環(huán)境信息規(guī)范對稱與普適性

內(nèi)容概要

　　本書源于自然界普遍存在的規(guī)范對稱性原理，在視環(huán)境指標(biāo)值為環(huán)境信息，并對其進(jìn)行規(guī)范變換的基礎(chǔ)上，分別建立了用指標(biāo)規(guī)范值表示的空氣環(huán)境質(zhì)量、水環(huán)境（包括地表水、地下水和湖泊富營養(yǎng)化水體環(huán)境）質(zhì)量及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的多種不確定怪分析方法和網(wǎng)絡(luò)智能模型及多個(gè)普適指數(shù)公式。模型、方法和公式簡潔、對稱、和諧、統(tǒng)一及普適、通用。書中提出的對稱性和規(guī)范變換思想及采用的優(yōu)化方法對其他相關(guān)學(xué)科的研究和發(fā)展有借鑒、啟迪和推動作用。
　　本書適用于環(huán)境科學(xué)、環(huán)境工程、環(huán)境系統(tǒng)分析、環(huán)境信息分析、環(huán)境信息系統(tǒng)、環(huán)境遙感、地理信息系統(tǒng)、水文學(xué)及水資源、水利水電、資源環(huán)境及可持續(xù)發(fā)展等多種不同學(xué)科、專業(yè)讀者的需要，可作為有關(guān)專業(yè)博士生、碩士生、高年級本科生的教材或教學(xué)參考用書，亦可供高校教師、科技工作者和高層次管理人員參考。

作者簡介

李祚泳，男，1944年生，四川宜賓縣人。1967年四川大學(xué)物理系畢業(yè)，1968-1977年先后在農(nóng)場勞動和雷波縣水電廠工作，1981年獲中國計(jì)量科學(xué)院碩士學(xué)位。1992年起任成都信息工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，享受國務(wù)院特殊津貼；四川省第三批（2002年）和第八批（2010年）學(xué)術(shù)帶頭人。己在《Atmos.Env.》、《Science
in
China》、《中國科學(xué)》、《環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)》等國內(nèi)外期刊上發(fā)表論文300余篇。論文被SCI、EI檢索60余篇；合著《環(huán)境質(zhì)量評價(jià)原理與方法》、《可持續(xù)發(fā)展評價(jià)模型與應(yīng)用》和《環(huán)境信息規(guī)范對稱與普適性》專著3本；論著被引用2800余次。獲教育部和四川省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)2項(xiàng)，三等獎(jiǎng)3項(xiàng)；獲成都市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)3項(xiàng)；2003年獲成都信息工程學(xué)院首屆杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)。
研究方向：環(huán)境信息分析、環(huán)境評價(jià)與規(guī)劃、可持續(xù)發(fā)展評價(jià)、水文學(xué)及水資源、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化算法。

