粗糙集：不確定性的決策 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 粗糙集
• 決策分析
• 不確定性
• 數據挖掘
• 人工智能
• 知識工程
• 信息係統
• 機器學習
• 模式識彆
• 智能係統

本書針對粗糙集理論及電腦工具箱方法做一詳細的介紹，希望能使初學者很快的進入粗糙集理論的領域，並加以應用於不確定度的分析領域之中。主要的特色在於使用簡單的白話文說明數學模式及模型的錶示，並且以自行撰寫的C語言電腦工具箱輔助運算，達成學習的效果。

　　第一章為粗糙集的基本概念，主要說明粗糙集的來源、基本概念及未來之發展。第二章為粗糙集的基本數學概念，以集閤為齣發點，建立學習者之數學基礎。第三章為粗糙集的數學模型，說明相關數學方式之計算。第四章為應用之實例，總共提齣七個實例，詳細將所有的計算步驟一步一步的加以列齣，使讀者能更深入瞭解粗糙集之涵義。第五章則為粗糙集的C語言電腦工具箱，同時也驗證第四章中實例的正確性。
 

《信息融閤與決策支持係統：理論、方法與應用》 內容簡介 本書係統闡述瞭信息融閤的理論基礎、關鍵技術、算法模型及其在復雜決策支持係統中的應用。麵對當今社會海量、異構、不確定的信息環境，如何有效地整閤多源異構數據，提取高價值信息，並基於此做齣科學、可靠的決策，已成為信息科學、人工智能和管理科學領域的核心挑戰。本書旨在為研究人員、工程師及決策者提供一套全麵而深入的理論框架和實用工具集。 第一部分：信息融閤基礎與理論框架 本書首先從信息論和概率論的視角齣發，界定瞭信息融閤的基本概念、層次結構與目標。詳細討論瞭信息融閤的三個主要層次：源級融閤（Signal/Data Level Fusion）、特徵級融閤（Feature Level Fusion）和決策級融閤（Decision Level Fusion）。 在理論基礎方麵，本書深入探討瞭處理不確定性和不完全信息的方法論。重點分析瞭經典概率論、貝葉斯理論在信息融閤中的應用及其局限性。隨後，引入並詳細闡述瞭處理非概率不確定性的重要工具：模糊集理論（Fuzzy Set Theory）、證據理論（Evidence Theory，或稱Dempster-Shafer理論），以及如何利用官能度（Functors）和信息熵的概念來量化信息的不確定性與冗餘度。 第二部分：多源異構信息建模與集成技術 信息融閤的難點在於如何有效地對來自不同傳感器、不同格式的數據進行建模和對齊。本書專門用一章的篇幅討論瞭異構數據的錶示方法。 1. 數據對齊與預處理： 討論瞭時間同步、空間配準和語義對齊的關鍵技術。特彆關注瞭如何處理缺失數據和異常值對融閤結果的影響，提齣瞭基於魯棒統計方法的預處理流程。 2. 本體論與語義框架： 闡述瞭如何利用本體論（Ontology）構建統一的知識錶示框架，實現不同信息源之間的語義互操作性。這對於處理諸如自然語言文本、圖像、時間序列等結構差異巨大的數據至關重要。 3. 關聯性度量： 探討瞭衡量不同信息源之間相關性和冗餘度的度量方法，包括互信息、交叉熵以及基於圖結構的關聯度分析，確保融閤過程的有效性而非簡單的數據堆砌。 第三部分：核心融閤算法與模型 本書的核心部分聚焦於實現信息有效集成的數學和計算模型。 1. 基於貝葉斯框架的融閤： 詳細介紹瞭卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其擴展形式——擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）在狀態估計與跟蹤中的應用。對於非綫性係統，本書還探討瞭粒子濾波（Particle Filter）在復雜動態係統信息融閤中的優勢與實現細節。 2. 基於證據理論的決策級融閤： 深入講解瞭Dempster-Shafer理論如何構建基本信念分配（BPA），以及如何通過Dempster組閤規則集成多專傢的意見或多傳感器的證據。重點分析瞭如何應對證據衝突（Conflict Resolution）的策略，例如基於概率分布或權重調整的衝突處理方法。 3. 深度學習與信息融閤： 引入瞭最新的研究進展，探討瞭如何利用深度神經網絡（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN和Transformer結構）進行特徵級和決策級的深度融閤。特彆是提齣瞭多模態深度學習架構，用以自動學習不同模態特徵之間的復雜非綫性交互關係。 第四部分：決策支持係統中的應用與評估 信息融閤的最終目的是支持高質量的決策製定。本部分將理論與實際應用緊密結閤。 1. 決策模型構建： 討論瞭如何將融閤後的高置信度信息輸入到決策模型中，包括基於多準則決策分析（MCDA）的方法（如TOPSIS, AHP的改進版）以及基於風險和效用理論的決策製定過程。 2. 係統評估指標： 提供瞭對信息融閤係統性能進行量化評估的標準和指標。這包括準確性（Accuracy）、召迴率（Recall）、融閤增益（Fusion Gain）、魯棒性（Robustness）以及計算效率等關鍵維度。 3. 案例分析： 提供瞭多個跨領域的實際應用案例，包括： 智能目標跟蹤與識彆： 多傳感器（雷達、紅外、視覺）數據的實時融閤。 環境監測與災害預警： 氣象、遙感和地麵觀測數據的集成分析。 金融風險評估： 整閤宏觀經濟指標、市場交易數據和社交媒體情緒指標的綜閤決策模型。 本書結構嚴謹，理論闡述深入淺齣，兼顧瞭工程實踐需求，適閤作為高等院校信息科學、自動化、計算機科學、運籌管理等專業的研究生教材或高年級本科生參考書，同時也是從事智能係統、數據分析和決策支持領域工程技術人員的必備參考手冊。本書強調構建適應不確定環境的、可解釋且高可靠性的信息處理與決策機製。

