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证据推理、置信规则库与复杂系统建模


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证据推理、置信规则库与复杂系统建模
  • 书号：9787030515520
    作者：周志杰等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：296
    字数：369000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2017-02-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥110.00元
    售价： ￥86.90元
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本书在对D-S证据理论回顾的基础上，对证据推理基本理论进行了详细的分析，主要包括证据推理方法、基于区间不确定性的证据推理方法、基于概率和模糊不确定性的证据推理方法、证据推理规则；进一步对基于证据推理的置信规则库基本理论进行了深入细致的讨论，主要包括基于证据推理的置信规则库参数离线训练方法、专家干预下置信规则库专家系统参数在线更新方法、基于证据推理的置信规则库在线构造方法和置信规则库前提属性参考值确定方法等内容；最后从多个角度对证据推理和置信规则库在工程实际中的应用进行了全面的介绍，包括证据推理和置信规则库在非平稳时间序列预测、系统行为预测、故障预测、最优维护、寿命评估、分类问题和医学决策等领域中的应用。
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    前言
    第一部分证据推理方法
    第 1 章Dempster-Shafer证据理论 3
    1.1 引言 3
    1.2 证据的不确定性表示 3
    1.2.1 辨识框架 3
    1.2.2 基本概率分配 3
    1.2.3 信度和似然函数 4
    1.3 证据的合成规则 5
    1.3.1 Dempster合成规则 5
    1.3.2 冲突证据的合成处理 5
    1.4 D-S证据理论的研究进展与探讨 6
    第 2 章证据推理方法及扩展 8
    2.1 引言 8
    2.2 不确定性MCDA框架下的证据推理方法 8
    2.2.1 迭代合成算法 9
    2.2.2 合成特性 10
    2.2.3 解析合成算法 11
    2.2.4 非线性合成模式分析 11
    2.3 信息转换方法 13
    2.3.1 定量信息转换方法 13
    2.3.2 定性信息转换方法 14
    2.4 考虑区间、概率和模糊不确定性的证据推理方法 14
    2.4.1 考虑区间不确定性的证据推理方法 15
    2.4.2 考虑概率和模糊不确定性的证据推理方法 16
    2.5 本章小结 16
    第 3 章证据推理规则 17
    3.1 引言 17
    3.2 带有证据权重的证据推理规则 17
    3.2.1 证据权重及相关处理方法 17
    3.2.2 证据推理规则的加权信度分布 18
    3.2.3 带有证据权重的证据推理规则 18
    3.2.4 数值比较分析 19
    3.3 带有证据权重和可靠性的证据推理规则 21
    3.3.1 带有证据可靠性的加权信度分布 21
    3.3.2 数值比较分析 23
    3.4 证据推理规则的特性分析 24
    3.4.1 证据推理规则的基本特性 24
    3.4.2 证据推理规则的推理模式分析 24
    3.4.3 数值仿真分析 26
    3.4.4 冲突证据的处理和可靠性摄动分析 27
    3.5 本章小结 29
    第二部分置信规则库建模方法
    第 4 章基于证据推理算法的置信规则库专家系统推理方法 33
    4.1 引言 33
    4.2 专家系统 34
    4.2.1 专家系统的定义 34
    4.2.2 专家系统的结构 34
    4.2.3 专家系统的特点 35
    4.2.4 基于IF-THEN规则的专家系统 36
    4.3 置信规则库专家系统 37
    4.3.1 数据和知识表达中的不确定性 37
    4.3.2 知识表达中的权重参数 37
    4.3.3 置信规则库 38
    4.4 基于证据推理算法的置信规则库专家系统推理方法 38
    4.4.1 置信规则库的矩阵表示 38
    4.4.2 基于证据推理算法的置信规则库推理方法 40
    4.4.3 基于区间效用的证据推理结果评价方法 42
    4.5 不同形式输入信息的转化方法 42
    4.5.1 使用语义参考值来描述的定量输入信息 43
    4.5.2 使用区间来描述的定量输入信息 44
    4.5.3 使用主观决策来描述的定性输入信息 45
    4.5.4 使用主观决策来描述的符号输入信息 45
    4.6 分层置信规则库系统及其推理方法 45
    4.6.1 分层置信规则库系统 45
    4.6.2 分层置信规则库系统的推理 45
    4.7 证据推理算法框架下证据与概率之间的关系 47
    4.8 仿真例子 49
    4.8.1 问题描述 49
    4.8.2 从原始规则到置信规则 51
    4.8.3 RIMER的推理过程 53
    4.8.4 比较研究 56
    4.8.5 基于不完整输入信息的推理 58
    4.9 本章小结 59
    第 5 章置信规则库专家系统的离线优化模型 60