書籍目錄

前言
第1章  概述
  1.1  信息分析
  1.2  環(huán)境信息分析
  1.3  環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的研究現(xiàn)狀
  1.4  本書的寫作背景和主要內(nèi)容
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第2章  環(huán)境信息分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)——優(yōu)化算法
  2.1  禁忌搜索算法
  2.2  模擬退火算法
  2.3  遺傳算法
  2.4  量子遺傳算法
  2.5  免疫進(jìn)化算法
  2.6  蟻群算法
  2.7  魚群算法
  2.8  粒子群算法
  2.9  蜂群算法
  2.10  混洗蛙跳算法
  2.11  猴王遺傳算法
  2.12  智能解域搜索算法
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第3章  環(huán)境信息分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)——分析方法
  3.1  有限方案多屬性決策分析法
  3.2  模糊分析法
  3.3  灰色分析法
  3.4  物元可拓分析法
  3.5  集對分析法
  3.6  未確知測度分析法
  3.7  突變論分析法
  3.8  參數(shù)化多元組合算子分析法
  3.9  投影尋蹤分析法
  3.10  BP網(wǎng)絡(luò)分析法
  3.11  徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法
  3.12  概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法
  3.13  支持向量機(jī)分析法
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第4章  環(huán)境信息分析的物理學(xué)原理
  4.1  環(huán)境信息的規(guī)范對稱性
  4.2  環(huán)境質(zhì)量的萬有引力定律
  4.3  環(huán)境質(zhì)量的韋伯—費(fèi)希納定律
  4.4  環(huán)境信息分析的等效原理和疊加原理
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第5章  環(huán)境信息的規(guī)范變換與普適性
  5.1  環(huán)境信息的規(guī)范不確定性分析方法
  5.2  指標(biāo)規(guī)范值的環(huán)境信息分析的人工智能模型
  5.3  基于規(guī)范變換的環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式
  5.4  優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)式與公式中參數(shù)的優(yōu)化
  5.5  指標(biāo)的賦權(quán)
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第6章  指標(biāo)規(guī)范值的空氣環(huán)境質(zhì)量的信息分析方法
  6.1  空氣指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的規(guī)范變換式
  6.2  空氣指標(biāo)規(guī)范值的分級標(biāo)準(zhǔn)及評價(jià)函數(shù)的設(shè)計(jì)
  6.3  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量的模糊綜合評價(jià)
  6.4  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量的灰色聚類評價(jià)
  6.5  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量的未確知測度評價(jià)
  6.6  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量的物元可拓評價(jià)
  6.7  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量的集對分析評價(jià)
  6.8  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量的topsis評價(jià)
  6.9  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量評價(jià)的bp網(wǎng)絡(luò)模型
  6.10  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量評價(jià)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  6.11  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量評價(jià)的徑向基網(wǎng)絡(luò)模型
  6.12  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量評價(jià)的投影尋蹤回歸模型
  6.13  指標(biāo)規(guī)范值的空氣質(zhì)量評價(jià)的回歸支持向量機(jī)模型
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第7章  指標(biāo)規(guī)范值的地表水環(huán)境質(zhì)量的信息分析方法
  7.1  地表水指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的規(guī)范變換式
  7.2  地表水指標(biāo)規(guī)范值的分級標(biāo)準(zhǔn)及評價(jià)函數(shù)的設(shè)計(jì)
  7.3  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)的模糊綜合評價(jià)
  7.4  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)的灰色聚類評價(jià)
  7.5  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)的未確知測度評價(jià)
  7.6  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)的物元可拓評價(jià)
  7.7  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)的集對分析評價(jià)
  7.8  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)的TOPSIS評價(jià)
  7.9  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)評價(jià)的BP網(wǎng)絡(luò)模型
  7.10  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)評價(jià)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  7.11  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)評價(jià)的徑向基網(wǎng)絡(luò)模型
  7.12  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)評價(jià)的投影尋蹤回歸模型
  7.13  指標(biāo)規(guī)范值的地表水水質(zhì)評價(jià)的回歸支持向量機(jī)模型
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第8章  指標(biāo)規(guī)范值的地下水環(huán)境質(zhì)量的信息分析方法
  8.1  地下水指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的規(guī)范變換式
  8.2  地下水指標(biāo)規(guī)范值的分級標(biāo)準(zhǔn)及評價(jià)函數(shù)的設(shè)計(jì)
  8.3  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)的模糊綜合評價(jià)
  8.4  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)的灰色聚類評價(jià)
  8.5  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)的未確知測度評價(jià)
  8.6  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)的物元可拓評價(jià)
  8.7  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)的集對分析評價(jià)
  8.8  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)的TOPSIS評價(jià)
  8.9  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)評價(jià)的BP網(wǎng)絡(luò)模型
  8.10  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)評價(jià)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  8.11  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)評價(jià)的徑向基網(wǎng)絡(luò)模型
  8.12  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)評價(jià)的投影尋蹤回歸模型
  8.13  指標(biāo)規(guī)范值的地下水水質(zhì)評價(jià)的回歸支持向量機(jī)模型
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第9章  指標(biāo)規(guī)范值的湖泊富營養(yǎng)化的信息分析方法
  9.1  富營養(yǎng)化指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的規(guī)范變換式
  9.2  富營養(yǎng)化指標(biāo)規(guī)范值的分級標(biāo)準(zhǔn)及評價(jià)函數(shù)的設(shè)計(jì)
  9.3  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化的模糊綜合評價(jià)
  9.4  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化的灰色聚類評價(jià)
  9.5  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化的未確知測度評價(jià)
  9.6  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化的物元可拓評價(jià)
  9.7  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化的集對分析評價(jià)
  9.8  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化的TOPSIS評價(jià)
  9.9  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化評價(jià)的BP網(wǎng)絡(luò)模型
  9.10  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化評價(jià)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  9.11  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化評價(jià)的徑向基網(wǎng)絡(luò)模型
  9.12  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化評價(jià)的投影尋蹤回歸模型
  9.13  指標(biāo)規(guī)范值的富營養(yǎng)化評價(jià)的回歸支持向量機(jī)模型
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第10章  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的信息分析方法
  10.1  生態(tài)環(huán)境指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的規(guī)范變換式
  10.2  生態(tài)環(huán)境指標(biāo)規(guī)范值的分級標(biāo)準(zhǔn)及評價(jià)函數(shù)的設(shè)計(jì)
  10.3  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的模糊綜合評價(jià)
  10.4  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的灰色聚類評價(jià)
  10.5  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的未確知測度評價(jià)
  10.6  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的物元可拓評價(jià)
  10.7  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的集對分析評價(jià)
  10.8  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的TOPSIS評價(jià)
  10.9  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的BP網(wǎng)絡(luò)模型
  10.10  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
  10.11  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的徑向基網(wǎng)絡(luò)模型
  10.12  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的投影尋蹤回歸模型
  10.13  指標(biāo)規(guī)范值的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的回歸支持向量機(jī)模型
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第11章  空氣環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式
  11.1  空氣環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的必要性
  11.2  空氣指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的規(guī)范變換式
  11.3  空氣環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式
  11.4  空氣環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的可靠性分析
  11.5  空氣環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的應(yīng)用實(shí)例分析
  11.6  空氣環(huán)境質(zhì)量的突變模糊普適指數(shù)公式
  11.7  空氣環(huán)境質(zhì)量的萬有引力普適指數(shù)公式
  11.8  空氣環(huán)境質(zhì)量的指數(shù)冪乘積普適指數(shù)公式
  11.9  空氣環(huán)境質(zhì)量的突變和萬有引力及指數(shù)冪乘積指數(shù)公式的實(shí)例分析
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第12章  水環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式
  12.1  水環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的必要性
  12.2  3類水體環(huán)境指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的變換式
  12.3  水環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式
  12.4  水環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的可靠性分析
  12.5  水環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的應(yīng)用實(shí)例分析
  12.6  水環(huán)境質(zhì)量的突變模糊普適指數(shù)公式
  12.7  水環(huán)境質(zhì)量的萬有引力普適指數(shù)公式
  12.8  水環(huán)境質(zhì)量的指數(shù)冪乘積普適指數(shù)公式
  12.9  水質(zhì)的突變和萬有引力及指數(shù)冪乘積指數(shù)公式的實(shí)例分析
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
第13章  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式
  13.1  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的必要性
  13.2  生態(tài)環(huán)境指標(biāo)的選取及指標(biāo)參照值和指標(biāo)值的變換式
  13.3  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式
  13.4  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的可靠性分析
  13.5  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的普適指數(shù)公式的應(yīng)用實(shí)例分析
  13.6  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的突變模糊普適指數(shù)公式
  13.7  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的萬有引力普適指數(shù)公式
  13.8  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的指數(shù)冪乘積普適指數(shù)公式
  13.9  生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的突變和萬有引力及指數(shù)冪乘積指數(shù)公式的實(shí)例分析
  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)
總結(jié)與展望
后記