作者簡介

溫坤禮

　　1979年於逢甲大學取得電機學士學位，1983年於逢甲大學取得自動控製碩士學位，1997年於國立中央大學機械係取得機械博士學位。目前於建國科技大學電機工程係擔任教授職務，1988年至1989年擔任電機係主任。學術方麵為颱灣感性資訊學會秘書長、Journal of Grey System總編輯及中國北京信息科技大學機電工程學院特聘教授。主要研究方嚮為灰色係統理論、粗糙集理論、軟性計算及電腦程式語言。

　　E-mail：grey@ctu.edu.tw

遊美利

　　1980年於靜宜大學取得化學學士學位，1986年於靜宜大學取得應用化學碩士學位，2011年畢業於國立雲林科技大學工程科技研究所，取得博士學位。自1976年任職於建國科技大學通識教育中心，曾任人文社會組組長，目前擔任教授職務。學術方麵為擔任中華花藝教授，主要的研究方嚮為環安防災、中華花藝及感性工學理論。

　　E-mail：mei@ctu.edu.tw
 

序言
目錄
圖目錄
錶目錄
常用粗糙集符號說明

第1章 粗糙集的概念
1.1 前言
1.2 粗糙集的産生
1.3 粗糙集的基本假設——知識
1.4 粗糙集的特性
1.5 粗糙集、模糊集、實證理論與灰色理論的異同性
1.6 粗糙集的研究內容
1.7 粗糙集的未來發展

第2章 粗糙集的基本數學
2.1 集閤的基本性質
2.2 集閤關係
2.3 粗糙集的範疇

第3章 粗糙集的數學模型
3.1 知識資訊係統與決策錶
3.2 離散化方法
3.3 知識的約簡

第4章 粗糙集的實例
4.1 汽車購買屬性重要性之分析
4.2 酚酸醯胺化閤物官能基權重因子之分析
4.3 無人機影響因子之分析
4.4 狗吠聲的聲音辨識
4.5 氣體絕緣放電影響因子之分析
4.6 男子競速溜冰300M計時賽
4.7 幼稚園及托兒所之選擇

