信息粒-计算理论.模型与应用研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:山西科技出版社

作者:李道国

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-06-01

价格:35

装帧:

isbn号码:9787537727679

丛书系列:

图书标签:

• 信息粒度计算
• 粗糙集
• 信息系统
• 决策分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 知识发现
• 不确定性推理
• 计算智能
• 人工智能

好的，这是一份针对一本名为《信息粒-计算理论.模型与应用研究》的图书所撰写的、内容详尽的、不涉及该书具体内容的图书简介。 --- 图书名称：《信息粒-计算理论.模型与应用研究》 图书简介 本书是一部深入探讨信息科学、计算理论与应用实践之间复杂关联的学术专著。它着眼于当代信息系统面临的核心挑战，即如何在海量、异构的数据流中有效地捕捉、表示和处理信息。全书结构严谨，理论阐述深入浅出，旨在为相关领域的科研人员、工程师及高年级学生提供一个全面而系统的理论框架与实践指导。 第一部分：信息表征与计算基础的革新 本部分首先对信息本质进行了哲学与数学层面的探讨，并在此基础上构建了信息粒化处理的理论基石。传统的二值逻辑与确定性计算模型在面对现实世界中的模糊性、不确定性及知识的粗糙性时显得力不从心。为此，本书引入并详细阐述了信息粒度化理论（Information Granulation Theory）。 我们深入剖析了信息粒的形成机制，包括粒化操作的数学定义、粒度空间的拓扑结构以及粒度演化过程的动态描述。重点章节论述了如何从原始数据集中自动提取有意义的知识单元或信息块，这些信息块不仅是数据压缩的手段，更是实现认知模拟和智能决策的关键载体。书中详细对比了不同粒度表示方法——如基于集合论的粗糙集理论、基于模糊集的模糊粒化，以及基于概率分布的粒度划分——的优劣及其在特定问题场景下的适用性。 此外，本书对计算理论的范式转移进行了审视。传统的图灵机模型在处理高维、非结构化信息时面临计算复杂性爆炸的问题。本部分提出了一种基于信息粒的计算模型（Granular Computation Model），该模型通过在特定粒度级别上组织计算步骤，显著降低了问题的内在复杂性。我们通过严谨的数学证明，论证了这种粒化计算在保持或提升解的质量前提下，如何实现计算效率的突破。 第二部分：核心模型构建与理论深化 在奠定了坚实的理论基础后，本书将焦点转向具体模型的构建与深化。信息粒化的核心在于如何量化“相似性”与“差异性”，以及如何在不同的粒度层次间进行有效的信息升维与降维转换。 粗粒度推理与决策模型是本部分的核心内容之一。我们发展了一套系统化的方法，用于处理依赖于多尺度观测的复杂决策问题。这包括： 1. 粒度依赖的规则提取（Granularity-Dependent Rule Extraction）：如何根据预设的粒度级别，自动生成既具有解释性又具备高预测能力的规则集。 2. 多粒度集成学习框架（Multi-Granular Ensemble Learning）：探索如何将来自不同信息粒度层面的学习结果进行有效融合，以构建更鲁棒、更具泛化能力的预测系统。本书特别强调了在融合过程中，如何通过信息熵与粒度清晰度来动态地分配各个粒度贡献权重的方法。 另一个重要方面是对信息粒的动态演化的建模。现实中的信息环境是不断变化的，因此，信息粒的结构必须能够随时间动态调整。我们引入了基于度量空间的粒度流模型，用以描述信息粒在概念漂移（Concept Drift）下的自适应重构过程。这为构建能够在长期、非平稳环境中稳定运行的智能系统提供了理论支撑。书中还专门辟章节讨论了信息粒在不确定性传播中的作用，如何量化和约束由于粒化过程引入的误差，确保决策的可靠性。 第三部分：前沿应用研究与工程实践 理论的价值最终体现在其应用潜力上。本部分将前两部分的理论框架应用于几个关键的交叉学科领域，展示了信息粒化方法在解决实际工程难题中的强大能力。 1. 复杂系统建模与仿真： 针对物理、生物或社会经济系统，传统模型往往过于精细或过于粗糙。本书展示了如何利用信息粒技术，构建多尺度、多分辨率的系统仿真模型。例如，在流体力学或城市交通模拟中，通过选择合适的粒度级别来捕捉宏观趋势和微观波动之间的平衡，极大地提升了仿真效率和结果的可解释性。 2. 数据挖掘与知识发现： 在大数据环境中，如何从噪声中提取高价值知识是关键。本书应用粒度计算技术来改进聚类、分类和关联规则挖掘算法。特别值得关注的是，我们提出了一种基于信息粒的异常检测方法，该方法能够识别那些在宏观粒度上表现正常，但在微观粒度上存在显著偏差的“隐性异常”。 3. 人工智能与认知计算： 探讨了信息粒在构建类人认知模型中的作用。这包括如何利用粒度结构来模拟人类的抽象思维过程，例如概念形成、类比推理和归纳泛化。书中详细介绍了如何设计具备粒度可解释性（Granular Explainability）的AI系统，使得模型决策过程可以被映射回人类可理解的知识粒度层次上。 总结与展望 《信息粒-计算理论.模型与应用研究》不仅是对现有信息科学分支的系统梳理，更是一项前瞻性的理论探索。它试图回答一个根本问题：在信息过载的时代，如何通过智慧地组织和处理信息片段（即信息粒），来实现更高效、更鲁棒、更具认知深度的计算。本书内容丰富，理论深刻，是希望在信息处理前沿领域取得突破的学者和工程师不可或缺的参考书。它为构建下一代智能信息系统指明了清晰的理论方向和可行的技术路径。

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