Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Lawry, Jonathan (EDT)/ Miranda, Enrique (EDT)/ Burgarin, Alberto (EDT)/ Li, Shoumei (EDT)/ Gil, Mari

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:

价格:169

装帧:Pap

isbn号码:9783540347767

丛书系列:

图书标签:

• 不确定性建模
• 软方法
• 集成建模
• 风险分析
• 决策分析
• 系统建模
• 模糊逻辑
• 贝叶斯网络
• 情景规划
• 复杂系统

《模糊集与模糊逻辑的理论与应用》 本书旨在深入探讨模糊集与模糊逻辑的理论基础，并展示其在各个领域的广泛应用。我们将从模糊集合的基本概念出发，逐步引入模糊逻辑的推理机制，最终构建起一套严谨而实用的模糊数学理论体系。 第一部分：模糊集合理论基础 本部分将奠定坚实的模糊数学理论基础，为后续内容的理解提供必要支撑。 第一章 模糊集合的基本概念： 1.1 集合的局限性与模糊现象的产生： 探讨经典集合论在处理现实世界中固有的模糊性和不确定性时所面临的挑战。引入“模糊”概念的必要性，以及它如何捕捉现实世界中的近似性和不精确性。 1.2 模糊集合的定义与表示： 详细介绍模糊集合的概念，包括其隶属度函数，以及如何用隶属度函数来量化一个元素属于某个模糊集合的程度。我们将讨论不同类型的隶属度函数（如梯形、三角形、高斯型等）及其特性。 1.3 模糊集合的基本运算： 阐述模糊集合的并、交、补等基本运算。重点分析与经典集合运算的异同，特别是模糊逻辑中的“或”（max）和“与”（min）运算，以及zadeh（Zadeh）运算等。 1.4 模糊集合的蕴含、相等与子集关系： 定义模糊集合的蕴含、相等以及模糊子集关系，并给出相应的判定条件。分析模糊集合之间关系的模糊性。 1.5 模糊关系与模糊矩阵： 介绍模糊关系的定义、运算及其在建模中的作用。重点讲解模糊矩阵的性质以及模糊关系合成的运算。 1.6 模糊数的概念： 引入模糊数的概念，它是模糊集合在实数集上的推广，能够更灵活地表示不精确的数值。介绍模糊数的定义、运算以及其在不确定性分析中的应用。 第二章 模糊逻辑与模糊推理： 2.1 模糊命题逻辑： 将经典逻辑中的命题概念推广到模糊领域，探讨模糊命题的真值以及模糊命题之间的关系。 2.2 模糊谓词逻辑： 进一步将模糊逻辑推广到谓词层面，讨论模糊量词、模糊谓词以及模糊谓词逻辑的推理规则。 2.3 模糊推理的基本原理： 深入阐述模糊推理的核心思想，即通过模糊规则库和模糊推理引擎进行推断。重点介绍Mamdani型模糊推理和Takagi-Sugeno型模糊推理等常用方法。 2.4 模糊推理的实现步骤： 详细讲解模糊推理的完整流程，包括模糊化（Fuzzification）、规则评估（Rule Evaluation）、模糊决策（Decision Making）以及去模糊化（Defuzzification）。 2.5 去模糊化方法： 介绍多种常用的去模糊化方法，如重心法（Centroid Method）、最大隶属度法（Maximum Membership Method）等，并分析不同方法的优缺点及其适用场景。 第二部分：模糊数学的应用 本部分将聚焦于模糊数学在实际问题中的应用，展示其解决复杂决策、控制和模式识别等问题的强大能力。 第三章 模糊聚类分析： 3.1 模糊聚类基本思想： 介绍模糊聚类与传统硬聚类（Hard Clustering）的区别，以及模糊聚类如何允许一个样本同时属于多个簇，并用隶属度来表示其属于各簇的程度。 