顯示齣齣版方在細節上的考量，盡管整體風格偏嚮傳統，但這種低調的厚重感，反而讓真正有誌於此領域的讀者更容易産生信賴。唯一美中不足的是，扉頁部分的信息排版略顯擁擠，目錄的設計也缺乏一些現代排版的美感，但瑕不掩瑜，對於內容驅動型的讀者來說，這些外在的修飾或許並不重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例分析部分，相較於那些純理論的堆砌，顯得尤為珍貴，它們是連接抽象數學框架與實際工程應用的橋梁。我特彆留意瞭關於不確定性數據處理的那幾個章節，作者並沒有僅僅停留在數學推導的層麵，而是引入瞭幾個具有時代特徵的工業場景，比如早期故障診斷和供應鏈風險評估。雖然這些案例的背景設定略顯陳舊，可能需要讀者自行進行“現代化”的語境轉換，但其核心思想——如何用數學工具去量化那些模糊不清、界限模糊的現象——闡述得非常到位。這些實例的價值在於展示瞭理論的“操作性”，證明瞭這些看似復雜的數學結構並非空中樓閣，而是可以被用來解決現實世界中“難以言明”的問題的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

總體而言，這是一本需要“慢讀”的書，它不適閤追求速度的讀者，也不適閤那些期待一蹴而就獲得解決方案的人。它的價值在於提供瞭一個構建知識體係的堅實地基。我花瞭相當長的時間纔消化完其中關於“非完全信息係統建模”的那幾部分，每理解一個定理的應用場景，都伴隨著一種豁然開朗的感覺。這本書的語調非常冷靜、客觀，幾乎沒有多餘的、煽動性的語言來推銷其觀點的重要性，而是讓數學本身的說服力來完成工作。它更像是一位嚴謹的導師，在你麵前鋪陳齣一條通往復雜領域的路徑，然後要求你自己去探索和驗證。最終讀完閤上書本時，留下的更多是智力上的滿足感，以及對未來進一步研究的清晰方嚮感。

評分☆☆☆☆☆

從結構上看，這本書的章節銜接性處理得非常巧妙，體現瞭作者深厚的學術功底和清晰的知識脈絡構建能力。它不是簡單地將不同的子理論羅列在一起，而是遵循著一種“由簡到繁，由基礎到拓展”的遞進邏輯。比如，在討論完基本概念後，作者緊接著就引入瞭“如何處理信息丟失”的問題，並將之自然地過渡到下一層次的結構分析中。這種循序漸進的方式，雖然使得整體篇幅顯得有些龐大，但極大地降低瞭讀者在跨越理論鴻溝時的心理障礙。每當感覺即將迷失在術語的海洋中時，總能通過章節之間的承上啓下找到一個錨點，重新定位自己的學習進度。這種行文的組織藝術，對於指導自學者而言，無疑是巨大的幫助。