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軟集合約簡與決策 版權信息
- ISBN：9787030606198
- 條形碼：9787030606198 ; 978-7-03-060619-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
軟集合約簡與決策 本書特色
軟集合理論作為新興的數學工具，充分解決了參數化工具不足的問題，能夠利用更豐富的參數信息描述對象與集合之間的不確定性關系和運算操作。近幾年，軟集合理論得到了飛速的發展！盾浖霞s簡與決策》針對軟集合理論，從約簡與決策兩個方面進行研究；谶x擇值法研究軟集合正則參數約簡問題和模糊軟集合近似參數約簡問題，提出約簡方法，建立數學模型并利用智能優化算法求解。另外，從一個新的角度分析約簡問題，基于分值法研究模糊軟集合正則參數約簡問題，提出約簡方法，并對兩種約簡方法進行對比。針對決策問題，提出基于灰理論的模糊軟集合決策方法、序列區間值模糊軟集合及序列直覺模糊軟集合的決策方法和具有不完備信息的決策方法。
軟集合約簡與決策 內容簡介
決策問題中存在大量的冗余信息，而且很多信息都具有不確定性，面對這些雜亂無章的海量數據，決策者需花費大量時間分析，以至于可能錯失決策良機，因此研究具有不確定性的決策問題中冗余信息約簡是決策者亟待解決的關鍵問題。目前軟集合方法能夠較好地處理不確定決策問題，但軟集合約簡方法目前還不完善，致使對海量數據很難做出決策。本書主要以選擇值決策方法為原則，針對軟集合，提出正則參數約簡方法，并建立軟集合參數約簡優化模型，利用智能優化算法求解，研究增加參數和刪除參數對參數約簡的影響；以選擇值決策方法為原則，針對模糊軟集合，提出模糊軟集合近似參數約簡方法，并建立近似約簡優化模型，利用智能優化算法求解；以分值決策方法為原則，針對模糊軟集合，分析冗余參數的性質，提出約簡方法；針對序列軟集合，研究其代數性質及在決策問題上的應用；很后研究基于灰理論和模糊軟集合方法在決策問題上的應用和不完備軟集合決策問題。
軟集合約簡與決策 目錄
目錄前言第1章 緒論 11.1 研究背景和意義 11.2 研究內容 31.3 研究創新 5第2章 軟集合相關基礎理論與決策方法 62.1 軟集合基礎理論 62.2 模糊軟集合基礎知識 82.3 軟集合及模糊軟集合的決策方法 92.4 模糊軟集合在決策問題中的應用 112.4.1 基于模糊軟集合的軌道交通選線方案評估 112.4.2 基于層次分析法和模糊軟集合的公交服務質量評價 132.4.3 模糊軟集合在居住建筑節能方案優選中的應用 172.5 本章小結 20第3章 軟集合參數約簡方法 213.1 兩類集合分析 213.1.1 粗糙集的知識表達系統 213.1.2 軟集合的知識表達系統 233.1.3 粗糙集與軟集合理論對比 243.2 經典軟集合參數約簡方法 243.2.1 Maji和Chen的軟集合參數約簡方法 243.2.2 軟集合參數約簡方法分析 263.3 改進軟集合正則參數約簡方法283.3.1 軟集合正則參數約簡定義 283.3.2 軟集合參數重要度定義及性質 303.3.3 軟集合正則參數約簡方法 333.4 軟集合正則參數約簡的核 353.5 本章小結 42第4章 基于智能優化算法的軟集合正則參數約簡 434.1 軟集合正則參數約簡數學模型434.1.1 目標函數 434.1.2 約束條件 434.2 基于粒子群優化算法的正則參數約簡 454.2.1 粒子群算法 454.2.2 基于粒子群算法的軟集合正則參數約簡問題求解 464.3 基于和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡 474.3.1 和聲搜索算法 474.3.2 基于和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡問題求解 504.4 