模糊数学基础及实用算法

模糊数学基础及实用算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:科学出版社
作者:李鸿吉编
出品人:
页数:543
译者:
出版时间:2005-1
价格:55.00元
装帧:
isbn号码:9787030145604
丛书系列:
图书标签:
  • 算法
  • 数学
  • 统计学
  • 模糊数学
  • 逻辑
  • 编程
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  • 实用算法
  • 人工智能
  • 决策支持
  • 数学建模
  • 数据处理
  • 智能系统
  • 算法设计
  • 不确定性处理
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具体描述

本书开发了模糊数学常用的计算机程序,并以大量的算例系统地介绍了模糊数学的实用算法。本书可以作为模糊数学的应用程序包,在详细解释源代码的同时,对应用程序开发所用到的Visual Basic 6.0方法做了系统介绍,其目的是为读者做进一步的自主开发提供便利。本书所提供的源程序可以作为读者自主开发的素材。本书配有光盘,分章节提供程序源代码。

本书可以作为大专院校、培训班的教学参考书。对需要使用模糊数学方法的工矿企业,水利、气象、地质、地震等观测、预报单位和科研部门,社会科学调查机构等,本书可作为常用工具书。对承担研究项目的科研人员、教学人员以及研究生,在将科研成果软件化时本书是很有实用价值的参考资料。