    5.1 引言 60
    5.2 问题描述 60
    5.3 用于训练置信规则库系统的离线优化模型 61
    5.3.1 基于数值观测值的优化学习模型 61
    5.3.2 基于主观观测值的优化学习模型 62
    5.3.3 基于混合观测值的优化学习模型 64
    5.4 基于置信规则库离线优化模型的输油管道泄漏检测 65
    5.4.1 问题描述 65
    5.4.2 输油管道泄漏检测置信规则库的建立 66
    5.4.3 基于置信规则库离线优化模型的管道泄漏检测 67
    5.4.4 一些说明 68
    5.5 本章小结 70
    第 6 章专家干预下置信规则库专家系统参数在线更新方法 71
    6.1 引言 71
    6.2 问题描述 71
    6.3 置信规则库参数在线更新算法 71
    6.3.1 基于主观观测值的置信规则库参数迭代估计算法 72
    6.3.2 基于数值观测值的置信规则库参数迭代估计算法 74
    6.3.3 观测值满足正态分布假设条件下的迭代算法 74
    6.4 基于两容水箱的置信规则库参数在线更新算法仿真研究 81
    6.4.1 问题描述 81
    6.4.2 置信规则库的构建 82
    6.4.3 基于主观观测值的仿真结果 84
    6.4.4 基于数值观测值的仿真结果 87
    6.5 专家干预下置信规则库参数的在线更新算法 89
    6.5.1 动态系统工作模式的确定 89
    6.5.2 置信规则库参数在线更新算法 90
    6.6 基于输油管道泄漏检测置信规则库更新的实验研究 91
    6.6.1 问题描述 91
    6.6.2 专家干预下系统工作模式的确定 91
    6.6.3 基于置信规则库的管道泄漏在线检测 92
    6.6.4 比较研究 94
    6.7 本章小结 95
    第 7 章置信规则库专家系统的在线构造方法 96
    7.1 引言 96
    7.2 问题描述 96
    7.3 置信规则的统计效用 97
    7.4 置信规则库的在线构造 100
    7.4.1 置信规则的增加和删除准则 100
    7.4.2 置信规则库参数的在线更新 102
    7.4.3 置信规则库在线构造算法 102
    7.5 基于输油管道泄漏检测置信规则库构造的实验研究 103
    7.5.1 问题描述 103
    7.5.2 泄漏检测置信规则库系统的在线构造 104
    7.6 本章小结 107
    第 8 章置信规则库前提属性参考值确定方法 109
    8.1 引言 109
    8.2 置信规则库前提属性参考值优化模型 109
    8.2.1 研究现状及存在的主要问题 109
    8.2.2 置信规则库前提属性参考值学习方法 110
    8.2.3 待估计的参数 111
    8.2.4 优化模型 112
    8.3 基于差分进化的求解算法 113
    8.4 多极函数拟合示例分析 115
    8.5 输油管道泄漏预测实例分析 117
    8.5.1 场景Ⅰ 118
    8.5.2 场景Ⅱ 120
    8.5.3 结果分析 122
    8.6 本章小结 124
    第三部分证据推理与置信规则库的应用
    第 9 章基于置信规则库的非平稳时间序列预测 127
    9.1 引言 127
    9.2 问题描述 127
    9.3 基于置信规则库预测模型的构造算法 128
    9.3.1 基于Bayes推理的置信规则库推理方法 129
    9.3.2 预测模型参数的确定准则 129
    9.3.3 预测模型延迟步数的确定准则 130
    9.3.4 基于置信规则库预测模型的构造算法 131
    9.4 数值仿真和实验研究 131
    9.4.1 数值仿真 132
    9.4.2 实验研究 136
    9.4.3 小结 142
    9.5 本章小结 143
    第 10 章基于双层置信规则库的动态系统行为预测方法 144
    10.1 引言 144
    10.2 问题描述 144
    10.2.1 置信规则库 144
    10.2.2 系统行为预测模型 145
    10.2.3 基于半定量信息的可观测行为预测问题描述 145
    10.3 基于半定量信息的动态系统可观测行为在线预测算法 145
    10.3.1 基于主观观测值的预测模型参数在线更新算法 146
    10.3.2 基于数值观测值的预测模型参数在线更新算法 147
    10.3.3 专家干预下预测模型参数在线更新算法 148
    10.4 仿真研究 151
    10.4.1 问题描述 151
    10.4.2 预测模型的构造 151
    10.4.3 基于主观观测值的仿真结果 152
    10.4.4 基于数值观测值的仿真结果 158
    10.5 实验研究 161
    10.5.1 问题描述 161
    10.5.2 初始预测模型的构造 162
    10.5.3 管道泄漏特定的工作模式 163
    10.5.4 在线更新初始预测模型和比较研究 164
    10.5.5 更新后预测模型的测试和比较研究 165
    10.5.6 比较研究 166
    10.6 本章小结 167
    第 11 章基于置信规则库的复杂系统隐含行为预测 168
    11.1 引言 168
    11.2 隐含行为预测问题描述 169
    11.2.1 基于BRB的行为预测模型 169
    11.2.2 基于BRB的隐含行为预测模型 169
    11.3 隐含行为预测算法 170
    11.3.1 似然函数的构造 170
