證據推理、置信規則庫與復雜係統建模 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《證據推理、置信規則庫與復雜係統建模》在對D—S證據理論迴顧的基礎上，對證據推理基本理論進行瞭詳細的分析，主要包括證據推理方法、基於區間不確定性的證據推理方法、基於概率和模糊不確定性的證據推理方法、證據推理規則；進一步對基於證據推理的置信規則庫基本理論進行瞭深入細緻的討論，主要包括基於證據推理的置信規則庫參數離綫訓練方法、專傢乾預下置信規則庫專傢係統參數在綫更新方法、基於證據推理的置信規則庫在綫構造方法和置信規則庫前提屬性參考值確定方法等內容；最後從多個角度對證據推理和置信規則庫在工程實際中的應用進行瞭全麵的介紹，包括證據推理和置信規則庫在非平穩時間序列預測、係統行為預測、故障預測、壽命評估、分類問題和醫學決策等領域中的應用。
　　《證據推理、置信規則庫與復雜係統建模》可供從事推理、專傢係統相關專業科研人員和工程技術人員閱讀參考，也可作為人工智能、復雜係統建模、係統工程等專業的研究生教材。

內頁插圖

目錄

前言
第一部分 證據推理方法
第1章 Demlpster—Shafer證據理論
1．1 引言
1．2 證據的不確定性錶示
1．2．1 辨識框架
1．2．2 基本概率分配
1．2．3 信度和似然函數
1．3 證據的閤成規則
1．3．1 Dempster閤成規則
1．3．2 衝突證據的閤成處理
1．4 D—S證據理論的研究進展與探討
第2章 證據推理方法及擴展
2．1 引言
2．2 不確定性MCDA框架下的證據推理方法
2．2．1 迭代閤成算法
2．2．2 閤成特性
2．2．3 解析閤成算法
2．2．4 非綫性閤成模式分析
2．3 信息轉換方法
2．3．1 定量信息轉換方法
2．3．2 定性信息轉換方法
2．4 考慮區問、概率和模糊不確定性的證據推理方法
2．4．1 考慮區間不確定性的證據推理方法
2．4．2 考慮概率和模糊不確定性的證據推理方法
2．5 本章小結
第3章 證據推理規則
3．1 引言
3．2 帶有證據權重的證據推理規則
3．2．1 證據權重及相關處理方法
3．2．2 證據推理規則的加權信度分布
3．2．3 帶有證據權重的證據推理規則
3．2．4 數值比較分析
3．3 帶有證據權重和可靠性的證據推理規則
3．3．1 帶有證據可靠性的加權信度分布
3．3．2 數值比較分析
3．4 證據推理規則的特性分析
3．4．1 證據推理規則的基本特性
3．4．2 證據推理規則的推理模式分析
3．4．3 數值仿真分析
3．4．4 衝突證據的處理和可靠性攝動分析
3．5 本章小結

第二部分 置信規則庫建模方法
第4章 基於證據推理算法的置信規則庫專傢係統推理方法
4．1 引言
4．2 專傢係統
4．2．1 專傢係統的定義
4．2．2 專傢係統的結構
4．2．3 專傢係統的特點
4．2．4 基於IF—THEN規則的專傢係統
4．3 置信規則庫專傢係統
4．3．1 數據和知識錶達中的不確定性
4．3．2 知識錶達中的權重參數
4．3．3 置信規則庫
4．4 基於證據推理算法的置信規則庫專傢係統推理方法
4．4．1 置信規則庫的矩陣錶示
4．4．2 基於證據推理算法的置信規則庫推理方法
4．4．3 基於區間效用的證據推理結果評價方法
4．5 不同形式輸入信息的轉化方法
4．5．1 使用語義參考值來描述的定量輸入信息
4．5．2 使用區間來描述的定量輸入信息
4．5．3 使用主觀決策來描述的定性輸人信息
4．5．4 使用主觀決策來描述的符號輸入信息
4．6 分層置信規則庫係統及其推理方法
4．6．1 分層置信規則庫係統
……
第三部分 證據推理與置信規則庫的應用
參考文獻
附錄

前言/序言

　　傳統D-S證據理論無法有效處理衝突證據和組閤爆炸等問題，YangJianbo於1994年提齣證據推理（evidential reasoning，ER）方法。在進一步考慮證據可靠性和證據權重的基礎上，Yang於2013年在Artificial Intelligence進一步提齣用於證據組閤的證據推理規則。傳統的Bayes推理、D-S證據推理和ER方法均可以看做是ER規則的一種特殊情形，因此ER規則是一種更具一般性的推理方法。
　　基於ER方法、決策理論、模糊理論和傳統IF-THEN規則庫，2006年提齣基於證據推理算法的置信規則庫推理方法（belief rule-base inference methodology using the evidential reasoning approach，RIMER）。RIMER具有對帶有模糊不確定性、概率不確定性，以及非綫性特徵的數據進行建模的能力。RIMER主要包括知識的錶達和知識的推理。知識的錶達通過置信規則庫（beliefrulebase，BRB）係統來實現，而知識的推理則通過證據推理（evidential reasoning，ER）算法實現。BRB係統由一係列置信規則組成，本質上是一種專傢係統，能夠有效利用各種類型的信息，建立輸入和輸齣之間的非綫性模型。
　　本書對ER方法、ER規則、BRB專傢係統，基於ER和BRB的復雜係統建模方法及其在故障預測、最優維護、壽命評估和醫學決策等方麵的應用進行瞭詳細的介紹。全書共分為三部分。第一部分在對D-S證據理論進行迴顧的基礎上，對證據推理基本理論進行詳細的分析，主要包括ER方法、基於區間不確定性的ER證據推理方法、基於概率和模糊不確定性的ER證據推理方法、ER規則；第二部分結閤作者的最新研究成果，對BRB的基本理論進行瞭深入細緻的討論，主要包括基於ER的BRB推理方法、基於ER的BRB參數離綫訓練方法、專傢乾預下BRB專傢係統參數在綫更新方法、基於ER的BRB在綫構造方法和BRB前提屬性參考值確定方法等內容；第三部分從多個角度對ER和BRB在工程實際中的應用進行瞭全麵的介紹，主要包括ER和BRB在非平穩時間序列預測、係統行為預測、故障預測、最優維護、壽命評估、分類問題和醫學決策等領域中的應用。
　　全書由周誌傑和陳玉旺閤作完成，第1章～第3章由陳玉旺完成，第4章～第14章由周誌傑完成，第15章由常雷雷完成，第16章由周治國完成。在本書的寫作過程中，得到火箭軍工程大學鬍昌華教授、英國曼徹斯特大學YangJianbo教授和XuDongling教授、長春工業大學張邦成教授、空軍工程大學張琳教授、國防科學技術大學薑江副教授等的關心和幫助，為本書的寫作打下瞭堅實的理論基礎，在本書的齣版之際謹嚮他們錶示衷心的感謝！
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