粗糙集理论及其电力行业应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2009-1

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787111253082

丛书系列:

图书标签:

• 粗糙集
• 电力系统
• 数据挖掘
• 知识发现
• 不确定性推理
• 决策分析
• 人工智能
• 信息处理
• 智能电网
• 优化算法

《粗糙集理论及其电力行业应用》 内容概要 本书深入探讨了粗糙集理论的核心概念、基本原理及其在复杂系统分析中的强大应用潜力，并着重阐述了该理论如何为电力行业面临的诸多挑战提供创新的解决方案。 第一部分：粗糙集理论基础 本部分将对粗糙集理论的起源、发展脉络以及关键组成部分进行详尽的介绍。 第一章 绪论 模糊性和不确定性在信息科学和实际应用中的普遍性。 粗糙集理论作为处理不精确、不完整信息的一种数学工具。 粗糙集理论与其他信息处理方法（如模糊逻辑、证据理论）的比较与联系。 本书的研究目标、内容安排及意义。 第二章 基本概念与术语 集合与关系：回顾集合论基本概念，引入等价关系、粗糙划分等核心概念。 近似集（Approximation Sets）： 下近似集（Lower Approximation）：定义、性质及其含义，即可以确定属于某个概念的元素集合。 上近似集（Upper Approximation）：定义、性质及其含义，即可能属于某个概念的元素集合。 边界区域（Boundary Region）：定义、性质及其含义，即不确定是否属于某个概念的元素集合。 粗糙度（Roughness）：度量集合不精确程度的指标，分析其计算方法和影响因素。 精确可分性（P-definable sets）：讨论哪些集合可以通过给定的关系精确表示，以及不可精确表示集合的由来。 Pawlak 操作符：介绍和分析下近似算子、上近似算子、核算子（Positive Region）和补集算子等核心操作符的数学定义和逻辑含义。 第三章 粗糙集模型与表示 基于等价关系的粗糙集模型：这是最经典的模型，详细阐述其建立过程、优势和局限性。 基于其他二元关系的粗糙集模型： 近似关系（Similarity Relation）：在相似性不完全传递的情况下如何构建和应用粗糙集。 差别关系（Difference Relation）：用于处理对象之间存在差异的情况。 Pawlak 粗糙集（Pawlak Rough Sets）：对Pawlak原始模型进行深入剖析，包括其公理化定义。 多粒度粗糙集（Multi-granularity Rough Sets）：处理信息粒度不同的情况，引入多粒度粗糙集模型。 可变精度粗糙集（Variable Precision Rough Sets）：允许一定程度的容错性，提高模型的鲁棒性。 信息系统（Information Systems）：将粗糙集理论置于信息系统的框架下进行讨论，包括对象（Objects）、属性（Attributes）、值域（Value Domains）等。 第四章 粗糙集中的约简与依赖性分析 属性约简（Attribute Reduction）： 依赖关系（Dependency of Attributes）：定义属性集合的依赖性，即一个属性集合在多大程度上依赖于另一个属性集合。 约简的目的：消除冗余属性，降低模型复杂度，提高可解释性。 约简算法：介绍经典的（如Block Reduction、Pawlak Reduction）和改进的约简算法，分析其计算效率和准确性。 约简的性质：讨论约简集合的唯一性、最小性等问题。 概念约简（Concept Reduction）：对决策规则和概念进行简化。 重要性度量（Importance Measure）：量化属性对决策的贡献度。 粗糙集在特征选择中的应用：将其作为一种有效的特征选择工具。 第二部分：粗糙集在电力行业的应用 本部分将聚焦于粗糙集理论如何针对电力行业特有的问题提供切实可行的解决方案，涵盖数据分析、决策支持、故障诊断等多个方面。 