粗糙集：不确定性的决策 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书针对粗糙集理论及电脑工具箱方法做一详细的介绍，希望能使初学者很快的进入粗糙集理论的领域，并加以应用于不确定度的分析领域之中。主要的特色在于使用简单的白话文说明数学模式及模型的表示，并且以自行撰写的C语言电脑工具箱辅助运算，达成学习的效果。

　　第一章为粗糙集的基本概念，主要说明粗糙集的来源、基本概念及未来之发展。第二章为粗糙集的基本数学概念，以集合为出发点，建立学习者之数学基础。第三章为粗糙集的数学模型，说明相关数学方式之计算。第四章为应用之实例，总共提出七个实例，详细将所有的计算步骤一步一步的加以列出，使读者能更深入了解粗糙集之涵义。第五章则为粗糙集的C语言电脑工具箱，同时也验证第四章中实例的正确性。
 

《信息融合与决策支持系统：理论、方法与应用》 内容简介 本书系统阐述了信息融合的理论基础、关键技术、算法模型及其在复杂决策支持系统中的应用。面对当今社会海量、异构、不确定的信息环境，如何有效地整合多源异构数据，提取高价值信息，并基于此做出科学、可靠的决策，已成为信息科学、人工智能和管理科学领域的核心挑战。本书旨在为研究人员、工程师及决策者提供一套全面而深入的理论框架和实用工具集。 第一部分：信息融合基础与理论框架 本书首先从信息论和概率论的视角出发，界定了信息融合的基本概念、层次结构与目标。详细讨论了信息融合的三个主要层次：源级融合（Signal/Data Level Fusion）、特征级融合（Feature Level Fusion）和决策级融合（Decision Level Fusion）。 在理论基础方面，本书深入探讨了处理不确定性和不完全信息的方法论。重点分析了经典概率论、贝叶斯理论在信息融合中的应用及其局限性。随后，引入并详细阐述了处理非概率不确定性的重要工具：模糊集理论（Fuzzy Set Theory）、证据理论（Evidence Theory，或称Dempster-Shafer理论），以及如何利用官能度（Functors）和信息熵的概念来量化信息的不确定性与冗余度。 第二部分：多源异构信息建模与集成技术 信息融合的难点在于如何有效地对来自不同传感器、不同格式的数据进行建模和对齐。本书专门用一章的篇幅讨论了异构数据的表示方法。 1. 数据对齐与预处理： 讨论了时间同步、空间配准和语义对齐的关键技术。特别关注了如何处理缺失数据和异常值对融合结果的影响，提出了基于鲁棒统计方法的预处理流程。 2. 本体论与语义框架： 阐述了如何利用本体论（Ontology）构建统一的知识表示框架，实现不同信息源之间的语义互操作性。这对于处理诸如自然语言文本、图像、时间序列等结构差异巨大的数据至关重要。 3. 关联性度量： 探讨了衡量不同信息源之间相关性和冗余度的度量方法，包括互信息、交叉熵以及基于图结构的关联度分析，确保融合过程的有效性而非简单的数据堆砌。 第三部分：核心融合算法与模型 本书的核心部分聚焦于实现信息有效集成的数学和计算模型。 1. 基于贝叶斯框架的融合： 详细介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展形式——扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在状态估计与跟踪中的应用。对于非线性系统，本书还探讨了粒子滤波（Particle Filter）在复杂动态系统信息融合中的优势与实现细节。 2. 基于证据理论的决策级融合： 深入讲解了Dempster-Shafer理论如何构建基本信念分配（BPA），以及如何通过Dempster组合规则集成多专家的意见或多传感器的证据。重点分析了如何应对证据冲突（Conflict Resolution）的策略，例如基于概率分布或权重调整的冲突处理方法。 3. 深度学习与信息融合： 引入了最新的研究进展，探讨了如何利用深度神经网络（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和Transformer结构）进行特征级和决策级的深度融合。特别是提出了多模态深度学习架构，用以自动学习不同模态特征之间的复杂非线性交互关系。 第四部分：决策支持系统中的应用与评估 信息融合的最终目的是支持高质量的决策制定。本部分将理论与实际应用紧密结合。 1. 决策模型构建： 讨论了如何将融合后的高置信度信息输入到决策模型中，包括基于多准则决策分析（MCDA）的方法（如TOPSIS, AHP的改进版）以及基于风险和效用理论的决策制定过程。 2. 系统评估指标： 提供了对信息融合系统性能进行量化评估的标准和指标。这包括准确性（Accuracy）、召回率（Recall）、融合增益（Fusion Gain）、鲁棒性（Robustness）以及计算效率等关键维度。 3. 案例分析： 提供了多个跨领域的实际应用案例，包括： 智能目标跟踪与识别： 多传感器（雷达、红外、视觉）数据的实时融合。 环境监测与灾害预警： 气象、遥感和地面观测数据的集成分析。 金融风险评估： 整合宏观经济指标、市场交易数据和社交媒体情绪指标的综合决策模型。 本书结构严谨，理论阐述深入浅出，兼顾了工程实践需求，适合作为高等院校信息科学、自动化、计算机科学、运筹管理等专业的研究生教材或高年级本科生参考书，同时也是从事智能系统、数据分析和决策支持领域工程技术人员的必备参考手册。本书强调构建适应不确定环境的、可解释且高可靠性的信息处理与决策机制。