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：1.3 環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的研究現(xiàn)狀1.3.1 空氣環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的研究現(xiàn)狀當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者已提出多種空氣環(huán)境質(zhì)量評價(jià)方法，總體可以分為以下3類：指數(shù)評價(jià)法、不確定性分析法和人工智能模型。1.3.1.1 空氣環(huán)境質(zhì)量指數(shù)評價(jià)法空氣環(huán)境質(zhì)量指數(shù)評價(jià)法因公式形式簡單、易于計(jì)算，結(jié)果又能以一個(gè)連續(xù)的實(shí)數(shù)值表示而常被采用。常用的空氣環(huán)境質(zhì)量指數(shù)有單因子評價(jià)指數(shù)和多因子評價(jià)指數(shù)。而后者又根據(jù)多因子評價(jià)指數(shù)的基本形式有代數(shù)迭加型、均值型或加權(quán)均值型、幾何均值型、冪指數(shù)型、均方根型、向量型、最大值和混合加權(quán)模式型等多種類型綜合指數(shù)公式。此外，還有將空氣質(zhì)量的好壞與空氣污染物對環(huán)境功能的損害程度相聯(lián)系的污染損害指數(shù)公式以及筆者提出的標(biāo)度指數(shù)法和余分指數(shù)合成法等。1.3.1.2 空氣環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的不確定性分析方法由于空氣環(huán)境質(zhì)量評價(jià)過程通常具有隨機(jī)性、模糊性、灰色性、不完全性、不相容。性等不確定性特征，因而多年來，國內(nèi)外學(xué)者提出了將末確知測度分析法、灰色聚類法、集對分析法、對應(yīng)分析法、模糊綜合評價(jià)法、物元可拓法和多目標(biāo)決策分析法（TOPSIS）等多種不確定性分析方法應(yīng)用于空氣環(huán)境質(zhì)量評價(jià)。此外，有人依據(jù)屬性識別理論中有關(guān)屬性集、屬性測度、有序分割類等基本概念和置信度準(zhǔn)則，建立空氣環(huán)境質(zhì)量綜合評價(jià)的屬性識別模型。

編輯推薦

《環(huán)境信息規(guī)范對稱與普適性》：目睹當(dāng)今國內(nèi)學(xué)術(shù)界、科技界之現(xiàn)狀，重讀《江雪》有感，賦拙詩一首：跋涉書多精品絕，士眾大師缺。探索有險(xiǎn)阻，愚者去跋涉。——李祚泳

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