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面向不確定信息的直覺模糊三支決策模型及應用(精)

  • 作者：辛現偉//薛占熬|責編:王定
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302710288
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦不確定信息環境中的智能決策問題，圍繞直覺模糊集與三支決策理論的融合路徑，系統地構建了一套智能決策模型體系。本書通過引入概念格、多粒度粗糙集、三支統計、數據包絡分析等理論，提出了多個具有創新性與擴展性的直覺模糊三支決策模型，全面提升了模型在模糊性表達、不完備信息處理與多策略推理方面的能力。本書內容層次清晰，理論與實驗並重，涵蓋屬性關聯度度量、模糊邊界決策、風險偏好融合、多投入—產出效率評估、遷移學習與認知聚類等多個關鍵模塊，既展示了理論模型的演進邏輯，又提供了豐富的實證驗證方法。特別值得一提的是，在面對複雜、多源、不完備的現實決策環境時，提出的多模型融合機制展現出良好的適應性與解釋性，具有重要的理論意義與巨大的應用潛力。
    本書既可供從事人工智慧、不確定性建模、認知推理、決策支持系統、模糊系統與數據科學等領域的研究人員、博士生、工程技術人員參考，也適用於高等院校相關專業的人員在研究教學及學術時間閱讀使用。
作者介紹
辛現偉//薛占熬|責編:王定
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景與意義
  1.2  研究現狀
    1.2.1  三支決策研究現狀
    1.2.2  直覺模糊集研究現狀
    1.2.3  概念格研究現狀
  1.3  本章小結
第2章  基礎理論
  2.1  Pawlak粗糙集與多粒度粗糙集
  2.2  三支決策模型
  2.3  直覺模糊集理論及其相關測度
  2.4  經典概念格與三支概念格
  2.5  本章小結
第3章  基於概念知識度量的直覺模糊三支決策模型
  3.1  直覺模糊屬性關聯度
  3.2  直覺模糊三支形式概念分析
    3.2.1  基於屬性關聯的直覺模糊概念格
    3.2.2  基於屬性關聯的直覺模糊三支概念格
  3.3  直覺模糊三支決策規則及邊界域的二次決策
    3.3.1  OE概念邊界內涵的二次決策
    3.3.2  AE概念邊界外延的二次決策
  3.4  實例與對比分析
  3.5  實驗分析
    3.5.1  實驗設置
    3.5.2  結果分析
  3.6  本章小結
第4章  基於粒計算的直覺模糊三支決策模型
  4.1  狀態可能性與信息粒度
    4.1.1  隸屬狀態與非隸屬狀態的可能性函數
    4.1.2  信息粒度近似劃分
  4.2  模型構建與結果評估
    4.2.1  直覺模糊三支決策模型的構建
    4.2.2  基於優勢度與劣勢度的代價函數及結果評估
  4.3  實例與對比分析
  4.4  實驗分析
    4.4.1  實驗設置
    4.4.2  結果分析
  4.5  本章小結
第5章  融合風險偏好信息的直覺模糊三支決策模型
  5.1  融合風險偏好信息的多粒度直覺模糊粗糙集模型
    5.1.1  基於擴展級別高於關係的風險偏好表達與度量
    5.1.2  多粒度直覺模糊粗糙集模型
  5.2  級別高於關係下的多粒度直覺模糊三支決策模型
  5.3  實例與對比分析
  5.4  實驗分析
    5.4.1  實驗設置
    5.4.2  結果分析
  5.5  本章小結
第6章  基於直覺模糊不完備信息系統的直覺模糊三支決策模型
  6.1  基於擴展三角直覺模糊數逼近的缺失值補全方法

