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認知決策 版權信息
- ISBN：9787111644873
- 條形碼：9787111644873 ; 978-7-111-64487-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
認知決策 本書特色
隨著信息技術的飛速發展，社會信息化程度迅速提高，全球已經進入大數據時代。基于大數據的挖掘、分析與決策，關系到國家政策制定、經濟運行、社會管理、企業發展等諸多方面。因此，決策作為人們在政治、經濟、技術和日常生活當中普遍存在的一種行為，被賦予了新的使命和意義。決策成功的關鍵是決策過程的科學性與客觀性。人工智能的高速發展，為大數據背景下的決策制定提供了新的工具，將“數據-預測-決策”模式變得更加精準和迅速。
本書基于模糊集理論和粗糙集理論，利用多準則決策和群體決策模型，以大數據環境中的不確定性問題和實時分析處理為研究目的，建立高效實用的數據表示、處理、分析方法，以及不確定性決策模型與算法，為人工智能決策輔助系統的建立和開發提供了理論依據。
認知決策 內容簡介
大數據環境下，基于模糊集理論和粗糙集理論，建立高效實用的數據表示、處理、分析方法，以及不確定性決策模型與算法，為人工智能決策輔助系統的建立和開發提供理論依據。
認知決策 目錄
前 言
第1章 緒論 /1
1.1 研究背景與問題提出 /1
1.1.1 研究背景 /1
1.1.2 問題提出 /3
1.2 研究意義 /5
1.2.1 理論意義 /5
1.2.2 現實意義 /6
1.3 國內外研究現狀 /7
1.3.1 多屬性群決策研究現狀 /7
1.3.2 不確定性理論研究現狀 /9
1.3.3 不確定性多屬性群決策研究現狀 /10
1.3.4 行為多屬性決策研究現狀 /12
1.3.5 研究現狀評述 /14
1.4 研究內容 /15
1.5 技術路線與研究方法 /17
1.5.1 技術路線圖 /17
1.5.2 研究方法 /17
1.6 研究創新點 /19
1.7 本章小結 /20
第2章 理論基礎 /21
2.1 多屬性群決策理論 /21
2.1.1 多屬性決策研究概述 /21
2.1.2 群體決策理論 /22
2.1.3 行為決策理論 /24
2.2 模糊集理論 /25
2.2.1 模糊集理論發展概述 /25
2.2.2 模糊集基礎知識 /26
2.2.3 模糊數 /28
2.2.4 三角模糊數運算法則 /29
2.3 粗糙集理論 /30
2.3.1 粗糙集理論發展概述 /30
2.3.2 粗糙集基礎知識 /31
2.3.3 粗糙數 /33
2.3.4 粗糙數運算與排序 /36
2.4 本章小結 /38
第3章 不確定信息環境下屬性權重計算方法 /39
3.1 權重計算方法 /39
3.1.1 主觀權重計算方法 /40
3.1.2 客觀權重計算方法 /41
3.1.3 組合權重計算方法 /41
3.2 群體集結方法 /42
3.2.1 群體集結 /42
3.2.2 三角模糊數群體集結方法 /43
3.2.3 粗糙數群體集結方法 /46
3.3 基于屬性重要度直接打分的權重計算方法 /49
3.3.1 問題描述 /49
3.3.2 三角模糊數權重計算方法 /50
3.3.3 粗糙數權重計算方法 /52
3.4 基于判斷矩陣的權重計算方法 /55
3.4.1 判斷矩陣法 /55
3.4.2 三角模糊數互補判斷矩陣法 /57
3.4.3 粗糙數判斷矩陣法 /60
3.5 基于判斷向量的權重計算方法 /64
3.5.1 *優*劣方法（BWM） /64
3.5.2 RSTBWM方法 /69
3.5.3 模糊*優*劣方法 /70
3.5.4 三角模糊數*優*劣方法 /72
3.5.5 粗糙*優*劣方法 /75
3.6 算例比較 /78
3.7 本章小結 /82
第4章 不確定信息多屬性群決策方案排序方法研究 /83
4.1 多屬性群決策排序問題描述 /83
4.2 經典的方案排序與評價方法 /84
4.2.1 TOPSIS方法 /85
4.2.2 VIKOR方法 /85
4.3 模糊多屬性群決策排序方法 /87
4.3.1 區間模糊TOPSIS群決策排序方法 /87
