不確定性與粒計(jì)算

內(nèi)容概要

粒計(jì)算是系統(tǒng)研究?；季S方式及其方法論的一門(mén)新學(xué)科，經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，在粒計(jì)算與多學(xué)科交叉研究過(guò)程中，正逐步形成其特有的研究體系和內(nèi)容。本書(shū)介紹了粒計(jì)算與不確定性交叉研究的最新進(jìn)展。全書(shū)由國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的華人學(xué)者撰文8章，內(nèi)容涉及粒計(jì)算方法論、云模型、商空間模型、不確定性問(wèn)題處理的覆蓋模型與方法、模糊粗糙集、模糊?？臻g的結(jié)構(gòu)、粗糙模糊集的信息粒度與結(jié)構(gòu)、粒計(jì)算中的不確定性分析等。
本書(shū)可供計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)的研究人員、教師、研究生、高年級(jí)本科生閱讀，也可供相關(guān)領(lǐng)域工程技術(shù)人員參考。

書(shū)籍目錄

前言
第1章　基于云模型的粒計(jì)算
 1．1 引言
 1．2　兩個(gè)重要分布——高斯分布與肥尾分布
 1．3　云模型
 1．3．1　云模型定義與特征
 1．3．2　正向云發(fā)生器和云滴分布的統(tǒng)計(jì)特性
 1．3．3　兩種逆向云發(fā)生器算法與誤差比較
 1．4　基于云模型的可變粒計(jì)算
 1．4．1　高斯混合模型
 1．4．2　云變換
 1．5　云模型的進(jìn)一步理解與應(yīng)用案例
 1．5．1　基于云模型知識(shí)表征與不完備數(shù)據(jù)填充
 1．5．2　基于云模型的圖像分割
 1．6　本章小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第2章　商空間模型與不確定性
 2．1　模糊數(shù)學(xué)與商空問(wèn)模型
 2．2　模糊相容關(guān)系
 2．3　模糊相容關(guān)系與模糊子集
 2．3．1　模糊相容關(guān)系與模糊子集
 2．3．2　表示模糊性的商空間鏈方法與隸屬度函數(shù)方法的關(guān)系
 2．4　模糊相容關(guān)系與模糊子集的同構(gòu)分析
 2．5　模糊集的模糊度
 2．6　推理
 2．7　應(yīng)用
 2．8　本章小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第3章　模糊?？臻g與不確定性
 3．1　模糊?？臻g的知識(shí)表示
 3．2　模糊?？臻g運(yùn)算
 3．3　模糊粒空間的代數(shù)結(jié)構(gòu)
 3．4　模糊?？諉?wèn)的信息粒度度量
 3．5　模糊?？臻g上的偏序關(guān)系
 3．6　模糊信息粒度的公理化方法
 3．7　模糊信息熵及其粒化單調(diào)性
 3．8　本章小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第4章　不確定性問(wèn)題處理的覆蓋模型與方法
 4．1 基于覆蓋的知識(shí)約簡(jiǎn)模型及其在不完備信息系統(tǒng)中的應(yīng)用
 4．1．1　基于覆蓋的知識(shí)約簡(jiǎn)模型
 4．1．2　基于覆蓋的知識(shí)約簡(jiǎn)模型在不完備信息系統(tǒng)處理中的應(yīng)用
 4．2　覆蓋粗糙模糊集模型及其在模糊決策中的應(yīng)用
 4．2．1　覆蓋粗糙模糊集
 4．2．2　覆蓋粗糙模糊集模型在模糊決策中的應(yīng)用
 4．3　未來(lái)工作展望
 4．4　本章小結(jié)
 參考文獻(xiàn)
第5章　穩(wěn)健的模糊粗糙集模型研究
第6章　粗糙模糊集的信息粒度與結(jié)構(gòu)
第7章　粒計(jì)算中的不確定性分析
第8章　粒計(jì)算方法論
附錄　第2章定理的證明

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：他平靜地度過(guò)童年（2層），18歲時(shí)他在人生道路的分支點(diǎn)上，在就業(yè)和升學(xué)問(wèn)進(jìn)行隨機(jī)選擇（3層），過(guò)了這關(guān)，他可以安然工作或?qū)W習(xí)相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間（4層），然后又一次站在分支點(diǎn)上（5層），直至一個(gè)偶然的時(shí)刻，來(lái)到偶然的地點(diǎn)，處于偶然的原因，結(jié)束他那偶然的生命。在事物發(fā)展的道路上有許多分支點(diǎn)，相鄰兩點(diǎn)之間的發(fā)展是相對(duì)穩(wěn)定的、量變的、合乎邏輯的，必然性起著主導(dǎo)作用，這里也可能有次要的分支點(diǎn)和次要的隨機(jī)因素。分支點(diǎn)的到來(lái)是隨機(jī)的，在分支點(diǎn)上，發(fā)展前途面臨多種選擇，必須選擇其一而盡棄其余，這時(shí)運(yùn)動(dòng)是不穩(wěn)定的、突變的，隨機(jī)性起主導(dǎo)作用。一旦選定以后，發(fā)展又趨于穩(wěn)定，直到下一個(gè)分支點(diǎn)，如此繼續(xù)。概率理論已有100余年歷史，是重要的數(shù)學(xué)分支，也是目前應(yīng)用最廣、影響最大的不確定性表示方法。模糊性、含糊性等主要來(lái)源于人類主觀認(rèn)識(shí)的不確定性，如自然語(yǔ)言中的“老一中青一少”，“極熱一很熱一熱一微熱一微冷一冷一很冷一極冷”等。1965年，美國(guó)工程院院士Zadeh教授提出模糊集合，開(kāi)創(chuàng)了詞計(jì)算的先河，1975年，他又提出二型模糊集合，研究二階模糊性。IEEE模糊系統(tǒng)技術(shù)委員會(huì)主席Mendel教授等進(jìn)一步對(duì)二型模糊邏輯系統(tǒng)和詞計(jì)算進(jìn)行了深入研究，模糊集合理論在一段時(shí)間內(nèi)成為熱門(mén)，模糊控制、模糊推理等相繼出現(xiàn)。1982年，波蘭科學(xué)院院士Pawlak教授提出了粗糙集理論，基于等價(jià)關(guān)系劃分來(lái)研究知識(shí)的不確定性，用兩個(gè)精確集合來(lái)表示不確定性概念，基于粗糙集的粒計(jì)算方法本質(zhì)上是通過(guò)經(jīng)典集合論的方法解決不確定性問(wèn)題。

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《不確定性與粒計(jì)算》是由科學(xué)出版社出版的。

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