并集置信规则库建模、优化与应用
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作者常雷雷//孙建彬//徐晓滨//徐晓健//侯平智
出版社科学出版社
ISBN9787030700520
出版时间2021-10
装帧平装
开本16开
定价138元
货号1202526408
上书时间2024-06-08
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
前言
基本理论
第1章 置信规则库基本理论
1.1 D-S证据理论
1.2 证据推理方法
1.3 置信规则库构造、推理及集成算法
1.3.1 置信规则库构造
1.3.2 置信规则库推理
1.3.3 置信规则库集成
1.4 置信规则库主要研究方向与热点
1.4.1 置信规则库理论研究方面
1.4.2 置信规则库应用方面
1.5 置信规则库的组合爆炸问题
参考文献
第2章 置信规则库空间及其性质
2.1 基本定义
2.2 置信规则库空间的性质
2.3 向量：置信规则库空间中的规则
2.3.1 规则计算与向量运算
2.3.2 置信规则库空间运算中的交换律和结合律
2.3.3 置信规则库空间中的距离
2.4 示例
2.4.1 置信规则库空间中属性的基本性质
2.4.2 置信规则库空间中的交换律和结合律
2.4.3 不同规则之间的差异性分析
2.5 结论
参考文献
第3章 并集置信规则库建模与推理
3.1 并集置信规则库的概念
3.1.1 并集置信规则库基本形式
3.1.2 置信空间的基
3.1.3 交集与并集置信空间的大小
3.2 并集置信规则库的建模方法
3.3 并集置信规则库的推理方法
3.3.1 并集置信规则库的规则激活方法
3.3.2 并集置信规则库的匹配度计算方法
3.4 示例
3.4.1 并集置信规则库建模示例
3.4.2 并集置信规则库推理示例
3.4.3 并集置信规则库结果分析
3.4.4 讨论
3.5 结论
参考文献
第4章 考虑随机性、相关性与无偏多输出的并集置信规则库建模
4.1 考虑随机性的置信规则库建模
4.1.1 云模型的基本概念
4.1.2 基于云模型的置信规则库
4.1.3 实例分析：背景及参数介绍
4.1.4 实例分析：模型构建
4.1.5 实例分析：结果及分析
4.2 考虑相关性的并集置信规则库建模
4.2.1 Copula模型的基本概念
4.2.2 基于数据驱动的Copula-BRB方法
4.2.3 实例分析：背景及参数介绍
4.2.4 实例分析：结果及分析
4.3 考虑无偏多输出的并集置信规则库建模
4.3.1 MIMO-BRB推理过程
4.3.2 MIMO-BRB优化过程
4.3.3 实例分析：背景及参数介绍
4.3.4 实例分析：结果分析
4.3.5 实例分析：对比分析
4.4 结论
参考文献
第5章 基于有限交集规则的并集置信规则库建模方法
5.1 交集与并集置信规则库的关系
5.2 基于有限交集规则的并集置信规则库建模方法
5.2.1 算法步骤
5.2.2 基于等概率的并集置信规则库建模方法
5.2.3 基于自组织映射的并集置信规则库建模方法
5.3 数值示例
5.3.1 问题介绍与输入
5.3.2 计算结果
5.3.3 结果对比与讨论
5.4 新产品研发问题示例分析
5.4.1 问题背景
5.4.2 基于等概率方法构建并集置信规则库
5.4.3 基于自组织映射方法构建并集置信规则库
5.4.4 结果对比与讨论
5.5 结论
参考文献
第6章 基于自组织映射的并集置信规则库传播方法
6.1 基本概念
6.2 子置信规则库权重计算
6.3 基于自组织映射的置信度计算
6.4 置信传播方法
6.5 示例分析
6.5.1 问题背景
6.5.2 初始子置信规则库
6.5.3 优化子置信规则库与权重计算
6.5.4 置信传播与综合置信规则库
6.5.5 结果对比
6.6 结论
参考文献
第7章 基于演化算法的并集置信规则库参数优化
7.1 置信规则库参数优化模型
7.2 基于演化算法的置信规则库优化模型求解算法
7.3 发动机传感器信号推理示例分析
7.3.1 问题背景
7.3.2 结果讨论
7.4 结论
参考文献
第8章 基于双层模型的并集置信规则库联合优化
8.1 基于赤池信息准则的置信规则库联合优化目标
8.2 基于赤池信息准则的置信规则库联合优化模型
8.3 并集置信规则库联合优化算法
8.3.1 并集置信规则库外层优化算法
8.3.2 并集置信规则库内层优化算法
8.4 交集置信规则库联合优化
8.4.1 交集置信规则库联合优化模型
8.4.2 交集置信规则库联合优化算法
8.4.3 局部优化算法
8.5 示例分析
8.5.1 采用并集置信规则库双层优化方法求解结果
8.5.2 采用交集置信规则库双层优化方法求解结果
8.5.3 实验结果对比分析
8.6 结论
参考文献
第9章 面向多目标的并集置信规则库优化
9.1 问题描述
9.2 单目标下基于平行多种群策略的BRB优化模型
9.2.1 平行多种群策略
9.2.2 基于平行多种群策略的BRB优化模型
9.3 单目标下基于冗余基因策略的BRB优化算法
9.4 面向多目标优化的从属框架
9.5 多目标下具有从属框架的BRB优化方法
9.5.1 算法框架步骤
9.5.2 优化：协同优化模型
9.5.3 优化：协同优化算法
9.5.4 从属优化切换：分布式并行计算机制
内容摘要
置信规则库专家系统凭借其强大的非线性建模能力和具有较强可解释性的特点，已成功应用于不同领域的复杂系统建模和求解，并取得了较好的效果。本书分为四个部分。第一部分介绍置信规则库的基本理论以及置信规则库空间的概念；第二部分介绍并集置信规则库建模和推理方法、并集置信规则库传播方法，以及在考虑随机性、相关性和多输出特征时的置信规则库建模方法；第三部分为并集置信规则库优化，包括基于演化算法的单目标优化、双层优化和多目标优化；第四部分为并集置信规则库在多传感器信息融合、并发故障预测、建筑沉降约减、铁路安全评估等实际问题中的应用研究。
本书主要面向管理科学与工程、控制科学与工程、系统工程等领域的学者及研究生，也可供相关领域的研究人员阅读参考。
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