4.3.2 三角模糊數TOPSIS群決策排序方法 /89
4.3.3 三角模糊數VIKOR群決策排序方法 /91
4.4 粗糙多屬性群決策排序方法 /92
4.4.1 粗糙數TOPSIS群決策排序方法 /92
4.4.2 粗糙數VIKOR群決策排序方法 /95
4.5 算例比較 /96
4.6 本章小結 /99
第5章 考慮決策者心理行為的多屬性群決策方法研究 /100
5.1 前景理論 /100
5.1.1 個人風險決策過程 /100
5.1.2 價值函數 /101
5.1.3 概率權重函數 /102
5.2 基于三角模糊數和前景理論的多屬性群決策方法 /104
5.2.1 問題描述 /104
5.2.2 集結群體信息 /104
5.2.3 參照點為精確數的決策過程 /106
5.2.4 參照點為三角模糊數的決策過程 /108
5.3 基于粗糙數和前景理論的多屬性群決策方法 /111
5.3.1 問題描述 /111
5.3.2 集結群體信息 /112
5.3.3 群體收益損失計算 /113
5.3.4 方案排序 /116
5.4 考慮決策者偏好的風險型多屬性群決策 /118
5.4.1 問題描述 /118
5.4.2 集結群體信息 /119
5.4.3 群體收益損失計算 /120
5.4.4 概率權重函數計算 /121
5.4.5 計算前景值 /122
5.5 算例分析 /123
5.6 本章小結 /127
第6章 不確定信息多屬性群決策方法在經銷商選擇中的應用 /128
6.1 經銷商選擇問題描述 /128
6.1.1 經銷商選擇研究現狀 /128
6.1.2 基于多屬性群決策的經銷商選擇問題描述 /130
6.2 經銷商選擇評價指標體系的建立 /130
6.2.1 評價指標體系的構建原則 /130
6.2.2 構建評價指標體系 /131
6.3 基于粗糙數多屬性群決策的經銷商選擇方法 /133
6.3.1 問題描述 /133
6.3.2 經銷商評價屬性權重計算 /134
6.3.3 經銷商排序及選擇 /137
6.4 本章小結 /141
第7章 結論與展望 /142
7.1 研究結論 /142
7.2 研究展望 /144
參考文獻 /146
第1章 緒論 /1
1.1 研究背景與問題提出 /1
1.1.1 研究背景 /1
1.1.2 問題提出 /3
1.2 研究意義 /5
1.2.1 理論意義 /5
1.2.2 現實意義 /6
1.3 國內外研究現狀 /7
1.3.1 多屬性群決策研究現狀 /7
1.3.2 不確定性理論研究現狀 /9
1.3.3 不確定性多屬性群決策研究現狀 /10
1.3.4 行為多屬性決策研究現狀 /12
1.3.5 研究現狀評述 /14
1.4 研究內容 /15
1.5 技術路線與研究方法 /17
1.5.1 技術路線圖 /17
1.5.2 研究方法 /17
1.6 研究創新點 /19
1.7 本章小結 /20
第2章 理論基礎 /21
2.1 多屬性群決策理論 /21
2.1.1 多屬性決策研究概述 /21
2.1.2 群體決策理論 /22
2.1.3 行為決策理論 /24
2.2 模糊集理論 /25
2.2.1 模糊集理論發展概述 /25
2.2.2 模糊集基礎知識 /26
2.2.3 模糊數 /28
2.2.4 三角模糊數運算法則 /29
2.3 粗糙集理論 /30
2.3.1 粗糙集理論發展概述 /30
2.3.2 粗糙集基礎知識 /31
2.3.3 粗糙數 /33
2.3.4 粗糙數運算與排序 /36
2.4 本章小結 /38
第3章 不確定信息環境下屬性權重計算方法 /39
3.1 權重計算方法 /39
3.1.1 主觀權重計算方法 /40
3.1.2 客觀權重計算方法 /41
3.1.3 組合權重計算方法 /41
3.2 群體集結方法 /42
3.2.1 群體集結 /42
3.2.2 三角模糊數群體集結方法 /43
3.2.3 粗糙數群體集結方法 /46
3.3 基于屬性重要度直接打分的權重計算方法 /49
3.3.1 問題描述 /49
3.3.2 三角模糊數權重計算方法 /50
3.3.3 粗糙數權重計算方法 /52
3.4 基于判斷矩陣的權重計算方法 /55
3.4.1 判斷矩陣法 /55
