多源信息密度集結(jié)算子理論及應(yīng)用

出版時間:2012-6  出版社:科學(xué)出版社  作者:易平濤  頁數(shù):210  字?jǐn)?shù):278000  
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內(nèi)容概要

  本書集中研究了“多源信息密度集結(jié)算子”的相關(guān)理論及方法。密度算子具有內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢,它能在保持自身獨特的集結(jié)特征之外,通過參數(shù)設(shè)置,組合其他經(jīng)典算子的方式繼承各種算子的數(shù)值特性,因而是一類具有很強“獨特性及兼容性”的算子。全書主體由三大部分組成:基礎(chǔ)理論部分主要針對實型數(shù)據(jù)形式,提出了實點型密度算子和廣義實型密度算子的概念,并對密度算子的相關(guān)性質(zhì)進行了分析;拓展理論部分主要介紹了三種形式的密度算子,即不確定信息型密度算子、誘導(dǎo)密度算子以及基于隨機模擬視角的密度算子;應(yīng)用部分分別從決策情境和決策效果兩方面進行研究,開發(fā)了基于“競爭”、“獎懲”和“協(xié)商”三種決策情境的密度算子,另外,針對“組合評價”、“組合預(yù)測”以及“多階段群體評價”三個問題,利用密度算子對原有的方法進行了改進或拓展。
  《多源信息密度集結(jié)算子理論及應(yīng)用》內(nèi)容新穎、豐富,可作為經(jīng)濟、管理和工業(yè)工程等專業(yè)高年級本科生、研究生的參考用書,也可供規(guī)劃、評價、數(shù)據(jù)挖掘等決策部門的理論和實際工作者參考。

