Case-Based Reasoning in Knowledge Discovery and Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Pal, Sankar K./ Aha, David W./ Gupta, Kalyan M.

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 112.94

装帧:HRD

isbn号码:9780471730149

丛书系列:

图书标签:

• 案例推理
• 知识发现
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 模式识别
• 数据分析
• 知识工程
• 专家系统
• 决策支持系统

好的，这是一本关于复杂系统建模与仿真的图书简介，内容详尽，聚焦于系统动力学、Agent-Based Modeling (ABM) 以及它们在政策制定、城市规划和生态环境管理中的应用。 --- 复杂系统动力学与跨尺度建模：从理论基础到前沿应用 导言：理解当今世界的内在复杂性 在当代科学研究与实际工程领域，我们面对的系统日益展现出显著的非线性、反馈依赖性以及跨尺度交互的特征。从全球气候变化到城市交通拥堵，从金融市场的波动到流行病学扩散，这些现象的驱动机制往往超越了传统线性分析方法的解释力。本书旨在提供一个全面而深入的框架，用以理解、分析和有效干预这些复杂的适应性系统（Complex Adaptive Systems, CAS）。 本书的核心目标是桥接理论建模与实际问题的鸿沟，重点介绍两大核心建模范式——系统动力学 (System Dynamics, SD) 和 基于主体的建模 (Agent-Based Modeling, ABM) ——及其在处理复杂性问题中的协同作用。我们不仅探讨这些方法的数学基础和仿真技术，更着重于如何利用它们来揭示系统行为的涌现特性，并评估干预措施的长期、非预期后果。 第一部分：复杂系统的理论基石与建模范式 第一章：复杂性科学的哲学与基础 本章首先界定“复杂系统”的概念，追溯其在控制论、信息论和混沌理论中的思想源头。我们将探讨系统的层次性、反馈回路、时间延迟在塑造系统行为中的关键作用。重点讨论稳态、极限环以及分岔现象等概念，为后续的定量建模奠定理论基础。 第二章：系统动力学 (SD)：宏观反馈结构的可视化 系统动力学是理解宏观层面政策变量如何通过存量（Stocks）、流量（Flows）和辅助变量相互作用的强大工具。本章将详细介绍SD的建模流程： 1. 因果回路图 (Causal Loop Diagrams, CLD)：用于概念化反馈结构和关键假设。 2. 存量-流量图 (Stock and Flow Diagrams)：将概念模型转化为可解的微分方程组。 3. 仿真与分析：探讨Vensim、Stella等软件的应用，并深入分析不同延迟和非线性函数对模型输出的敏感性。尤其关注“阿基里斯之踵”问题——识别系统中那些看似微小但对整体行为影响巨大的杠杆点。 第三章：基于主体的建模 (ABM)：微观行为的涌现 与SD关注宏观聚合变量不同，ABM着眼于系统中个体决策者（Agents）的行为规则及其局部交互如何“涌现”出宏观模式。本章将全面介绍ABM的构建要素： 1. 主体设计 (Agent Design)：包括异质性（Heterogeneity）、记忆、学习机制和决策规则的设定。 2. 环境与空间 (Environment and Space)：讨论网格世界、网络结构以及如何嵌入地理信息系统（GIS）数据。 3. 交互与网络结构 (Interaction and Networks)：分析规模无标度网络、小世界网络等对信息传播和合作行为的影响。 4. 仿真与可视化：介绍NetLogo, Repast Simphony等平台，重点讨论如何从微观模拟中提取宏观统计特性。 第二部分：跨尺度建模与方法论的融合 第四章：从微观到宏观的桥梁：多方法集成 本书的创新之处在于强调SD与ABM的互补性。本章将深入探讨如何构建混合模型 (Hybrid Modeling)： 1. 嵌入式SD (SD Embedded in ABM)：使用SD模块来模拟主体无法完全控制的宏观环境或资源池。 2. ABM驱动的SD参数化 (ABM Parameterization for SD)：利用ABM模拟的结果（如平均决策时间或局部接触率）来校准SD模型中的关键速率参数。 3. 验证与校准的挑战：讨论在多尺度模型中如何进行有效的模型验证（Verification）和模型确认（Validation），特别是如何处理不同尺度下观测数据的可用性差异。 第五章：不确定性、鲁棒性与敏感性分析 复杂系统的建模必然伴随着高度的不确定性。本章关注模型评估的严格性： 1. 参数不确定性：介绍蒙特卡洛模拟和拉丁超立方采样在探索参数空间中的应用。 2. 结构不确定性：讨论模型假设的灵活性，如何通过构建“集合模型”来评估不同结构选择对预测结果的影响。 3. 鲁棒性分析：评估系统在面对外部冲击或模型结构微小变化时，其关键特性保持稳定的程度。 第三部分：前沿应用案例研究 本书的后半部分通过详尽的案例研究，展示理论框架的实际效力。 第六章：城市增长与交通流的动态演化 本章聚焦于城市系统的复杂性。我们将构建一个结合了居民出行决策（ABM）和基础设施容量限制（SD）的耦合模型，分析： 1. 交通拥堵的自组织特性：探讨个体对拥堵的反应（如改变路线或出行时间）如何导致全局的交通停滞。 2. 土地利用与通勤的反馈：分析城市规划政策（如提高公交补贴）对住房需求和郊区扩张的长期影响。 第七章：生态系统管理与资源分配的动态博弈 本章探讨自然资源（如渔业、林业）的不可持续利用问题。模型将结合生态系统的承载力模型（SD）与渔民或林农的经济决策和合作行为（ABM）。重点分析“公地悲剧”在动态环境下的表现形式，以及如何设计有效的激励机制来促进可持续的资源管理。 第八章：社会规范、信息扩散与政策干预 本章深入社会科学领域，关注信息、谣言或新技术采纳如何在社会网络中传播。 1. 社会网络结构对采纳率的影响：对比不同网络拓扑下创新扩散的速度和最终渗透率。 2. 政策干预的时机与强度：模拟针对不同类型主体的干预措施（如针对意见领袖或边缘群体），评估其在不同时间点干预对社会规范转变的效率。 结语：面向未来的复杂性科学 本书的总结部分将展望复杂系统建模的前沿方向，包括数据驱动的建模方法（如利用机器学习校准模型参数）、因果推断在仿真中的应用，以及可解释性AI (Explainable AI, XAI) 如何增强我们对复杂模型内部机制的理解。本书旨在培养读者对复杂系统建模的批判性思维和实践能力，使他们能够独立构建并分析解决现实世界挑战的仿真模型。 --- 目标读者： 工业界、政府机构中的决策分析师、高级环境规划师、城市工程师、操作研究专家，以及对计算社会科学、复杂系统理论感兴趣的研究生和高年级本科生。 本书特色： 理论严谨性与应用实践性兼备，提供了跨越不同学科边界的统一建模语言。 ---

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