3.2 模糊C均值（FCM）算法： 详细讲解FCM算法的原理、目标函数和迭代过程。分析FCM算法在数据划分中的灵活性和鲁棒性。 3.3 模糊聚类在数据挖掘中的应用： 探讨模糊聚类在市场细分、客户分组、异常检测等数据挖掘任务中的具体应用案例。 3.4 模糊聚类与其他聚类方法的比较： 对比模糊聚类与K-means、层次聚类等方法的特点，分析模糊聚类在处理模糊边界数据时的优势。 第四章 模糊决策理论与方法： 4.1 模糊决策问题的建模： 探讨如何将现实世界中的模糊决策问题转化为模糊数学模型，包括模糊目标、模糊约束和模糊偏好等。 4.2 模糊多属性决策（MADM）方法： 介绍多种基于模糊集合的MADM方法，如模糊加权平均（FWA）、模糊加权几何平均（FWGM）以及模糊偏好排序方法等。 4.3 模糊层次分析法（FAHP）： 讲解如何将模糊概念融入层次分析法，处理主观判断中的不确定性，从而构建更精确的决策模型。 4.4 模糊决策在风险评估与资源分配中的应用： 展示模糊决策方法在项目选择、投资组合优化、环境风险评估等实际问题中的应用实例。 第五章 模糊控制系统： 5.1 模糊控制器设计原理： 介绍模糊控制器的基本结构，包括模糊化、模糊规则库、模糊推理和去模糊化等核心组件。 5.2 模糊规则的构建与优化： 探讨如何根据专家知识或经验构建模糊规则，以及如何通过学习算法优化模糊规则。 5.3 模糊逻辑在工业过程控制中的应用： 详细阐述模糊控制在空调温度控制、洗衣机程序控制、机器人运动控制等工业自动化领域的成功应用。 5.4 模糊控制器的性能分析与仿真： 讲解如何对模糊控制器的性能进行评估，并通过仿真软件进行系统模拟和参数调整。 第六章 模糊模式识别与图像处理： 6.1 模糊模式识别方法： 介绍基于模糊集合和模糊逻辑的模式分类器，如模糊神经网络（FNN）、模糊判别分析等。 6.2 模糊图像分割与特征提取： 探讨如何利用模糊技术实现图像的分割，以及提取图像的模糊特征，如模糊边缘、模糊纹理等。 6.3 模糊模式识别在医学影像分析与文本识别中的应用： 展示模糊模式识别在辅助诊断、病灶识别、手写字符识别等领域的应用潜力。 本书的编写力求理论严谨，论述清晰，并通过丰富的实例来展示模糊数学的实用价值。通过学习本书，读者将能够深入理解模糊集与模糊逻辑的精髓，并掌握其在解决现实世界复杂问题中的应用方法，为进一步的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些在复杂系统中挣扎的工程师和决策者量身定做的“救星”。我最近在处理一个涉及大量传感器数据和模糊逻辑的研发项目时，被传统统计方法逼入了死胡同。每次尝试用经典的贝叶斯框架去拟合那些非线性的、充满噪声的实际观测值，结果都像在沙滩上盖城堡一样脆弱。这本书的出现，彻底改变了我的视角。它不像那些只会堆砌公式的教科书那样高高在上，而是以一种极其务实和直观的方式，引导我们如何构建“软性”的模型。我尤其欣赏它对 Dempster-Shafer 理论的阐述，那种将不确定性分解为“证据”和“无知”的清晰划分，简直是拨云见日。书中提供的案例研究，特别是关于故障诊断和风险评估的部分，详尽地展示了如何将专家的主观判断与量化的不确定性度量优雅地结合起来。读完后，我感觉自己不再是被动的接受数据，而是主动地在与系统的不确定性“对话”。它不仅仅是提供了一种数学工具，更像是一种全新的思维哲学，教会我们如何在信息不完备的世界中做出更鲁棒的决策。对于任何从事前沿工程、人工智能或者复杂系统建模的人来说，这本书绝对是书架上不可或缺的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

