具体描述
《面向不确定性决策的杂合粗糙集方法及其应用》介绍了粗糙集理论、方法与应用，并针对实际应用领域中知识表示系统可能包含的多种不确定性情况，较系统地介绍了粗糙集理论与其他相关软技术理论的杂合方法与应用。书中融入了国内外学者研究的许多最新成果。全书内容分为八章，包括绪沦，粗糙集理论，粗糙集与概率论的杂合，粗糙集与优势关系的杂合，粗糙集与模糊集的杂合，粗糙集与灰色系统的杂合，变精度粗糙集、模糊集与神经网络的杂合，以及杂合粗糙集方法的应用分析等。
《面向复杂系统建模与智能控制的先进计算方法研究》 图书简介 本书系统探讨了在信息不完备、环境动态变化以及系统结构不确定等复杂背景下，如何构建高效、可靠的决策支持与智能控制系统。研究的立足点在于应对现实世界中普遍存在的“不确定性”这一核心挑战，尤其是在系统建模、信息融合以及控制策略优化等关键环节。 本书聚焦于多学科交叉的前沿领域，深入分析了信息论、概率论、模糊集理论以及现代控制理论在处理复杂问题时的局限性，并在此基础上，提出并发展了一系列融合多种信息处理范式的先进计算框架。全书内容结构严谨，从理论基础的构建，到具体算法的设计与实现，再到实际工程问题的验证，形成了一个完整的知识体系。 第一部分：复杂系统不确定性基础理论与建模 本部分首先对信息不确定性的本质进行了深入剖析。研究人员不再将不确定性视为单一的随机性或模糊性，而是将其视为一个多维度的集合体，包含因信息缺失导致的知识贫乏、因数据噪声导致的测量误差、以及因系统内在动力学特性导致的随机波动。 在建模层面，本书提出了一种多粒度信息刻画框架。该框架超越了传统模型对精确参数的依赖，转而关注于如何从有限、有噪声的观测数据中，提取出关于系统状态、结构和行为的稳定知识。这包括对数据中蕴含的潜在因果关系、约束条件以及先验知识的动态捕获机制。重点阐述了如何在高维、非线性的复杂系统中，构建能够反映这种多粒度知识的拓扑结构模型，为后续的决策制定提供稳健的结构基础。 第二部分：融合异构信息的高效推理引擎 处理复杂系统决策，关键在于如何有效融合来源于不同来源、具有不同可靠度和不同表达形式的异构信息。本书的第二部分集中于构建多源信息融合的推理引擎。 研究的核心在于证据的整合与冲突消解。传统的贝叶斯方法在处理缺乏先验知识或信息冲突剧烈的情况下表现不佳。本书引入了基于结构化证据理论的推断机制，它允许系统对信息来源的权威性进行动态评估，并根据上下文环境调整每个信息片段的权重。 此外，本书详细探讨了知识图谱与数据驱动模型的结合。通过将专家经验或领域知识结构化为语义网络，并将其作为约束条件嵌入到数据驱动的预测模型中，极大地提高了模型的可解释性和鲁棒性。这种结合使得系统能够在数据稀疏的区域依然保持合理的推理能力，有效弥补了纯数据驱动方法的不足。 第三部分：面向不确定性的鲁棒控制策略设计 在决策支持的基础上，本书将研究延伸至智能控制系统的设计。面对动态变化的环境和不确定的系统动态，传统的PID或线性二次调节（LQR）方法往往失效。 本部分提出了基于区间分析的鲁棒控制设计。不同于依赖精确概率分布的随机最优控制，区间分析方法直接在参数和模型的不确定区间内进行优化，确保控制器的性能在最坏情况下依然满足预设指标。这包括对区间多项式系统的稳定性分析和控制器的设计方法。 更进一步，本书发展了自适应在线优化控制。该方法通过实时监测系统运行状态与不确定性的演化，动态调整控制律的参数和结构。特别是针对时变不确定性，提出了基于模型预测控制（MPC）的扩展形式，该形式能够在每个时间步内，利用对未来不确定性区间的预测，生成一系列预期的控制动作序列，从而实现全局性能的最优化。 第四部分：关键应用案例与性能评估 本书的最后部分通过多个高挑战性的工程应用案例，验证了所提出理论和方法的有效性与实用性。案例涵盖了资源分配优化、动态环境下的机器人路径规划以及复杂制造流程的实时调度。 在性能评估方面，本书构建了一套多指标不确定性敏感性分析体系。评估不再仅仅关注平均性能指标，而是将重点放在指标的分布范围、故障率的概率边界以及决策的可靠性上。通过与现有主流方法的对比，本书清晰展示了所提融合框架在处理高不确定性问题时，在鲁棒性、适应性和效率上的显著提升。 总结 《面向复杂系统建模与智能控制的先进计算方法研究》旨在为研究人员和工程实践者提供一套处理复杂系统不确定性的全面理论工具箱。它强调了跨学科知识的整合，推动了从被动应对不确定性到主动驾驭不确定性的转变，对于提升现代工业、国防及科学探索领域中智能系统的可靠性和决策质量具有重要参考价值。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有