Fuzzy Neural Network Theory and Application pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Liu, Puyin/ Li, Hongxing

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:

价格:1127.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9789812387868

丛书系列:

图书标签:

• 模糊神经网络
• 神经计算
• 机器学习
• 人工智能
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 优化算法
• 模式识别
• 数据挖掘
• 控制系统

好的，这是一本关于高级统计建模与因果推断：理论、方法与前沿应用的图书简介。 --- 图书名称：高级统计建模与因果推断：理论、方法与前沿应用 导言：数据驱动决策的新范式 在当今数据爆炸的时代，仅仅能够描述现象已远远不能满足科研、商业和政策制定的需求。我们迫切需要从“发生了什么”（描述性统计）转向“为什么发生”（解释性分析）和“如果采取行动，将会发生什么”（预测性与干预性分析）。本书正是为了填补这一鸿沟而创作，它系统而深入地探讨了高级统计建模的理论基础、现代因果推断的严谨方法，以及这些工具在复杂现实场景中的实际应用。 本书的目标读者包括但不限于：量化研究人员、数据科学家、经济学与社会学领域的博士生与青年学者，以及任何需要在高风险决策环境中使用稳健统计证据的专业人士。我们摒弃了对初级概念的冗余阐述，直接聚焦于那些能够提升分析深度和结论可靠性的核心技术。 第一部分：现代统计建模的基石与延伸 本部分旨在巩固读者对现代统计推断的理解，并将其扩展至标准线性模型的局限性之外。 第一章：超越最小二乘法：广义线性模型（GLM）与混合效应模型（LMM）的深度解析 我们将详细考察指数族分布下的模型设定，重点分析对数几率模型（Logistic Regression）和泊松模型（Poisson Regression）在处理非正态响应变量时的内在机制。随后，本书将深入探讨混合效应模型（Mixed-Effects Models）——无论是固定效应（Fixed Effects）还是随机效应（Random Effects）的结构——如何有效地处理具有层次结构或重复测量的复杂数据集，例如面板数据或嵌套实验设计。我们将提供关于模型选择、残差诊断，以及如何解释随机效应方差分量的具体指南。 第二章：高维数据的挑战与维度缩减策略 随着特征数量的激增，经典统计方法面临“维度灾难”。本章将聚焦于处理海量协变量的有效手段。核心内容包括： 正则化方法的精细对比： 详细分析岭回归（Ridge）、Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和弹性网络（Elastic Net）的数学原理、系数收缩机制及其对变量选择的影响。我们将探讨在不同数据结构下，如何选择最优的正则化参数。 主成分分析（PCA）的高级应用： 不仅限于数据降维，更探讨其在信号提取和噪声分离中的作用，以及与判别分析（LDA）的对比。 因子分析（Factor Analysis）的潜在结构探索： 区分探索性与验证性因子分析，并探讨如何通过旋转技术（如Varimax、Promax）来提高模型的可解释性。 第三章：非参数与半参数方法的稳健性 在数据分布不满足严格假定时，非参数方法提供了必要的灵活性。本章将涵盖核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）的带宽选择准则，以及局部回归（如LOESS/LOWESS）在拟合复杂趋势中的应用。同时，半参数模型，如广义相加模型（GAMs），将作为连接参数化和非参数化的桥梁，重点介绍平滑样条（Smoothing Splines）的构建和解释。 第二部分：因果推断的理论框架与尖端方法 这是本书的核心部分，致力于将因果推断从简单的相关性分析提升到严谨的实验设计和准实验分析层面。 第四章：潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）与识别问题 本章将奠定现代因果推断的理论基础，即基于唐纳德·鲁宾的潜在结果框架。我们将清晰定义“因果效应”的数学表达，并探讨可忽略性（Ignorability）、一致性（Consistency）和正规性（Positivity）这三大核心识别假设。