第五章 电力系统数据特点与挑战 海量、多源、异构数据：电力系统运行产生的数据类型繁多，如 SCADA 数据、传感器数据、电网调度数据、负荷预测数据、设备状态监测数据等。 数据的不确定性与不完整性：传感器故障、通信中断、测量误差等导致数据存在缺失、噪声和模糊性。 高维与稀疏性：电力系统的状态变量众多，但某些监测点的数据可能非常有限。 实时性要求：许多电力应用（如故障诊断、负荷预测）对数据处理的实时性要求极高。 复杂的关系与耦合性：电网中各设备、各环节之间存在复杂的相互影响和耦合。 决策的复杂性与风险性：电力系统的调度、运行和维护决策往往需要权衡多方面因素，一旦失误可能造成重大损失。 第六章 粗糙集在电力负荷预测中的应用 负荷预测的挑战：受天气、社会活动、节假日等多种因素影响，负荷具有高度不确定性。 粗糙集在特征选择中的作用：从大量历史数据中提取对负荷预测有显著影响的特征，如历史负荷值、温度、湿度、风速、节假日标记等。 基于粗糙集模型的负荷预测： 利用粗糙集对历史数据进行粒度化划分，减少特征维度。 构建粗糙分类器，将输入特征映射到不同的负荷等级或预测值。 结合其他预测技术（如时间序列分析、机器学习算法）进一步提高预测精度。 第七章 粗糙集在电力设备故障诊断与预测中的应用 设备故障的复杂性：故障模式多样，可能由单一原因或多重因素引起，信号特征往往不明显。 利用粗糙集进行故障模式识别： 将设备运行的监测数据（如温度、振动、电流、电压等）构建为信息系统。 利用粗糙集进行属性约简，找出最能区分不同故障模式的关键监测参数。 构建基于粗糙集的故障诊断规则，实现对设备故障的快速、准确识别。 基于粗糙集的故障预测： 分析设备运行状态的变化趋势，利用粗糙集识别预警信号。 构建故障概率模型，对潜在故障进行预测。 第八章 粗糙集在电网运行优化与稳定控制中的应用 电网稳定性的挑战：负荷波动、机组出力调整、事故扰动等都可能威胁电网的稳定性。 粗糙集在状态评估中的应用： 将电网运行参数（如电压、频率、潮流等）构建为粗糙集模型，评估电网运行状态的优劣。 识别关键的、导致不稳定状态的参数组合。 粗糙集在调度决策中的支持： 基于粗糙集分析，为发电机组出力调度、无功补偿控制等提供决策依据。 构建智能决策系统，提高电网运行的鲁棒性。 第九章 粗糙集与其他技术的结合 粗糙集与模糊逻辑（Fuzzy Logic）的结合：利用粗糙集处理数据的不精确性，结合模糊逻辑的推理能力，构建更强大的混合模型，用于复杂的决策任务。 粗糙集与神经网络（Neural Networks）的结合：利用粗糙集进行特征选择和降维，提高神经网络的训练效率和泛化能力；或利用神经网络优化粗糙集模型的参数。 粗糙集与支持向量机（Support Vector Machines）的结合：利用粗糙集进行数据预处理，提高 SVM 的分类精度。 粗糙集与进化计算（Evolutionary Computation）的结合：将粗糙集理论与遗传算法、粒子群优化等结合，用于优化粗糙集模型的参数或属性约简过程。 第十章 展望与未来研究方向 实时粗糙集算法：针对电力系统实时性要求，研究更高效的在线粗糙集算法。 动态粗糙集理论：研究如何处理随时间变化的电力系统数据和模型。 可解释性与可信性：进一步提升粗糙集模型的解释性和在实际应用中的可信度。 大规模数据集处理：开发适用于超大规模电力数据的粗糙集算法。 跨领域集成应用：探索粗糙集在电力行业更多细分领域的应用，如智能电网通信、新能源并网优化等。 理论的进一步发展：对粗糙集理论本身进行更深入的数学和算法研究。 本书旨在为电力行业的工程师、研究人员以及对不确定性信息处理感兴趣的读者提供一本内容详实、理论与实践相结合的参考书。通过对粗糙集理论及其在电力行业应用的深入剖析，读者将能够更好地理解和掌握处理复杂电力系统数据的方法，并开发出更智能、更高效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论框架构建得相当扎实，尤其是在对传统集合论进行拓扑和概率视角下的审视部分，作者展现出了深厚的数学功底。我特别欣赏它在介绍“下近似”和“上近似”概念时所采用的类比和图示，使得原本抽象的集合边界问题变得直观易懂。