包郵復雜系統建模理論方法與技術

作者：劉興堂

出版社：科學出版社出版時間：2024-06-01

開本： B5 頁數： 420

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版權信息
內容簡介
目錄

復雜系統建模理論方法與技術版權信息

ISBN：9787030215635
條形碼：9787030215635 ; 978-7-03-021563-5
裝幀：平裝
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
自然科學
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總論

復雜系統建模理論方法與技術內容簡介

全書共六章。第1章緒論。闡明復雜性概念、復雜系統提法及特點；概述復雜系統研究對象與方法，并提出復雜系統建模問題及系統建模體系結構。第2章系統建模的基本理論。論述系統數學建模和仿真建模的主要理論基礎，特別是用于復雜系統建模的新理論，如復雜適應系統（CAS）理論、系統辨識理論、系統分形理論、定性理論、模糊理論、云理論、灰色系統理論、自組織理論、元模型理論和元胞自動機與支持向量機理念等。第3章常用數學建模方法、原理及案例。概述數學建模方法體系；推薦數學建模方法選取原則和經驗；系統地討論常用的15種數學建模方法的原理、過程及案例。第4章復雜系統特殊建模方法與技術。論述復雜系統建模的特殊性和重要思考；重點研究適于復雜系統的建模方法、原理、技術及其典型應用。第5章復雜系統建模環境與工具。介紹復雜系統建模的優選環境及工具；給出主要建模軟件和語言的工程應用。第6章大型復雜仿真系統建模的VV&A技術及其應用。闡述VV&A有關概念；建立復雜仿真系統全生命周期VV&A過程模型；深入討論大型復雜仿真系統模型驗證方法和技術，以及VV&A技術的規范化操作問題。