3.4.2 三角模糊數互補判斷矩陣法 /57
3.4.3 粗糙數判斷矩陣法 /60
3.5 基于判斷向量的權重計算方法 /64
3.5.1 *優*劣方法（BWM） /64
3.5.2 RSTBWM方法 /69
3.5.3 模糊*優*劣方法 /70
3.5.4 三角模糊數*優*劣方法 /72
3.5.5 粗糙*優*劣方法 /75
3.6 算例比較 /78
3.7 本章小結 /82
第4章 不確定信息多屬性群決策方案排序方法研究 /83
4.1 多屬性群決策排序問題描述 /83
4.2 經典的方案排序與評價方法 /84
4.2.1 TOPSIS方法 /85
4.2.2 VIKOR方法 /85
4.3 模糊多屬性群決策排序方法 /87
4.3.1 區間模糊TOPSIS群決策排序方法 /87
4.3.2 三角模糊數TOPSIS群決策排序方法 /89
4.3.3 三角模糊數VIKOR群決策排序方法 /91
4.4 粗糙多屬性群決策排序方法 /92
4.4.1 粗糙數TOPSIS群決策排序方法 /92
4.4.2 粗糙數VIKOR群決策排序方法 /95
4.5 算例比較 /96
4.6 本章小結 /99
第5章 考慮決策者心理行為的多屬性群決策方法研究 /100
5.1 前景理論 /100
5.1.1 個人風險決策過程 /100
5.1.2 價值函數 /101
5.1.3 概率權重函數 /102
5.2 基于三角模糊數和前景理論的多屬性群決策方法 /104
5.2.1 問題描述 /104
5.2.2 集結群體信息 /104
5.2.3 參照點為精確數的決策過程 /106
5.2.4 參照點為三角模糊數的決策過程 /108
5.3 基于粗糙數和前景理論的多屬性群決策方法 /111
5.3.1 問題描述 /111
5.3.2 集結群體信息 /112
5.3.3 群體收益損失計算 /113
5.3.4 方案排序 /116
5.4 考慮決策者偏好的風險型多屬性群決策 /118
5.4.1 問題描述 /118
5.4.2 集結群體信息 /119
5.4.3 群體收益損失計算 /120
5.4.4 概率權重函數計算 /121
5.4.5 計算前景值 /122
5.5 算例分析 /123
5.6 本章小結 /127
第6章 不確定信息多屬性群決策方法在經銷商選擇中的應用 /128
6.1 經銷商選擇問題描述 /128
6.1.1 經銷商選擇研究現狀 /128
6.1.2 基于多屬性群決策的經銷商選擇問題描述 /130
6.2 經銷商選擇評價指標體系的建立 /130
6.2.1 評價指標體系的構建原則 /130
6.2.2 構建評價指標體系 /131
6.3 基于粗糙數多屬性群決策的經銷商選擇方法 /133
6.3.1 問題描述 /133
6.3.2 經銷商評價屬性權重計算 /134
6.3.3 經銷商排序及選擇 /137
6.4 本章小結 /141
第7章 結論與展望 /142
7.1 研究結論 /142
7.2 研究展望 /144
參考文獻 /146
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認知決策 作者簡介
賈凡 山東財經大學管理學院講師。從事多屬性決策、不確定性決策、群體決策、粗糙集理論及應用、三支決策等領域的研究；在Information Sciences、Expert Systems with Applications、International Journal of Computational Intelligence Systems、Energy & Environment、控制與決策、軟科學等國內外高水平期刊發表十余篇論文；主持并參與國家自然科學基金、教育部人文社科基金、山東省自然科學基金、山東省高校科研計劃項目等基金項目；擔任Information Sciences、IEEE ACCESS、Artificial Intelligence Review、International Journal of Computational Intelligence Systems等SCI期刊審稿專家
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