《模糊数学基础及实用算法》 图书简介 本书是一部系统阐述模糊数学理论及其在工程、管理、决策等领域实际应用的上佳之作。它不仅深入浅出地介绍了模糊数学的核心概念和理论框架,更侧重于实用算法的讲解与分析,旨在帮助读者掌握运用模糊数学解决实际问题的能力。 内容概述: 第一部分:模糊数学理论基础 本书的开篇,将带领读者进入一个与经典精确数学截然不同的世界——模糊的世界。这里,事物的界限是模糊的,集合的成员关系不再是简单的“是”或“否”,而是程度上的“属于”。 模糊集与隶属度函数: 详细介绍模糊集的基本概念,特别是核心的“隶属度函数”。读者将学习如何为现实世界中模糊的概念(如“年轻”、“较高”、“舒适”)量化其程度,理解不同类型隶属度函数(如三角模糊数、梯形模糊数、高斯模糊数)的特性及其适用场景。 模糊关系与模糊推理: 在模糊集的基础上,本书进一步探讨模糊关系,包括模糊相等、模糊包含、模糊等价等。在此基础上,将详细介绍模糊推理的机制,如模糊蕴含、模糊合成等,并重点讲解常用的推理方法,如Mamdani模糊推理和Sugeno模糊推理,以及它们在实际应用中的区别与联系。 模糊逻辑与模糊判断: 讲解模糊逻辑的构造,包括模糊命题、模糊连接词(模糊AND、模糊OR、模糊NOT)以及模糊量词。读者将理解如何在模糊逻辑下进行判断和决策,以及如何构建模糊控制器的基本逻辑。 其他模糊数学概念: 涵盖模糊数学中的其他重要概念,如模糊度、模糊熵、模糊测量等,为读者构建更全面的理论认知。 第二部分:模糊数学实用算法 理论的构建是为了解决实际问题。本书的第二部分,将是本书的精华所在,它将理论知识转化为可操作的算法,指导读者如何将模糊数学应用于具体的场景。 模糊聚类算法: 详细介绍模糊 C-均值(FCM)算法及其改进算法。读者将学习如何利用模糊聚类对数据进行划分,尤其适用于当数据点可能属于多个类别时。书中将提供算法的步骤、伪代码以及实例分析,例如在图像分割、市场细分等领域的应用。 模糊模式识别算法: 探讨基于模糊逻辑和模糊集进行模式识别的方法。这包括模糊模式匹配、模糊分类器(如模糊决策树、模糊神经网络)的设计与实现。读者将了解如何利用模糊逻辑处理模式中的不确定性和模糊性,从而提高识别的鲁棒性。 模糊控制算法: 这是模糊数学应用最广泛的领域之一。本书将深入讲解模糊控制器的设计步骤,包括模糊化、模糊规则库的构建、模糊推理以及解模糊化。读者将掌握如何为复杂的动态系统设计鲁棒且高效的模糊控制器,例如在工业过程控制、家电控制、机器人控制等方面的经典案例。 模糊决策算法: 介绍如何利用模糊数学来处理多属性决策问题。这包括模糊加权平均法、模糊综合评价法、模糊 TOPSIS 法等。本书将详细解析这些方法的数学原理和算法流程,并结合实际案例,如项目选择、供应商评价、风险评估等,展示如何做出更合理的模糊决策。 模糊优化算法: 探讨将模糊数学应用于优化问题的方法。这包括模糊线性规划、模糊目标规划等。读者将学习如何处理目标和约束中存在模糊性的优化问题,并掌握相应的求解算法。 第三部分:典型应用案例与实践指导 为了使理论与实践相结合,本书在每个算法讲解结束后,都会附带相应的典型应用案例。这些案例来源于工程、管理、经济、环境等多个领域,具有代表性和启发性。 案例分析: 针对每个应用领域,详细解析模糊数学是如何被应用于解决具体问题的。例如,在环境监测中如何用模糊逻辑评估水质,在金融领域如何用模糊决策进行投资组合优化,在医学诊断中如何利用模糊模式识别辅助诊断等。 算法实现要点: 在算法介绍中,会强调实际编程实现时需要注意的关键点,包括参数的选择、算法的效率优化、结果的解释等,为读者提供实践指导。 进阶拓展: 对于有兴趣深入研究的读者,本书也会提供一些进阶的拓展方向和参考文献。 本书特色: 理论与实践并重: 既有严谨的理论推导,又不乏丰富的实用算法和案例,真正做到学以致用。 条理清晰,循序渐进: 从基础概念到复杂算法,逻辑清晰,层层递进,适合不同层次的读者。 语言通俗易懂: 避免过于晦涩的专业术语,力求用最直观的方式解释复杂的数学概念。 案例丰富,针对性强: 选取的案例贴近实际需求,能够帮助读者快速理解模糊数学的价值和应用潜力。 实用价值高: 无论您是学生、研究人员,还是工程师、决策者,本书都能为您提供解决实际问题的有力工具。 本书旨在帮助读者建立对模糊数学的系统认知,掌握其核心算法,并能够独立运用模糊数学的原理和方法来分析和解决现实世界中存在的各种模糊性问题,从而提升决策的科学性和有效性。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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在一次学术研讨会上,我偶然听到几位专家在讨论如何利用数学模型来解决现实世界中那些难以量化的复杂问题,其中就提到了模糊数学。这让我对《模糊数学基础及实用算法》这本书产生了浓厚的兴趣。我本身从事的是社会科学研究,工作中经常会遇到诸如“社会满意度”、“文化认同度”等这类难以精确度量的概念。传统的统计方法虽然强大,但在处理这种主观性强、模糊性高的变量时,往往显得力不从心。我非常希望这本书能够提供一种新的视角和方法,让我能够用一种更具数学严谨性的方式来捕捉和分析这些“模糊”的社会现象。特别是书中提到的“实用算法”,我非常想了解它能否应用于我的研究领域,比如如何构建模糊评价模型来量化社会满意度,或者如何用模糊聚类的方法来识别不同的文化群体。如果这本书能提供一些实际的案例分析,那就更好了,能够让我直接看到模糊数学在解决实际问题中的威力。我期待这本书能够为我的研究提供新的工具和思路,让我能够更深入地理解和解释那些看似“模糊”却至关重要的社会现实。