書籍目錄

前言
第1篇 緒論
第1章 多源信息密度集結(jié)算子概述
1.1 信息集結(jié)算子概述
1.1.1 信息集結(jié)的概念
1.1.2 信息集結(jié)算子的分類
1.1.3 信息集結(jié)算子簡介
1.2 多源信息密度算子的提出
1.3 密度集結(jié)算子簡介
1.3.1 密度算子的信息集結(jié)過程
1.3.2 密度算子的集結(jié)表達式
1.4 密度集結(jié)算子的特征
1.5 密度集結(jié)算子的研究體系
1.5.1 密度集結(jié)算子的結(jié)構(gòu)安排
1.5.2 密度集結(jié)算子的理論價值
1.6 小結(jié)
第2篇 多源信息密度集結(jié)算子的基礎(chǔ)研究
第2章 實型密度集結(jié)算子
2.1 引言
2.2 實點型密度算子
2.2.1 一維實點型數(shù)據(jù)聚類問題及方法
2.2.2 密度加權(quán)平均中間算子
2.2.3 五種密度合成算子
2.2.4 算例分析
2.2.5 結(jié)束語
2.3 廣義實型密度算子
2.3.1 算子相關(guān)定義
2.3.2 數(shù)據(jù)元素的聚類
2.3.3 密度加權(quán)向量
2.3.4 廣義實型密度合成算子
2.3.5 算子在多屬性群決策中的應(yīng)用
2.3.6 結(jié)束語
2.4 小結(jié)
第3章 密度算子及其相關(guān)分析
3.1 引言
3.2 DⅣA算子和DⅥrGA算子及其性質(zhì)分析
3.2.1 密度中間算子
3.2.2 密度合成算子
3.2.3 密度算子的性質(zhì)
3.2.4 算例分析
3.2.5 結(jié)柬語
3.3 DWHA算子及其性質(zhì)分析
3.3.1 密度加權(quán)調(diào)和平均中間算子
3.3.2 調(diào)和密度算子
3.3.3 調(diào)和密度算子性質(zhì)分析
3.3.4 算例分析
3.3.5 結(jié)束語
3.4 密度算子集結(jié)方式的比較分析
3.4.1 密度算子的集結(jié)模式
3.4.2 集結(jié)方式的比較分析
3.4.3 算例分析
3.4.4 結(jié)束語
3.5 小結(jié)
第3篇 多源信息密度集結(jié)算子的拓展研究
第4章 不確定信息型密度算子
4.1 引言
4.2 區(qū)間數(shù)密度算子
4.2.1 區(qū)間數(shù)的聚類問題及方法
4.2.2 密度加權(quán)向量
4.2.3 區(qū)間數(shù)密度算子的定義
4.2.4 應(yīng)用算例
4.3 三角模糊數(shù)密度算子
4.3.1 三角模糊數(shù)的聚類問題及方法
4.3.2 密度加權(quán)向量
4.3.3 三角模糊數(shù)密度算子的定義
4.3.4 應(yīng)用算例
4.4 直覺模糊數(shù)密度算子
4.4.1 直覺模糊數(shù)的聚類問題及方法
4.4.2 密度加權(quán)向量
4.4.3 直覺模糊數(shù)密度算子的定義
4.4.4 立用算例
4.5 語言信息密度算子
4.5.1 語言信息及其聚類
4.5.2 語言信息密度算子的定義
4.5.3 密度加權(quán)向量
4.5.4 應(yīng)用算例
4.6 二元語義信息密度算子
4.6.1 一--元語義信息及其聚類
4.6.2 密度加權(quán)向量
4.6.3 一元語義密度算子
4.6.4 應(yīng)用算例
4.7 小結(jié)
第5章 誘導(dǎo)密度算子及其分析
5.1 引言
5.2 誘導(dǎo)密度算子
5.2.1 誘導(dǎo)數(shù)據(jù)對的聚類分析
5.2.2 密度加權(quán)向量
5.2.3 誘導(dǎo)密度算子的定義
5.3 誘導(dǎo)密度算子性質(zhì)分析
5.4 算例分析
5.5 小結(jié)
第6章 基于隨機模擬視角的密度算子
6.1 引言
6.2 隨機模擬算法簡介
6.2.1 優(yōu)勝度矩陣法
6.2.2 優(yōu)勝度矩陣法在自主式評價中的應(yīng)用
6.2.3 模擬測試法
6.2.4 模擬測試法在差異型評價法比較分析中的應(yīng)用
6.2.5 結(jié)束語
6.3 混合數(shù)據(jù)型密度算子
6.3.1 混合數(shù)據(jù)的預(yù)處理
6.3.2 隨機模擬密度算子
6.3.3 隨機模擬密度算子的基本步驟
6.3.4 模擬算例
6.3.5 結(jié)束語
6.4 殘缺矩陣型密度算子
6.4.1 問題界定及數(shù)據(jù)處理
6.4.2 基于隨機模擬視角的殘缺矩陣型密度算子
6.4.3 應(yīng)用算例
6.5 幾種信息集結(jié)算子的結(jié)構(gòu)靈敏度分析
6.5.1 常用信息集結(jié)算子簡介
6.5.2 算子結(jié)構(gòu)靈敏度測度
6.5.3 隨機模擬的步驟
6.5.4 模擬算例
6.6 小結(jié)
第4篇 多源信息密度集結(jié)算子的應(yīng)用研究
第7章 競爭性密度算子及其應(yīng)用
7.1 引言
7.2 帶有競爭性特征的聚類方法
7.3 競爭性密度加權(quán)向量
7.4 應(yīng)用算例
7.5 小結(jié)
第8章 帶有獎懲特征的密度算子
8.1 引言
8.2 獎懲等級系數(shù)的確定
8.2.1 等級系數(shù)的形式
8.2.2 等級系數(shù)的確定
8.3 指標(biāo)權(quán)重的確定
8.4 帶有獎懲特征的密度算子構(gòu)建
8.4.1 密度加權(quán)向量的確定
8.4.2 帶有獎懲特征的密度算子的定義
8.5 應(yīng)用算例
8.6 小結(jié)
第9章 基于協(xié)商視角的密度算子
9.1 引言
9.2 組內(nèi)協(xié)商模型
9.3 組間協(xié)商模型
9.4 應(yīng)用算例
9.5 小結(jié)
第10章 密度算子在組合評價中的應(yīng)用
10.1 引言
10.2 組合評價問題描述
10.3 基于密度算子的組合評價方法
10.3.1 DWAForca算子的定義與性質(zhì)
10.3.2 元素分組及權(quán)向量的確定
10.4 DWAForce算子的應(yīng)用步驟
10.5 應(yīng)用算例
10.6 小結(jié)
第11章 密度算子在組合預(yù)測中的應(yīng)用
11.1 引言
11.2 傳統(tǒng)的加權(quán)算術(shù)平均組合預(yù)測方法
11.3 基于密度算子的組合預(yù)測方法
11.3.1 單項預(yù)測方法的聚類
11.3.2 密度加權(quán)向量的確定
11.3.3 基于密度算子的組合預(yù)測模型
11.4 算例分析
11.5 小結(jié)
第12章 密度算子在多階段群體評價中的應(yīng)用
12.1 引言
12.2 問題界定
12.3 相關(guān)權(quán)重的確定
12.3.1 專家權(quán)重系數(shù)的確定
12.3.2 各階段權(quán)重系數(shù)的確定
12.4 信息集結(jié)途徑分析
12.5 算例分析
12.6 小結(jié)
第5篇 總結(jié)
第13章 結(jié)論與研究展望
13.1 本書成果總結(jié)與進一步研究展望
13.1.1 成果總結(jié)
13.1.2 進一步研究工作展望
13.2 多源信息密度算子的理論與應(yīng)用展望
13.2.1 理論方面
13.2.2 應(yīng)用方面
參考文獻

編輯推薦

  《多源信息密度集結(jié)算子理論及應(yīng)用》集成了該算子基礎(chǔ)理論方面的若干研究成果。雖然安排有“拓展研究”及“應(yīng)用研究”的篇章,但從研究導(dǎo)向及行文風(fēng)格上依然偏向理論化。相較于多源信息密度集結(jié)算子理論體系的預(yù)期架構(gòu),本書依然算是初步的成果匯總,進一步的研究工作將主要聚焦于算子決策質(zhì)量的實證研究、算子情景性應(yīng)用、群體智慧挖掘等方面。

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