我们将详细分析“混淆”（Confounding）的本质，并阐明为什么在观察性研究中，相关性不等于因果性。 第五章：匹配、分层与倾向得分法的精细操作 为处理混淆偏倚，本章将系统介绍如何构建可比的对照组： 基于距离的匹配方法： 深入剖析最近邻匹配（Nearest Neighbor）、卡尺匹配（Caliper Matching）及其对“维度灾难”的敏感性。 倾向得分（Propensity Score）的构建与应用： 不仅讲解如何使用Logistic回归估计倾向得分，更会详细阐述利用协变量平衡性检验（Covariate Balance Checks）来验证匹配质量的关键步骤，并比较分层（Stratification）、倒概率加权（IPW）和匹配后的回归调整（Matching + Regression Adjustment）各自的优势与局限。 先进的匹配技术： 介绍共同支撑区域（Common Support Region）的处理，以及基于核的匹配方法。 第六章：工具变量（Instrumental Variables, IV）与断点回归（Regression Discontinuity, RD） 当混淆变量无法完全观测或测量时，准实验设计提供了强大的替代方案。 工具变量法的深入探讨： 本章将详细解析工具变量的三个核心要求（相关性、排他性、外生性）。重点讲解两阶段最小二乘法（2SLS）的推导，并讨论在存在工具变量异质性（如局部平均处理效应 LATE）时的解释问题。 断点回归设计的严谨性： 区分清晰断点（Sharp RD）和模糊断点（Fuzzy RD），并详细介绍如何运用局部线性回归（Local Linear Regression）进行无偏估计，以及如何使用带宽选择规则来优化估计效率和偏倚。 第七章：差异中的差异（Difference-in-Differences, DiD）与面板数据因果分析 DiD方法是评估政策或干预效果最常用的工具之一。本书将超越基础模型，重点讨论： 平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的检验与替代： 介绍多期DiD模型（如基于事件时间模型）如何提供更灵活的趋势检验。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 针对只有一个或少数几个处理组单位的复杂干预，SCM提供了一种加权最优对照组的构建方法。我们将详细演示如何利用SCM进行权重分配和模型拟合优度评估。 第三部分：前沿交汇与方法集成 本书最后一部分将目光投向更复杂的实际问题，探讨统计建模与因果推断的集成应用。 第八章：因果发现（Causal Discovery）与结构方程模型（SEM） 本章引入了从数据中推断因果结构的方法。我们将介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）和约束性因果发现算法（Constraint-Based Algorithms），如PC算法和FCI算法，用于识别潜在的因果图结构。同时，SEM将作为一种将测量误差、潜变量和路径分析融为一体的综合框架，用于检验复杂的理论模型。 第九章：因果效应的异质性与机制探索 处理“平均处理效应”（ATE）之后，下一个关键问题是“谁受到影响最大？”和“影响是如何发生的？”。 异质性处理效应（HTE）： 介绍如何使用Causal Trees/Forests等机器学习方法来识别和估计不同子群体的因果效应。 中介分析（Mediation Analysis）： 区分直接效应和间接效应，并介绍基于潜在结果框架（如VanderWeele的方法）和基于SEM的方法来量化中介路径的重要性。 第十章：机器学习在因果推断中的融合 本章探讨如何利用强大的预测能力来增强因果估计的稳健性。重点关注双重稳健估计器（Double/Debiased Machine Learning, DML），该方法巧妙地将机器学习用于估计处理分配模型和结果模型，从而在保持渐近正态性的同时，减轻模型设定错误的风险。 总结 《高级统计建模与因果推断：理论、方法与前沿应用》并非一本简单的软件操作手册，而是一部强调统计思维、模型识别与方法选择背后逻辑的深度论著。通过本书的学习，读者将能够批判性地评估现有研究的因果结论，并有能力设计和实施具有更高可信度的准实验研究，从而真正将数据转化为可靠的知识和有效的决策依据。本书配有大量的R语言和Python代码示例，确保理论与实践的无缝对接。