    11.3.2 预测模型的参数估计算法 172
    11.3.3 隐含行为预测算法步骤 173
    11.4 实验研究 173
    11.4.1 问题描述 173
    11.4.2 陀螺漂移预测模型构造 175
    11.4.3 漂移预测模型的训练 176
    11.4.4 预测模型的检验 177
    11.4.5 比较研究 177
    11.5 本章小结 178
    第 12 章基于置信规则库动态系统在线故障预测 179
    12.1 引言 179
    12.2 一种基于隐含马尔可夫链和置信规则库的模型 179
    12.3 基于隐含马尔可夫链和置信规则库模型参数的在线更新算法 182
    12.4 存在环境影响下动态系统在线故障预测 186
    12.5 基于连续釜式搅拌器隐含故障预测的仿真研究 187
    12.5.1 问题描述 187
    12.5.2 基于隐含马尔可夫链和置信规则库的模型构造 189
    12.5.3 初始置信规则库的确定 190
    12.5.4 连续釜式搅拌器隐含故障的在线预测 193
    12.5.5 与基于隐含马尔可夫链的故障预测方法的比较研究 196
    12.6 本章小结 197
    第 13 章基于置信规则库的动态系统最优维护 198
    13.1 引言 198
    13.2 基于置信规则库的故障预测和最优维护模型 198
    13.2.1 基于多特征参数故障预测的原理 198
    13.2.2 最优维护模型 199
    13.3 基于置信规则库和多特征参数的故障预测模型 200
    13.3.1 基于多特征参数的故障预测原理 200
    13.3.2 特征参数预测模型的构造 201
    13.3.3 建立用于反映系统运行状况的置信规则库 202
    13.4 故障预测模型参数更新算法 202
    13.4.1 BRB_m的推理 202
    13.4.2 特征参数预测模型参数在线更新算法 204
    13.5 基于在线故障预测的最优维护方法 205
    13.5.1 在线故障预测算法 205
    13.5.2 最优维护方法 206
    13.6 实验研究 206
    13.6.1 问题描述 206
    13.6.2 陀螺仪故障的在线预测 206
    13.6.3 基于故障预测陀螺仪最优维护 212
    13.7 本章小结 212
    第 14 章基于证据推理和置信规则库的航天产品寿命评估 214
    14.1 引言 214
    14.2 问题描述 215
    14.3 融合多环境下失效时间数据的寿命评估模型 216
    14.3.1 BRB-ER模型结构 216
    14.3.2 BRB-ER模型的推理 217
    14.4 基于差分优化的BRB-ER模型参数训练算法 220
    14.4.1 优化模型 220
    14.4.2 基于差分优化算法进行优化的步骤 221
    14.5 应用研究 222
    14.5.1 BRB-ER的模型 222
    14.5.2 数据融合 224
    14.5.3 比较研究 225
    14.5.4 基于差分进化的BRB-ER模型优化 226
    14.6 本章小结 227
    第 15 章基于置信规则库的分类问题求解 228
    15.1 引言 228
    15.2 分类问题背景与研究现状 228
    15.3 分类问题的公共测试数据集 229
    15.4 基于置信规则库参数学习的分类问题求解步骤 230
    15.5 公共测试数据集分类结果及对比 231
    15.5.1 Iris测试数据集结果分析 231
    15.5.2 Cancer测试数据集结果分析 231
    15.5.3 Wine测试数据集结果分析 235
    15.5.4 Glass测试数据集结果分析 235
    15.6 与现有文献实验结果对比 238
    15.7 本章小结 239
    第 16 章基于置信规则库的淋巴结特征的转移诊断 240
    16.1 引言 240
    16.2 问题描述 241
    16.3 双层置信规则库模型 242
    16.4 基于CSA的双层置信规则库优化算法 242
    16.4.1 优化模型 243
    16.4.2 新的优化算法 243
    16.5 双层置信规则库模型用于淋巴结转移诊断 245
    16.5.1 前提属性和结果的参考点 245
    16.5.2 构造置信规则库 246
    16.5.3 所提模型的训练过程 247
    16.6 实验研究 248
    16.6.1 数据描述 248
    16.6.2 验证所提模型 249
    16.6.3 与传统置信规则库模型的比较研究 250
    16.6.4 优化算法的比较研究 250
    16.6.5 与已有方法的比较研究 253
    16.7 本章小结 255
    参考文献 256
    附录 262
    附录A 初始和训练之后的输油管道泄漏诊断置信规则库专家系统 262
    附录B 一些导数的计算 266
    附录C 协方差矩阵中参数估计算法 267
    附录D 参数迭代估计算法的收敛性分析 269
    附录E 更新之后的输油管道泄漏诊断置信规则库专家系统 271
    附录F 均匀分布假设条件下统计效用的计算方法 274
    附录G 预测模型参数迭代估计算法中一些导数的计算 275
    附录H 更新后泄漏预测模型中BRB_ 2 的置信度和规则权重 277
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