復雜系統建模理論方法與技術目錄

目錄序前言第1章緒論 11.1 系統概念與分類 11.1.1 系統概念 11.1.2 系統分類 11.2 復雜性概念與復雜系統提法 31.2.1 復雜性概念 31.2.2 復雜系統提法 31.3 復雜系統的特點？研究對象及方法 41.3.1 復雜系統的特點 41.3.2 復雜系統的研究對象 51.3.3 復雜系統的研究方法 51.4 系統研究現狀和趨勢 61.4.1 研究現狀 61.4.2 發展趨勢 71.5 系統建模與仿真 71.5.1 模型概念？性質及分類 71.5.2 數學建模及其過程 91.5.3 仿真建模與系統仿真 101.5.4 系統建模與仿真體系結構 111.6 對復雜問題建模與仿真的重要思考 121.6.1 復雜系統研究是建模與仿真發展的動力源 121.6.2 支撐復雜系統建模與仿真的新理論 131.6.3 復雜系統建模方法學進展 141.6.4 適應于復雜仿真系統的體系結構 141.6.5 復雜系統建模環境及工具 141.6.6 復雜仿真系統與VV&A技術 15思考題 15第2章系統建模的基本理論 162.1 引言 162.2 模型論及其相關理論 162.2.1 引言 162.2.2 實際系統的抽象 162.2.3 系統描述及其保存關系 172.2.4 模型的非形式化與形式化描述 202.2.5 模型集總 222.2.6 模型簡化 232.2.7 模型修改 282.2.8 模型靈敏度分析 292.2.9 模型的有效性及可信性 312.3 相似理論及演繹推理 342.3.1 引言 342.3.2 相似概念及分類 352.3.3 相似關系 362.3.4 相似定理 362.3.5 演繹推理 382.3.6 連續物理系統的相似性及其模型通式 392.4 系統辨識理論 402.4.1 系統辨識概念？定義及要素 402.4.2 系統辨識框架和內容 412.4.3 系統辨識方法與算法 432.5 系統層次性與分形理論 462.5.1 系統的層次性概念 462.5.2 系統分析與層次分析 462.5.3 系統層次分析方法概述 472.5.4 系統分形概念 512.5.5 分形理論的要點 512.6 復雜適應系統理論 532.6.1 基本概念 542.6.2 CAS樹 552.6.3 主體的適應和學習 552.6.4 CAS宏觀模型 572.7 定性理論？模糊理論及云理論 592.7.1 定性理論的產生及其范疇 592.7.2 定性推理 602.7.3 定性建模 622.7.4 模糊理論的產生 642.7.5 模糊集合(論) 642.7.6 模糊集合運算和基本定理 652.7.7 模糊數和模糊集合特征描述 672.7.8 模糊關系 672.7.9 云理論 682.8 自組織理論 712.8.1 引言 712.8.2 理論基礎及研究范疇 712.8.3 系統自組織概念 712.8.4 耗散結構論 722.8.5 協同學 722.8.6 日趨完善的自組織理論 732.9 元胞自動機與支持向量機理念 742.9.1 引言 742.9.2 元胞自動機理念 742.9.3 元胞自動機的功能特點 752.9.4 支持向量機理念和內涵 762.9.5 支持向量分類機 762.9.6 支持向量回歸機 772.10 灰色系統理論和馬爾可夫理論 782.10.1 引言 782.10.2 灰色系統基本原理 782.10.3 灰色系統理論體系結構 792.10.4 灰色概念？運算及灰色聯度分析 792.10.5 灰色系統建模 812.10.6 馬爾可夫過程 812.10.7 馬爾可夫鏈及其相關定義和定理 822.11 圖論 862.11.1 引言 862.11.2 圖概念及重要術語 872.11.3 樹及其生成樹 882.11.4 遍歷？歐拉圖及哈密頓圖 882.11.5 圖矩陣 882.12 網絡理論 892.12.1 引言 892.12.2 基本概念及其物理意義 892.12.3 網絡*大流及*小流 902.12.4 *短路和*小代價流 912.12.5 工程網絡圖 922.12.6 計算機網絡 932.12.7 Petri網 952.12.8 人工神經網絡 962.12.9 貝葉斯網 982.13 元模型及綜合集成研討廳理念 1002.13.1 引言 1002.13.2 元模型理念及其相關概念 1002.13.3 綜合集成研討廳理念 1022.14 虛擬現實及其相關理論 1032.14.1 引言 1032.14.2 基本概念及定義 1032.14.3 VR系統及分類 1042.14.4 VR硬？軟件工具 1042.14.5 VR技術及其應用 105思考題 108第3章常用數學建模方法？原理及案例 1103.1 概述 1103.1.1 引言 1103.1.2 數學建模方法的選取 1103.2 機理分析法 1113.2.1 方法原理 1113.2.2 建模過程 1113.2.3 應用案例 1123.3 直接相似法 1143.3.1 方法原理 1143.3.2 建模過程 1143.3.3 應用案例 1153.4 量綱分析法 1163.4.1 方法原理 1163.4.2 建模過程 1163.4.3 應用案例 1173.5 比例法 1183.5.1 方法原理 1183.5.2 建模過程 1183.5.3 應用案例 1183.6 概率統計法 1193.6.1 方法原理 1193.6.2 建模過程 1193.6.3 應用案例 1203.7 回歸分析法 1223.7.1 方法原理 1223.7.2 建模過程 1223.7.3 應用案例 1223.8 集合分析法 1253.8.1 方法原理 1253.8.2 建模過程 1253.8.3 應用案例 1253.9 層次分析法 1293.9.1 方法原理 1293.9.2 建模過程 1293.9.3 應用案例 1323.10 圖解法 1343.10.1 方法原理 1343.10.2 建模過程 1343.10.3 應用案例 1363.11 蒙特卡羅法 1373.11.1 方法原理 1373.11.2 建模過程 1373.11.3 應用案例 1373.12 模糊集論法 1383.12.1 引言 1383.12.2 隸屬函數確定法 1393.12.3 模糊聚類分析法 1403.12.4 模糊模式識別法 1423.12.5 模糊綜合評判法 1433.13 “隔艙”系統法 1443.13.1 方法原理 1443.13.2 建模過程 1443.13.3 應用案例 1443.14 灰色系統法 1463.14.1 方法原理 1463.14.2 建模過程 1463.14.3 應用案例 1463.15 想定法 1493.15.1 方法原理 1493.15.2 建模過程 1493.15.3 應用案例 1493.16 計算機輔助法 1503.16.1 方法原理 1503.16.2 建模過程 1513.16.3 應用案例 1513.17 系統辨識法 1523.17.1 方法原理 1523.17.2 建模過程 1533.17.3 應用案例 1533.18 神經網絡法 1553.18.1 方法原理 1553.18.2 建模過程 1563.18.3 應用案例 156思考題 158第4章面向復雜系統建模的新方法與技術 1614.1 概述 1614.2 混合建模方法與技術 1614.2.1 引言 1614.2.2 分析G統計法 1614.2.3 模糊辨識法 1644.2.4 基于模糊神經網絡的模型辨識 1674.3 組合建模方法與技術 1714.3.1 方法原理 1714.3.2 技術特點 1724.3.3 典型應用 1724.4 基于智能技術的Agent/MAS建模方法與技術 1754.4.1 引言 1754.4.2 方法原理 1754.4.3 技術特點 1764.4.4 典型應用 1774.5 基于Petri網建模方法與技術 1794.5.1 引言 1794.5.2 方法原理 1804.5.3 技術特點 1814.5.4 典型應用 1814.6 馬爾可夫建模方法與技術 1844.6.1 引言 1844.6.2 動態系統傳統馬爾可夫建模方法與技術 1854.6.3 動態系統模糊馬爾可夫建模方法與技術 1884.7 Bootstrap？Bayes及BayesBootstrap建模方法與技術 1914.7.1 引言 1914.7.2 Bootstrap建模方法與技術 1914.7.3 BayesBootstrap建模方法與技術 1924.7.4 Bayes建模方法與技術 1944.8 基于貝葉斯網的建模方法與技術 1974.8.1 引言 1974.8.2 基于專家主導的貝葉斯網建模方法與技術 1974.8.3 基于聯結樹的貝葉斯網建模方法與技術 2014.9 定性建模方法與技術 2034.9.1 引言 2034.9.2 基于pG范數的近似推理定性建模方法與技術 2034.9.3 基于通用系統問題求解系統理論的歸納推理定性建模方法與技術 2064.9.4 基于QSIM 算法的定性建模方法與技術 2104.9.5 基于微分方程定性理論的建模方法與技術 2134.9.6 基于范例推理建模方法與技術 2174.10 基于因果關系的建模方法與技術 2194.10.1 引言 2194.10.2 方法原理 2194.10.3 技術特點 2204.10.4 典型應用 2204.11 基于云理論的建模方法與技術 2234.11.1 引言 2234.11.2 方法原理 2234.11.3 技術特點 224

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