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我是一名在工业控制领域摸爬滚打多年的工程师，长期以来一直对如何将不确定性信息更有效地融入自动化决策系统感到困惑。市面上很多教材偏重于纯粹的数学证明，读起来晦涩难懂，真正能指导实践的案例却寥寥无几。这本书的出现，极大地填补了这一空白。它的叙事风格非常务实，仿佛一位经验丰富的前辈在手把手地教你“怎么做”。我尤其欣赏其中对“知识工程”与“数据驱动”相结合的探讨，这正是当前智能系统设计中最具挑战性的环节之一。书中关于模糊规则提取和自适应学习率调整的算法描述，我已经在我们最新的故障诊断系统中进行了初步尝试，效果显著超出了预期。它没有停留在高屋建瓴的理论层面，而是真正落到了如何通过软件实现、如何调试参数的实操层面，这对工程技术人员的价值是无可替代的。

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这本书的封面设计相当吸引人，色彩搭配沉稳又不失活力，让人一眼就能感受到其中蕴含的专业深度。初次翻阅，我立刻被其清晰的章节结构和严谨的逻辑推导所折服。作者显然在组织内容方面下了大功夫，从基础的模糊集理论娓娓道来，逐步过渡到神经网络的基本结构，然后再深入探讨两者如何巧妙地融合，构建起复杂的模型。特别是关于模糊逻辑与神经网络参数学习的章节，讲解得细致入微，即便是初次接触这一交叉领域的读者，也能通过精心设计的示例图和公式推导，把握住核心思想。书中对各种经典模糊神经网络架构的剖析，如Takagi-Sugeno模型在不同应用场景下的具体实现，提供了宝贵的实践指导。总的来说，它更像是一份详尽的“工具箱”指南，而不是枯燥的理论堆砌，对于希望在理论研究上打下坚实基础，同时又追求实际工程应用的人来说，这本书的价值毋庸置疑。

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坦率地说，我一开始对“模糊”和“神经网络”的结合抱持一丝怀疑态度，认为这可能是一种为了追求新颖性而堆砌的概念。然而，这本书用严谨的数学基础和丰富的案例研究彻底打消了我的顾虑。书中对隶属度函数选择的敏感性分析，以及如何利用遗传算法或粒子群优化等方法对模糊推理系统的初始参数进行全局搜索的描述，体现了作者对优化方法学的深刻理解。这本书的行文风格非常流畅，即便涉及复杂的拓扑结构变化和迭代公式，作者也总能用非常精炼的语言进行概括，避免了不必要的冗余。对于那些已经掌握了基础机器学习理论，希望将模型推向更高智能层次的研究者而言，这本书无疑是一份极具启发性的读物，它拓宽了我对“智能建模”边界的想象。

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作为一名研究生，我感觉自己经常在理论的海洋里打转，缺乏一个能将散点状知识点串联起来的“主线”。这本书成功地扮演了这个“串联者”的角色。它不仅系统地介绍了模糊系统和神经网络各自的演化路径，更精彩地论证了两者结合的“必然性”和“优越性”。作者在引入新的复合模型时，总是先回顾传统方法的局限性，再自然而然地引出新模型的优势，这种对比式的教学方法极大地增强了读者的理解深度。书中对特定应用案例的讨论，比如在时间序列预测中的应用，提供了非常完整的建模思路，包括数据预处理、网络结构选择、损失函数设计乃至最终的性能评估标准。我感觉读完后，我对“智能系统设计”这个宏观概念有了更清晰的框架感，不再是东一榔头西一棒子的零散认知了。

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这本书的排版质量和图表清晰度堪称一流，这对于一本技术专著来说至关重要。很多时候，一张高质量的示意图胜过千言万语的文字描述。书中关于多层模糊神经网络的层间连接机制的插图，简直是教科书级别的范例，清晰地展示了信息流动的路径和模糊逻辑运算的发生位置。此外，书中对不同模糊推理范式（如Mamdani和Takagi-Sugeno）在同一问题上的性能对比分析，数据详实，结论可靠，为读者提供了宝贵的参考依据。我发现书中引用的参考文献非常新颖且具有代表性，显示出作者在撰写过程中紧跟学术前沿。它不仅仅是一本知识的汇编，更像是一份严谨的学术态度展示，推荐给所有严肃对待智能系统建模的专业人士。

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