书中对信息系统建模的流程描述详尽，从初始数据的粗糙度量到信息粒度的划分，每一步都有清晰的数学定义和实际操作的指导。对于初学者来说，这无疑是一部极佳的入门教材，它不像某些高深的学术专著那样高高在上，而是真正地“手把手”带领读者进入粗糙集的世界。读完前几章，我感觉自己对“知识发现”和“概念约简”的理解达到了一个新的高度，不再仅仅停留在表面的描述，而是深入到了其背后的逻辑结构。它对知识表示的严谨性，使得在后续进行推理和决策时，能够有坚实的理论基础支撑，避免了许多基于经验的主观臆断。这本书的叙事节奏把握得很好，理论的推导和例子的穿插相得益彰。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一些能真正将理论与实际业务流程深度结合的书籍，而这本恰好满足了我的需求。它在讲解完理论框架后，紧接着就进入了具体的数据预处理和决策支持系统的构建案例分析，这种“理论—实践”无缝衔接的编写风格，极大地提升了阅读效率。书中的案例并非生硬的数学代入，而是选取了高度贴近工程实际的场景，使得读者在理解算法的同时，也能立刻掌握其在特定工业场景下的价值所在。例如，它对系统故障诊断流程的重构分析，展示了如何用最小的信息集来精确界定故障范围，这种对“信息效率”的极致追求，是现代工程化思维的体现。对于我这样需要快速将研究成果转化为工程化解决方案的人来说，这本书提供了一种清晰、高效的路径图，其详尽的步骤分解甚至可以作为项目实施的标准操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常典雅而富有逻辑性，它避开了那种过于口语化的讲解，而是采用了一种严谨的学术论证结构，层层递进，环环相扣。在阅读过程中，我仿佛置身于一个由清晰的数学逻辑构建起来的思维迷宫中，而作者则像一位经验丰富的向导，总能在关键节点为我指明方向。尤其是在探讨“不可分辨关系”的本质时，作者的阐述角度非常新颖，使得这一看似僵硬的关系描述，具有了更丰富的数学美感和可解释性。它对概念的定义和推导过程的逻辑链条把握得无懈可击，几乎没有模糊地带。这种对逻辑纯粹性的追求，使得这本书不仅是一本技术手册，更像是一部关于信息本质的思考录。它激发了我对数学基础的重新学习兴趣，因为它表明了，即便是看似枯燥的集合论，也能成为解决复杂现实问题的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理复杂系统的不确定性问题时，展现出了一种令人耳目一新的视角，它似乎更侧重于从“信息缺失”和“数据冗余”的层面去构建模型，而不是依赖于精确的概率分布假设，这一点与贝叶斯学派的观点形成了鲜明的对比，并提供了另一种解决不确定决策的有效路径。我对其中关于“依赖关系分析”的章节印象最为深刻，它巧妙地利用了粗糙集中的某些代数结构来揭示数据特征之间的内在联系，这对于数据挖掘和特征选择任务具有极强的指导意义。作者并未将理论束之高阁，而是紧密结合实际数据结构进行阐述，这使得原本晦涩难懂的数学概念立刻焕发出了应用的光彩。它提供的工具箱是如此的实用，让人忍不住想立即将这些方法应用到自己正在处理的复杂数据集中去验证其有效性。尽管数学符号不少，但作者在关键时刻总能提供一个恰当的物理或信息系统的类比来打破读者的思维定势，保证了阅读的流畅性。

评分☆☆☆☆☆

这是一本对信息科学研究者极具启发性的著作，其深度远超一般教科书的范畴。它不仅仅是介绍粗糙集本身，更深入探讨了该理论与其他前沿领域的交叉融合点，例如与模糊集、证据理论的互操作性分析，这体现了作者对学科前沿的敏锐洞察力。书中对于信息粒度这一核心概念的探讨尤为精妙，它不仅解释了如何量化粒度，更论证了不同粒度级别下知识表示的稳定性与鲁棒性，这对构建适应性强的智能系统至关重要。我特别欣赏作者在论述中展现出的批判性思维，他并未将粗糙集视为万能钥匙，而是坦诚地指出了其在处理动态变化系统时的局限性，并指明了未来研究的方向。这种求真务实的态度，使得整本书的论述充满了可信度和学术价值，让人在学习之余，还能进行更深层次的哲学思考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