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终于拿到心心念念的《模糊数学基础及实用算法》了,这本书的封面设计就很有意境,淡雅的蓝色调配合抽象的数学符号,一下子就吸引了我。迫不及待地翻开,首先映入眼帘的是作者在序言中分享的创作初衷,字里行间透露着对模糊数学这门学科的热爱与执着。我一直对“模糊”这个概念在现实世界中的应用感到好奇,比如我们常说的“有点热”、“比较满意”这类含糊不清的描述,在数学上是否有着严谨的表达方式?这本书似乎就为我打开了这扇门。我特别期待书中关于模糊集合、隶属函数、模糊关系等基本概念的讲解,希望能够以一种易于理解的方式呈现,而不是枯燥的数学公式堆砌。毕竟,作为一名初学者,我更希望能够建立起对模糊数学的直观认识,从而更好地理解其背后的思想。而且,书中提及的“实用算法”更是让我跃跃欲试,我希望能够学到一些具体的、能够解决实际问题的模糊算法,比如在决策分析、模式识别、图像处理等领域的应用,这对于我今后的学习和工作将非常有帮助。总的来说,这本书给了我一个充满期待的开始,我相信它会成为我探索模糊数学世界的重要伙伴。

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作为一名对数据分析充满热情的人,我一直在寻找能够拓展我分析工具箱的方法。最近,我接触到了一些关于“软计算”的概念,其中模糊逻辑被认为是其核心组成部分之一。这让我对《模糊数学基础及实用算法》这本书产生了极大的好奇。我从事的是市场营销分析,工作中常常需要处理大量消费者行为数据,其中包含了很多主观的、模糊的反馈信息,比如用户对产品的“喜好程度”、“满意度”等。传统的聚类或分类算法在处理这类非数值化的、具有模糊边界的数据时,效果往往不尽如人意。我希望这本书能够提供一套系统的方法,教我如何运用模糊数学的工具来处理这些“模糊”的消费者数据。我非常期待书中关于模糊聚类、模糊分类以及模糊关联规则挖掘等算法的讲解,希望能够通过这些算法,更深入地理解消费者需求,发现隐藏的市场趋势,从而为精准营销提供更科学的依据。如果书中还能包含一些实际应用案例,那就再好不过了,能让我看到模糊数学如何在真实的市场环境中发挥其独特的价值。

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最近我在学习一项新的工程项目管理技术,其中涉及到风险评估和决策分析。传统的方法往往依赖于概率论,但很多时候,我们面临的风险因素是难以用精确的概率来衡量的,更多的是一种“可能性”或者“倾向性”。这时候,我想到如果能将模糊数学的原理融入到风险评估中,也许能取得更好的效果。因此,《模糊数学基础及实用算法》这本书就进入了我的视野。我希望书中能够详细讲解如何将模糊集合理论应用于风险因素的描述和量化,例如如何定义不同等级的风险“程度”,以及如何构建模糊隶属度函数来反映这些程度。更重要的是,我关注的是“实用算法”部分,我希望能从中找到具体的模糊决策方法,比如如何结合专家的模糊判断来制定最优的工程项目方案,或者如何利用模糊推理来预测项目延期的可能性。我设想,如果能将这些方法应用到我的项目中,可以更有效地识别和管理潜在风险,提高项目成功的几率。这本书在我看来,是解决工程领域复杂不确定性问题的一本潜在的“秘籍”。

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我最近在阅读一本关于人工智能交叉学科的书籍,其中有一章深入探讨了传统逻辑的局限性以及模糊逻辑在处理不确定性信息方面的优势。这让我联想到手边的《模糊数学基础及实用算法》。尽管我还没有深入阅读这本书,但从其标题就能预感到它将填补我在这方面的知识空白。我尤其对书中提到的“实用算法”部分充满兴趣,因为我希望能够将模糊数学的理论知识转化为实际可操作的方法。比如,在人工智能领域,很多时候我们需要处理的是带有噪声、不完整或模糊的数据,传统的精确算法往往难以胜任。我期待这本书能够提供清晰的步骤和示例,教我如何运用模糊数学的工具来构建更鲁棒、更智能的系统。我还在思考,模糊数学是否能帮助我们更好地理解人类的认知过程,以及如何将这种“模糊性”融入机器的决策机制中,使其行为更加贴近人类。如果书中能够涉及这方面的内容,那将是极大的惊喜。总而言之,这本书在我看来,更像是一把开启通往更智能、更人性化人工智能大门的钥匙,我迫不及待地想知道它具体会展示怎样的“钥匙孔”和“锁芯”。

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以VB的形式给出的代码

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