  6.2  直覺模糊不完備信息系統下的直覺模糊三支決策模型
    6.2.1  不同決策代價間的相互作用關係
    6.2.2  融合決策代價相關性的直覺模糊三支決策模型
  6.3  實例與對比分析
  6.4  實驗分析
    6.4.1  實驗設置
    6.4.2  結果分析
  6.5  本章小結
第7章  基於數據包絡分析的直覺模糊三支決策模型
  7.1  基於DEA的直覺模糊三支決策模型
    7.1.1  直覺模糊DEA模型構建
    7.1.2  融合投入-產出影響的損失函數構建
    7.1.3  基於DEA的直覺模糊三支決策模型
  7.2  實驗與對比分析
    7.2.1  實例分析
    7.2.2  實驗分析
    7.2.3  對比分析
    7.2.4  相關性分析
    7.2.5  參數分析
  7.3  本章小結
第8章  基於可變多粒度支持直覺模糊粗糙集的三支決策模型
  8.1  可變多粒度支持直覺模糊粗糙集模型
  8.2  可變多粒度支持直覺模糊粗糙集的三支決策模型
    8.2.1  可變多粒度支持直覺模糊粗糙集的三支決策
    8.2.2  可變多粒度支持直覺模糊粗糙集的三支決策規則提取演算法
  8.3  實例分析
  8.4  本章小結
第9章  基於多粒度粗糙直覺模糊集的三支決策模型
  9.1  基於多粒度的粗糙直覺模糊集模型
    9.1.1  基於樂觀多粒度的粗糙直覺模糊集模型
    9.1.2  基於悲觀多粒度的粗糙直覺模糊集模型
    9.1.3  基於多粒度粗糙直覺模糊集的實例分析
  9.2  基於多粒度粗糙直覺模糊集的三支決策模型
    9.2.1  基於樂觀多粒度粗糙直覺模糊集的三支決策模型
    9.2.2  基於樂觀多粒度粗糙直覺模糊集的三支決策模型
    9.2.3  基於悲觀多粒度粗糙直覺模糊集的三支決策模型
    9.2.4  基於悲觀多粒度粗糙直覺模糊集的三支決策模型
  9.3  多粒度的綜合度量方法
  9.4  基於多粒度粗糙直覺模糊集的三支決策模型的最優粒度選擇演算法
  9.5  基於最優站點選擇的實例分析
  9.6  本章小結
第10章  雙量化廣義多粒度集對優勢粗糙集的三支決策模型
  10.1  廣義多粒度集對優勢粗糙集模型
    10.1.1  廣義多粒度粗糙集
    10.1.2  廣義多粒度集對優勢變精度粗糙集模型
    10.1.3  廣義多粒度集對優勢程度粗糙集模型
  10.2  雙量化廣義多粒度集對優勢粗糙集的三支決策模型
    10.2.1  I型、II型雙量化廣義多粒度集對優勢粗糙集的三支決策模型
    10.2.2  III型、IV型雙量化廣義多粒度集對優勢粗糙集的三支決策模型
    10.2.3  V型雙量化廣義多粒度集對優勢粗糙集的三支決策模型

    10.2.4  雙量化廣義多粒度集對優勢粗糙集的三支決策演算法
  10.3  案例應用及分析
  10.4  實驗分析
  10.5  本章小結
第11章  基於直覺模糊三支遷移的孤獨症識別方法
  11.1  總體框架
    11.1.1  直覺模糊三支遷移學習方法
    11.1.2  粗糙幾乎隨機占優
  11.2  實驗分析
  11.3  本章小結
第12章  基於直覺模糊三支認知聚類的屬性約簡方法
  12.1  直覺模糊認知聚類
    12.1.1  融合學習者CLDK的直覺模糊認知相似度
    12.1.2  直覺模糊認知相似度模糊
  12.2  基於直覺模糊三支認知聚類的屬性約簡方法
  12.3  實驗與對比分析
    12.3.1  對比分析
    12.3.2  參數分析
  12.4  本章小結
第13章  總結與展望
  13.1  本書總結
    13.1.1  基於概念格與粒度調控的三支結構表達
    13.1.2  多理論融合的直覺模糊三支決策支撐框架
    13.1.3  面向不完備信息、遷移與認知的模型擴展設計
  13.2  未來工作展望
參考文獻

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