作者简介

温坤礼

　　1979年于逢甲大学取得电机学士学位，1983年于逢甲大学取得自动控制硕士学位，1997年于国立中央大学机械系取得机械博士学位。目前于建国科技大学电机工程系担任教授职务，1988年至1989年担任电机系主任。学术方面为台湾感性资讯学会秘书长、Journal of Grey System总编辑及中国北京信息科技大学机电工程学院特聘教授。主要研究方向为灰色系统理论、粗糙集理论、软性计算及电脑程式语言。

　　E-mail：grey@ctu.edu.tw

游美利

　　1980年于静宜大学取得化学学士学位，1986年于静宜大学取得应用化学硕士学位，2011年毕业于国立云林科技大学工程科技研究所，取得博士学位。自1976年任职于建国科技大学通识教育中心，曾任人文社会组组长，目前担任教授职务。学术方面为担任中华花艺教授，主要的研究方向为环安防灾、中华花艺及感性工学理论。

　　E-mail：mei@ctu.edu.tw
 

序言
目录
图目录
表目录
常用粗糙集符号说明

第1章 粗糙集的概念
1.1 前言
1.2 粗糙集的产生
1.3 粗糙集的基本假设——知识
1.4 粗糙集的特性
1.5 粗糙集、模煳集、实证理论与灰色理论的异同性
1.6 粗糙集的研究内容
1.7 粗糙集的未来发展

第2章 粗糙集的基本数学
2.1 集合的基本性质
2.2 集合关系
2.3 粗糙集的范畴

第3章 粗糙集的数学模型
3.1 知识资讯系统与决策表
3.2 离散化方法
3.3 知识的约简

第4章 粗糙集的实例
4.1 汽车购买属性重要性之分析
4.2 酚酸醯胺化合物官能基权重因子之分析
4.3 无人机影响因子之分析
4.4 狗吠声的声音辨识
4.5 气体绝缘放电影响因子之分析
4.6 男子竞速熘冰300M计时赛
4.7 幼稚园及托儿所之选择

第5章 粗糙集的电脑工具箱
5.1 电脑工具箱之需求及特性
5.2 电脑工具箱于实例上之验证
5.3 粉尘爆炸影响因子重要性之研究
参考书目

 

序

　　西元1982年，波兰的数学家Zdzislaw Pawlak针对Friedrich Ludwig Gottlob Frege的边界线区构想提出了粗糙集（rough set）的概念，并且出版了第一本粗糙集的书。接着在1992年，波兰数学家R.Slowinski主编的关于粗糙集应用及相关方法比较研究的论文集也随着出版。此一理论到目前已经发展了将近四十年，并且经过许多电脑学家和数学家不懈地研究，在理论上也日渐趋于完善。特别是上个世纪的八十年代末和九十年代初，在知识发现等领域得到了相当成功的应用，因而越来越受到国际上的广泛关注。同样的在台湾也是有相当多的学者投入此一领域，并且在资讯系统、人工智慧、决策支持系统、知识与数据挖掘、模式识别与分类及故障检测等方面得到了相当多成功的成果。但是大家会发现，在所有介绍粗糙集的书籍中，均为英文、日文及简体中文版，并无繁体中文版之书籍，使得学习此一理论变得相当困难。因此作者大胆的将近年的研究心得加以整理，以最浅显的繁体字版呈现，并且使用工程界中最基础的C语言，整合完成辅助的粗糙集电脑工具箱，期望能对初学者有所助益。

　　本书的第一章为粗糙集的基本概念，主要说明粗糙集的来源、基本概念及未来之发展。第二章为粗糙集的基本数学概念，以集合为出发点，建立学习者之数学基础。第三章为粗糙集的数学模型，说明相关数学方式之计算。第四章为应用之实例，总共提出七个实例，详细的将所有的计算步骤一步一步的加以列出，使读者能更深入了解粗糙集之涵义。第五章则为粗糙集的C语言电脑工具箱，同时也验证第四章中实例的正确性。

　　由于作者才疏学浅，如有缺失尚请先进不吝指教。
 

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回事。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，它探討了在醫療診斷中，如何利用有限的資訊來輔助醫生做出判斷；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」，而是教你如何系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，大家都拿不出絕對的證據，只能靠經驗判斷。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，並且做出更扎實的選擇。

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才能讀懂的學術著作。然而，出乎我意料的是，作者的文字風格非常吸引人，而且他巧妙地將艱澀的理論，轉化成了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。 它讓我重新思考了許多過去的經驗。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，提取出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，讓我在面對複雜問題時，能夠有更多元的視角和更有效的解決方案。

评分☆☆☆☆☆

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了。書裡沒有那些讓人昏頭轉向的術語堆疊，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，一開始大家對他可能有很多不確定的地方，不知道他的能力、他的想法，但隨著時間的累積，你會慢慢建立起對他的了解。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。 它不是那種讓你讀了就立刻能寫出高深論文的教科書，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，依然能做出相對穩健的決策。這對我們在職場上，尤其是在資訊爆炸的時代，真的太有用了。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☆☆☆☆☆

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表。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家和電腦科學家的領域。但幸運的是，作者用一種非常人性化的方式，為我們打開了這扇門。它沒有一開始就丟給你一堆公式，而是從最根本的問題出發：我們如何在充滿不確定性的世界裡，做出更好的決策？ 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」的困境，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，讓我不再害怕做出決定，而是學會如何更有信心地去面對未知的結果。

评分☆☆☆☆☆

這本《粗糙集：不確定性的決策》真的顛覆了我對「複雜理論」的刻板印象。我原本以為這會是一本極度學術、門檻很高的書，大概只適合專業研究者閱讀。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，反而用了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出判斷。這讓我聯想到，我在日常生活中，很多時候都會面臨資訊爆炸的困境，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，更聰明地做出決定的方法論。