第5章 粗糙集的電腦工具箱
5.1 電腦工具箱之需求及特性
5.2 電腦工具箱於實例上之驗證
5.3 粉塵爆炸影響因子重要性之研究
參考書目

 

序

　　西元1982年，波蘭的數學傢Zdzislaw Pawlak針對Friedrich Ludwig Gottlob Frege的邊界綫區構想提齣瞭粗糙集（rough set）的概念，並且齣版瞭第一本粗糙集的書。接著在1992年，波蘭數學傢R.Slowinski主編的關於粗糙集應用及相關方法比較研究的論文集也隨著齣版。此一理論到目前已經發展瞭將近四十年，並且經過許多電腦學傢和數學傢不懈地研究，在理論上也日漸趨於完善。特彆是上個世紀的八十年代末和九十年代初，在知識發現等領域得到瞭相當成功的應用，因而越來越受到國際上的廣泛關注。同樣的在颱灣也是有相當多的學者投入此一領域，並且在資訊係統、人工智慧、決策支持係統、知識與數據挖掘、模式識彆與分類及故障檢測等方麵得到瞭相當多成功的成果。但是大傢會發現，在所有介紹粗糙集的書籍中，均為英文、日文及簡體中文版，並無繁體中文版之書籍，使得學習此一理論變得相當睏難。因此作者大膽的將近年的研究心得加以整理，以最淺顯的繁體字版呈現，並且使用工程界中最基礎的C語言，整閤完成輔助的粗糙集電腦工具箱，期望能對初學者有所助益。

　　本書的第一章為粗糙集的基本概念，主要說明粗糙集的來源、基本概念及未來之發展。第二章為粗糙集的基本數學概念，以集閤為齣發點，建立學習者之數學基礎。第三章為粗糙集的數學模型，說明相關數學方式之計算。第四章為應用之實例，總共提齣七個實例，詳細的將所有的計算步驟一步一步的加以列齣，使讀者能更深入瞭解粗糙集之涵義。第五章則為粗糙集的C語言電腦工具箱，同時也驗證第四章中實例的正確性。

　　由於作者纔疏學淺，如有缺失尚請先進不吝指教。
 

评分☆☆☆☆☆

欸，我最近剛收到這本《粗糙集：不確定性的決策》，書名一聽就很硬，但當我翻開第一頁，真的被作者的引導方式給驚豔到瞭。書裡沒有那些讓人昏頭轉嚮的術語堆疊，而是用一種非常貼近生活化的比喻，像是介紹一個新來的同事，一開始大傢對他可能有很多不確定的地方，不知道他的能力、他的想法，但隨著時間的纍積，你會慢慢建立起對他的瞭解。作者就是用這種「不確定性」的概念，一步步拆解粗糙集這個複雜的理論。 它不是那種讓你讀瞭就立刻能寫齣高深論文的教科書，更像是帶你進入一個全新的思考框架。就像我之前在研究市場趨勢的時候，常常會遇到很多模稜兩可的數據，直覺告訴我有些東西值得關注，但就是抓不到確切的脈絡。這本書裡的許多例子，都讓我茅塞頓開。它教你如何在資訊不完整、甚至有些矛盾的情況下，依然能做齣相對穩健的決策。這對我們在職場上，尤其是在資訊爆炸的時代，真的太有用瞭。它讓我重新思考「已知」和「未知」的界線，以及如何在兩者之間找到平衡點。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《粗糙集：不確定性的決策》，我其實抱持著既期待又怕受傷害的心情。畢竟「粗糙集」聽起來就不是那種輕鬆的下午茶讀物，我預期會是一本需要花費很多心力纔能讀懂的學術著作。然而，齣乎我意料的是，作者的文字風格非常吸引人，而且他巧妙地將艱澀的理論，轉化成瞭一種容易理解的溝通方式。書中並沒有一味地強調技術細節，而是著重於「決策」本身是如何在不確定性中進行的。 它讓我重新思考瞭許多過去的經驗。比如，在進行市場分析的時候，我們常常會遇到一些模糊的數據，無法明確歸類，這在傳統的分析方法中，可能會被視為「雜訊」或「無效資訊」。但這本書卻告訴我，這些「模糊」的資訊，恰恰是粗糙集理論所能發揮作用的關鍵。它讓我學會如何從這些看似「不精確」的資訊中，提取齣有價值的模式和知識。這不僅僅是對學術理論的學習，更是一種思維方式的啟發，讓我在麵對複雜問題時，能夠有更多元的視角和更有效的解決方案。

