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軟科學中的科學研究方法

  • 作者：編者:丁曉東//吳忠//趙來軍|責編:提文靜
  • 出版社：上海交大
  • ISBN：9787313336651
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：287
人民幣：RMB 78 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於系統科學與工程視角，詳細梳理了軟科學研究方法體系，將軟科學研究方法劃分為數理統計類、評估決策類、優化模擬類和複雜系統視角類，從基本思想、發展歷程、核心內容、軟體實操、典型模型等方面描述16種具體研究方法，併為每種方法提供1?3個應用案例，以期滿足讀者學習需要。
    本書可以作為經濟學、管理學、心理學、系統科學、系統工程等相關專業的本科生或研究生課程教材，亦可作為從事軟科學研究學者的一本研究方法工具書。
作者介紹
編者:丁曉東//吳忠//趙來軍|責編:提文靜
目錄
數理統計方法篇
  第1章 統計回歸模型
    1.1 統計回歸模型概述
    1.2 回歸模型的理論基礎
      1.2.1 回歸分析研究的主要內容
      1.2.2 回歸模型的一般形式
    1.3 回歸的典型模型
      1.3.1 線性回歸模型
      1.3.2 邏輯回歸模型
      1.3.3 自變數中含有定性變數回歸模型
    1.4 應用案例
      1.4.1 案例背景
      1.4.2 描述性分析
      1.4.3 模型結果與預測
    1.5 本章小結
  第2章 時間序列分析
    2.1 時間序列分析概述
    2.2 時間序列的理論基礎
    2.3 時間序列的典型模型
      2.3.1 移動平均模型（MA模型）
      2.3.2 自回歸模型（AR模型）
      2.3.3 混合模型（ARMA模型）
    2.4 應用案例
      2.4.1 案例背景
      2.4.2 描述性分析
      2.4.3 模型選擇與診斷
      2.4.4 模型預測結果
    2.5 本章小結
  第3章 主成分分析
    3.1 主成分分析概述
      3.1.1 主成分分析核心思想
      3.1.2 主成分求解及其性質
      3.1.3 主成分分析應用領域
    3.2 主成分分析步驟和實現工具
      3.2.1 主成分分析主要步驟
      3.2.2 主成分分析的實現工具
    3.3 應用案例
      3.3.1 案例問題描述
      3.3.2 主成分分析SPSS實現
      3.3.3 主成分分析的結果分析
    3.4 本章小結
  第4章 結構方程模型
    4.1 結構方程模型概述
      4.1.1 結構方程模型核心思想
      4.1.2 結構方程模型估計方法
      4.1.3 結構方程模型應用領域
    4.2 結構方程模型步驟和實現工具
      4.2.1 結構方程模型分析步驟
      4.2.2 結構方程模型的實現工具
    4.3 應用案例

      4.3.1 案例問題描述
      4.3.2 結構方程模型AMOS實現
      4.3.3 結構方程模型估計結果
    4.4 本章小結
評估決策方法篇
  第5章 數據包絡分析法
    5.1 數據包絡分析概述
      5.1.1 數據包絡分析的研究進展
      5.1.2 數據包絡分析研究發展方向
    5.2 數據包絡分析模型
    5.3 應用實例
      5.3.1 數據包絡分析在高校科研效率分析中的應用
      5.3.2 數據包絡分析在交通運輸效率評估中的應用
    5.4 本章小結
  第6章 TOPSIS方法
    6.1 TOPSIS演算法概述
      6.1.1 TOPSIS的概念
      6.1.2 TOPSIS演算法流程
      6.1.3 TOPSIS法的優缺點
    6.2 TOPSIS計算方法
      6.2.1 基於歐式距離的TOPSIS法
      6.2.2 熵權TOPSIS法評價模型的建立
    6.3 應用案例
      6.3.1 基於TOPSIS法的研究生院試評估
      6.3.2 基於熵權TOPSIS法的財務風險評價
    6.4 本章小結
  第7章 粗糙集評價法
    7.1 粗糙集概述
    7.2 粗糙集的基本概念和性質
      7.2.1 信息系統與決策表
      7.2.2 等價類、上下近似與粗糙集
    7.3 屬性約簡與相對屬性約簡
      7.3.1 屬性約簡
      7.3.2 相對屬性約簡
    7.4 應用案例
    7.5 本章小結
  第8章 模糊綜合評價法
    8.1 模糊集概述
    8.2 模糊集的基本概念和性質
      8.2.1 Zadeh模糊子集
      8.2.2 截集
      8.2.3 模糊關係
    8.3 模糊綜合評價模型
      8.3.1 經典模糊綜合評價
      8.3.2 多級模糊綜合評價
    8.4 應用案例
      8.4.1 案例背景
      8.4.2 基於模糊綜合評價的信息系統安全評價模型
    8.5 本章小結
優化模擬方法篇