我通常对那些自诩能解决所有问题的“万能钥匙”类书籍抱持着高度的怀疑态度，但这本书成功地颠覆了我的固有认知。它的核心吸引力在于其深刻的哲学思辨与严谨的数学推导之间的完美平衡。这本书并没有试图用某种单一的“最优”方法去压倒所有其他流派，反而像一位渊博的导师，带领读者穿梭于概率论、模糊集理论、非单调推理等多个领域，探讨它们各自的优势与局限。我印象最深的是关于“信息粒度”的讨论，这在处理现实世界中那种粗糙、模糊的输入时显得尤为重要。书中对于如何量化知识的“稀疏性”和“冲突性”的描述，比我过去阅读的任何文献都要深刻。我甚至发现，它的一些观点与认知心理学中关于人类直觉判断的机制不谋而合，这让整本书的理论框架显得更加坚实和可信。虽然某些高级章节的数学推导需要反复咀嚼，但作者的写作风格始终保持着一种引导性的克制，从不故作高深，总是确保读者能够跟上思路的脉络。对于希望真正理解“不确定性”这一概念多重面貌的学者来说，这本书提供的参照系是无价的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对“软方法”这个标题持保留意见，总觉得这听起来像是“打折扣”的科学。然而，阅读完这本书，我才意识到，这里的“软”并非指“不严格”或“不精确”，而是指一种对系统复杂性和人类认知局限性的深刻理解和尊重。它教导我们，在面对一个本质上信息受限、结构未知的系统时，僵硬的硬性模型只会导致错误的确定性结论。这本书的论述风格非常内敛而有力，它不急于推销任何一种特定的算法，而是着重于构建一个涵盖性的框架，让读者能够根据手头的具体问题，灵活地选择最合适的工具——无论是基于证据的推理，还是基于可能性的分析。我发现在处理供应链的弹性规划问题时，过去我只能靠经验“拍脑袋”来设定安全库存；现在，通过书中介绍的基于模糊约束的优化技术，我能够更透明地量化“足够好”（Good Enough）的定义，并在成本和可靠性之间找到一个动态的平衡点。这本书提升的不是单一技能，而是整个决策制定的质量和深度，它让我对所有依赖预测和判断的领域有了全新的敬畏之心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计简直是为自学者准备的典范。我通常需要花大量时间去梳理一本技术书籍的逻辑层次，但从第一章开始，我就感觉到作者的精心布局。它不是那种堆砌概念的“百科全书”，而是一条精心铺设的认知路径。它的章节衔接非常自然，前面对不确定性类型学的讨论，为后续介绍软计算方法提供了坚实的逻辑基础。我特别喜欢它在引入新概念时，总是先给出直观的类比和具体场景，然后再深入到形式化的定义。例如，在讲解区间概率论（Interval Probability）时，作者用了气象预报中不同模型的预报范围作为例子，一下子就把抽象的概念具象化了。对于我们这些需要跨学科交流的团队来说，这本书提供了一套统一的、易于被不同背景人员理解的“通用语言”来讨论不确定性。我曾尝试让一位侧重于纯粹控制论的同事阅读其中关于模糊推理的部分，他反馈说，这种处理方式比他过去接触的任何方法都更具操作性和解释性。这本书的价值在于其卓越的“翻译”能力，将复杂的数学思想转化为可操作的工程实践。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在金融风险管理领域摸爬滚打多年的老兵，我早就厌倦了那些只停留在 VaR (Value at Risk) 这种单点估计上的僵化模型。市场波动是内在非线性的，且充满了“黑天鹅”事件的潜在威胁，任何声称能精确预测未来的模型都是在自欺欺人。这本书，则提供了一种更诚实、更贴近现实的方法论。它没有许诺精确的预测，而是专注于如何系统地管理和传达我们对未来的“无知”。我发现书中关于证据理论在投资组合压力测试中的应用极具启发性。它允许我们将来自不同模型、不同专家对尾部风险的判断进行有意义的融合，而不是简单地取平均或加权，这极大地增强了我们风险报告的说服力。这本书的语言非常精确，尤其在区分“随机性”（Randomness）和“模糊性”（Fuzziness）时，作者的措辞无可挑剔。它迫使我重新审视我们日常工作中那些被习以为常地当作“概率”处理的非确定性因素。对于金融界那些寻求超越传统计量经济学范畴的专业人士，这本书无疑是打开新世界大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