评分☆☆☆☆☆

說真的，拿到這本《粗糙集：不確定性的決策》，我一開始其實有點緊張。畢竟「粗糙集」聽起來就不是那種輕鬆讀物，以為會是充滿數學公式和抽象概念的學術專著。但實際翻開，卻發現完全不是那麼一迴事。作者的寫作風格非常流暢，而且非常巧妙地將理論融入到許多實際的應用場景中。比如說，它探討瞭在醫療診斷中，如何利用有限的資訊來輔助醫生做齣判斷；或者是在金融領域，如何處理那些無法被清晰定義的風險。 讓我印象最深刻的是，書中對於「決策」這件事的剖析。它不是簡化地告訴你「這樣做」或者「那樣做」，而是教你如何係統性地去理解決策背後的「不確定性」，以及如何量化這種不確定性。這讓我聯想到最近我在處理一個專案時，團隊內部對於某些變數的看法差異很大，大傢都拿不齣絕對的證據，隻能靠經驗判斷。如果當時有這本書的理論來輔助，也許我們能更有效率地凝聚共識，並且做齣更紮實的選擇。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當我第一次看到《粗糙集：不確定性的決策》這本書名的時候，腦袋裡立刻閃過無數個數學符號和複雜的圖錶。我對「粗糙集」這個詞彙，一直有一種敬而遠之的感覺，總覺得那是屬於數學傢和電腦科學傢的領域。但幸運的是，作者用一種非常人性化的方式，為我們打開瞭這扇門。它沒有一開始就丟給你一堆公式，而是從最根本的問題齣發：我們如何在充滿不確定性的世界裡，做齣更好的決策？ 書中對於「決策」的闡述，真的是非常精闢。它不是告訴你一個標準答案，而是引導你思考決策背後的原因，以及我們能夠掌握多少資訊。它讓我聯想到，我在處理工作上的重要決策時，常常會卡在「資訊不足」的睏境，然後就變得猶豫不決。但這本書告訴我，即使資訊不完美，我們依然可以透過一些方法，去理解這些不確定性，甚至量化它。這對我來說，簡直是一種解放，讓我不再害怕做齣決定，而是學會如何更有信心地去麵對未知的結果。

评分☆☆☆☆☆

這本《粗糙集：不確定性的決策》真的顛覆瞭我對「複雜理論」的刻闆印象。我原本以為這會是一本極度學術、門檻很高的書，大概隻適閤專業研究者閱讀。但作者的敘述方式卻異常親切，而且邏輯清晰，讓即使是像我這樣，對這個領域沒有太多背景知識的讀者，也能逐步跟上。它沒有堆砌艱澀的術語，反而用瞭很多貼近生活的例子，比如如何判斷一個產品的品質，或者在進行市場調研時，如何處理那些含糊不清的消費者意見。 書中對於「資訊」和「知識」的關係，有非常深入的探討。它告訴我們，即使資訊是不完整的，我們依然可以從中提取有用的知識，並且基於這些知識來做齣判斷。這讓我聯想到，我在日常生活中，很多時候都會麵臨資訊爆炸的睏境，但同時又覺得很多資訊是零散且缺乏連結的。這本書就像是一把鑰匙，讓我學會如何將這些看似雜亂的資訊，轉化成有價值的洞察。它不僅僅是關於「粗糙集」這個理論，更是一種關於如何在這個充滿變數的世界裡，更聰明地做齣決定的方法論。