基于改進和聲搜算法的軟集合正則參數約簡 514.4.1 改進和聲搜索算法 514.4.2 基于改進和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡問題求解 524.5 基于自適應和聲搜算法的軟集合正則參數約簡 534.5.1 自適應和聲搜索算法 534.5.2 仿真實驗 544.5.3 基于自適應和聲搜索算法的軟集合正則參數約簡問題求解 664.6 本章小結 67第5章 更改參數值和增加對象對軟集合正則參數約簡的影響 685.1 更改參數值對軟集合正則參數約簡的影響 685.1.1 參數值正(負)變化率的定義 685.1.2 參數值正(負)變化率的性質及對正則參數約簡的影響 695.2 增加對象對軟集合正則參數約簡的影響 725.2.1 增加對象 725.2.2 增加對象對參數重要度及正則參數約簡的影響 735.3 本章小結 75第6章 模糊軟集合的近似正則參數約簡 766.1 模糊軟集合正則參數約簡方法766.2 模糊軟集合近似正則參數約簡方法 776.2.1 模糊軟集合近似正則參數約簡的定義 796.2.2 模糊軟集合近似非必要集的分析 806.2.3 **偏差ε 836.3 基于和聲搜索算法的模糊軟集合近似正則參數約簡 856.3.1 模糊軟集合近似正則參數約簡數學模型 866.3.2 基于和聲搜索算法的近似正則參數約簡 886.4 本章小結 88第7章 模糊軟集合正則參數約簡方法 897.1 基于分值法的模糊軟集合相關定義及正則參數約簡方法 897.1.1 冗余參數定義 897.1.2 冗余參數分析 897.1.3 基于分值法的模糊軟集合正則參數約簡方法 1107.2 兩種正則參數約簡方法的比較 1107.3 基于分值法的模糊軟集合正則參數約簡應用 1117.4 本章小結 113第8章 基于灰理論和模糊軟集合理論的決策問題研究 1148.1 灰理論基礎知識 1158.2 基于灰理論和模糊軟集合的多準則評判方法 1168.3 灰理論和模糊軟集合理論在決策問題上的應用 1208.4 本章小結 124第9章 兩類序列模糊軟集合理論及應用研究 1259.1 序列區間值模糊軟集合理論及其應用 1259.1.1 基本定義及性質 1259.1.2 序列區間值模糊軟集合的轉換 1289.1.3 序列區間值模糊軟集合的應用 1309.2 序列直覺模糊軟集合理論及其應用 1369.2.1 基本定義及性質 1369.2.2 序列直覺模糊軟集合的應用 1389.3 本章小結 145第10章 不完備軟集合與模糊軟集合決策方法 14610.1 加權平均方法 14610.2 簡化方法 14810.3 兩種方法比較分析 15110.3.1 復雜度 15210.3.2 增加參數的情況 15210.4 參數交互關系下的不完備軟集合與模糊軟集合決策方法 15410.4.1 參數交互關系下的不完備軟集合決策方法 15410.4.2 參數交互關系下的不完備模糊軟集合決策方法 15610.5 本章小結 158第11章 三種不完備序列軟集合決策方法 15911.1 不完備序列軟集合決策方法 15911.2 不完備序列模糊軟集合決策方法 16311.3 不完備序列區間模糊軟集合決策方法 16411.4 不完備序列軟集合決策方法的應用 16811.5 本章小結 170第12章 基于軟集合的駕駛疲勞狀態度量 17112.1 實驗設計和信號預處理 17112.1.1 采集設備 17112.1.2 電極位置選擇 17212.1.3 實驗過程安排 17412.1.4 表面肌電信號的預處理 17412.2 生理狀態特征的提取 17712.3 基于軟集合的駕駛疲勞度量 17912.3.1 RBF 神經網絡 17912.3.2 軟集合疲勞量化模型 18012.3.3 軟集合與神經網絡的對比 18612.4 本章小結 186參考文獻 187彩圖
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