  第9章 優化理論與演算法
    9.1 組合優化問題和演算法概述
      9.1.1 組合優化概述
      9.1.2 組合優化基本概念
      9.1.3 優化演算法介紹
    9.2 局部搜索技術
      9.2.1 局部搜索概述
      9.2.2 局部搜索基本概念
      9.2.3 局部搜索設計核心方法
    9.3 局部搜索演算法介紹
      9.3.1 單軌跡局部搜索演算法
      9.3.2 群體局部搜索演算法
    9.4 應用案例
      9.4.1 LocalSolver優化求解器介紹
      9.4.2 案例問題描述和測試數據集
      9.4.3 局部搜索演算法LocalSolver實現
      9.4.4 實驗結果
    9.5 本章小結
  第10章 深度學習演算法
    10.1 深度學習概述
      10.1.1 深度學習與機器學習、人工智慧的關係
      10.1.2 深度學習發展史
    10.2 深度學習的理論基礎和關鍵技術
      10.2.1 神經網路的理論、結構和參數求解
      10.2.2 激活函數與損失函數
      10.2.3 學習策略與性能優化演算法
      10.2.4 調參方法
    10.3 深度學習的典型模型
      10.3.1 循環神經網路模型
      10.3.2 卷積神經網路模型
      10.3.3 圖卷積神經網路模型
      10.3.4 其他神經網路模型
    10.4 應用案例
      10.4.1 深度學習環境的搭建
      10.4.2 深度學習模型在實際中的應用
    10.5 本章小結
  第11章 排隊論
    11.1 排隊論概述
      11.1.1 排隊論的基本概念
      11.1.2 排隊論的發展史
    11.2 具有泊松到達過程的排隊模型
      11.2.1 M/M/1排隊模型
      11.2.2 M/M/c排隊模型
      11.2.3 M/G/1排隊模型
    11.3 排隊論典型的拓展模型
      11.3.1 G/M/1排隊模型
      11.3.2 具有優先順序的排隊模型
      11.3.3 服務時間不敏感排隊系統
    11.4 應用案例
    11.5 本章小結

  第12章 蒙特卡羅法
    12.1 蒙特卡羅法概述
      12.1.1 蒙特卡羅法介紹
      12.1.2 蒙特卡羅法基本思想和原理
    12.2 蒙特卡羅法的步驟和實現工具
      12.2.1 蒙特卡羅法的步驟
      12.2.2 蒙特卡羅法的實現工具
    12.3 應用案例
      12.3.1 問題描述
      12.3.2 模擬分析與決策
    12.4 本章小結
複雜系統方法篇
  第13章 博弈論
    13.1 博弈論概述
      13.1.1 博弈的發展歷程
      13.1.2 博弈問題的分類
    13.2 博弈的理論基礎
      13.2.1 非合作博弈理論
      13.2.2 合作博弈理論
    13.3 博弈問題求解與計算
      13.3.1 均衡解的求解與計算
      13.3.2 Shapley值的求解與計算
    13.4 應用案例
    13.5 本章小結
  第14章 系統動力學方法
    14.1 系統動力學概述
      14.1.1 系統動力學的理論基礎
      14.1.2 系統動力學發展史
    14.2 系統動力學的關鍵技術
      14.2.1 因果迴路圖
      14.2.2 流量存量圖
      14.2.3 延遲
    14.3 系統結構與系統行為
      14.3.1 一階系統
      14.3.2 二階系統
    14.4 應用案例
      14.4.1 系統動力學的建模過程
      14.4.2 系統動力學在實際中的應用：甘肅校車事件的輿情研究
    14.5 本章小結
  第15章 灰色系統法
    15.1 灰色系統理論概述
    15.2 灰色關聯分析
      15.2.1 灰色關聯因素與關聯運算元
      15.2.2 灰色關聯公理與灰色關聯度
    15.3 灰色預測模型
      15.3.1 灰色預測模型
      15.3.2 殘差模型和GM（1,N）模型
    15.4 應用案例
      15.4.1 高校傳染病發病率的預測
      15.4.2 三種傳染病的關聯分析

    15.5 本章小結
  第16章 複雜網路方法
    16.1 複雜網路概述
      16.1.1 複雜網路的發展歷程
      16.1.2 複雜網路的基本概念
    16.2 複雜網路的基本特性與經典模型
      16.2.1 複雜網路的基本特性
      16.2.2 複雜網路的經典模型
    16.3 應用案例
      16.3.1 複雜網路在電腦網路中的應用
      16.3.2 複雜網路在城市交通網路中的應用
      16.3.3 複雜網路在生物學中的應用
    16.4 本章小結

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