模糊集合理论在社会科学中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] 麦可·史密生，[美] 杰·弗桂能 著，林宗弘 译

图书标签:

• 模糊集合理论
• 社会科学
• 数学模型
• 决策分析
• 不确定性
• 数据分析
• 运筹学
• 人工智能
• 方法论
• 计量经济学

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221970

版次：1

商品编码：11154149

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2012-12-01

用纸：胶版纸

页数：80

正文语种：中文

内容简介

　　《模糊集合理论在社会科学中的应用》一书旨在引导社会科学研究者熟悉模糊集合与方法工作，以便在研究中使用它。本书介绍了模糊集合理论的基本概念及操作方法。作者从不同的社会科学学科里找出范例，并且尽量建立起模糊结合取向与传统数据分析技巧之间的关联性。

目录

序 第1章 导论 第2章 模糊集合教学的总纲 第1节 集合理论 第2节 为何要研究模糊集合？ 第3节 归属函数 第4节 模糊集合理论的运算 第5节 模糊数据与模糊变量 第6节 模糊集合的图解 第3章 测量成员归属 第1节 导论 第2节 建构归属函数的方法 第3节 模糊集合所需的测量特质 第4节 归属函数的测量特质 第5节 成员归属定义的不确定性估计 第4章 模糊集合的内在结构与特质 第1节 集势：模糊集合的总量 第2节 模糊集合的概率分布 第3节 定义与测量模糊性 第5章 模糊集合之间的简单关系 第1节 交集、并集与包含 第2节 侦测与评估模糊包含 第3节 包含的量化与建模 第4节 量化与类似成员规模 第6章 多变量模糊集合的关系 第1节 组成集合指数 第2节 多集合关系：并发率、共变异数与共同发生率 第3节 多重与部分并集与包含 第7章 总结 参考文献 译名对照表

前言/序言

《模糊集合理论在社会科学中的应用》 引言：理解现实的复杂性与不确定性 人类社会是一个充满复杂性和不确定性的宏观系统。社会现象往往不是非此即彼的清晰界限，而是呈现出程度上的模糊与过渡。例如，“贫困”并非一个明确的点，而是存在不同程度的贫困；“社会阶层”也并非泾渭分明，不同个体可能同时具备多个阶层的特征，或处于相邻阶层之间。传统的精确数学工具在处理这类模糊性问题时显得力不从心。模糊集合理论（Fuzzy Set Theory）的出现，为我们提供了一种全新的、更贴近现实的思维框架和分析工具，以数学的严谨性来处理和量化模糊概念，进而更深入地理解社会现象的内在逻辑。 本书《模糊集合理论在社会科学中的应用》正是基于这一理念，旨在系统介绍模糊集合理论的核心概念、基本方法，并重点阐述其在社会科学各个领域的广泛且深刻的应用。本书并非仅仅是理论的堆砌，而是力图搭建一座连接抽象理论与具体实践的桥梁，引导读者如何运用模糊集合工具来分析和解决社会研究中的实际问题。 第一章：模糊集合理论的基本概念与数学基础 本章将从最基础的层面出发，为读者构建对模糊集合理论的清晰认知。我们将首先回顾经典集合论中“隶属”的二元性——一个元素要么完全属于一个集合，要么完全不属于。在此基础上，引入模糊集合的核心概念——隶属度（Membership Degree）。隶属度是一个介于0到1之间的数值，用来表示一个元素在某个模糊集合中的“程度”。例如，在“高收入”这一模糊集合中，一个收入为100万元的人可能隶属于该集合的程度为0.9，而一个收入为50万元的人可能隶属于该集合的程度为0.5。 我们将详细阐述模糊集合的隶属函数（Membership Function），它是定义模糊集合的关键。隶属函数将一个论域中的元素映射到其在该模糊集合中的隶属度。常见的隶属函数类型，如三角隶属函数、梯形隶属函数、高斯隶属函数等，都将得到详尽的介绍，并说明它们在不同情境下的适用性。 在此基础上，我们将引入模糊集合的基本运算，包括模糊集合的并集（Union）、交集（Intersection）和补集（Complement）。这些运算在模糊集合的框架下，其定义与经典集合论有所不同，但同样能够捕捉到模糊逻辑中的“或”、“且”、“非”等关系。例如，模糊集合的并集运算通常采用“取最大值”或“代数和”等方式，而交集运算则常采用“取最小值”或“代数积”等方式。这些运算的细微差别及其在实际应用中的意义都将得到深入分析。 此外，本章还将简要介绍模糊逻辑（Fuzzy Logic）的基本原理，包括模糊命题、模糊推理等，为后续更复杂的应用奠定基础。读者将理解模糊集合理论不仅仅是静态的描述，更能够支撑动态的推理过程。 第二章：模糊集合理论在社会研究方法中的拓展 本章将聚焦于模糊集合理论如何为传统的社会研究方法注入新的活力，提供更精细化的分析工具。 模糊化与量化：在社会科学研究中，我们常常需要对抽象的、模糊的概念进行测量和量化。本章将深入探讨如何将模糊集合理论应用于概念的模糊化和量化过程。我们将介绍多种将定性描述转化为模糊集合模型的方法，包括专家咨询法、问号法、聚类分析辅助法等。这些方法能够帮助研究者将主观的、模糊的判断转化为可计算的隶属度，从而使模糊概念得以更科学地度量。 模糊模式识别与分类：许多社会现象的分析涉及到模式识别和分类。例如，将个体根据其社会经济特征划分为不同的群体，或识别出某种社会行为的模式。本章将介绍如何利用模糊集合理论进行模糊模式识别和分类。我们将讨论模糊聚类（Fuzzy Clustering）等技术，它能够允许一个对象同时属于多个类别，其隶属度可以被量化，这比传统的硬聚类方法更能反映社会现象的复杂性。例如，在社会经济分层研究中，个体可能同时具有中产阶级和工人阶级的某些特征，模糊聚类能够更好地刻画这种“跨越”的现象。 模糊综合评价：在社会评价、决策支持等领域，往往需要对多个指标进行综合评价，而这些指标本身可能带有模糊性。本章将介绍模糊综合评价（Fuzzy Comprehensive Evaluation）方法。该方法能够将多个模糊指标的信息进行集成，并给出一个整体性的模糊评价结果。我们将详细介绍模糊综合评价的步骤，包括因素集、评价集、权重集的确定，以及模糊运算在评价过程中的应用。例如，对某个社区的“宜居性”进行评价，涉及空气质量、交通便利性、教育资源等多个因素，而这些因素的描述本身就带有模糊性，模糊综合评价能够提供一个综合的、可解释的评价结果。 模糊决策支持：在复杂的社会决策场景下，往往存在不确定性和模糊性。本章将探讨模糊集合理论在决策支持系统中的应用。通过构建模糊决策模型，可以处理带有模糊偏好和模糊信息的决策问题，并为决策者提供更具参考价值的建议。例如，在资源分配、政策制定等领域，模糊决策能够更好地模拟现实的复杂情况，提供更灵活和鲁棒的解决方案。 第三章：模糊集合理论在特定社会科学领域的应用实例 本章将通过具体的案例分析，展示模糊集合理论在不同社会科学分支中的实际应用。这些案例将使理论更加具象化，并激发读者在自己研究领域中应用模糊集合理论的灵感。 政治学与公共管理： 选民群体分析：研究选民的政治倾向、投票行为时，其政治立场并非绝对。模糊集合理论可以用来刻画不同选民群体在不同政党或政治议题上的隶属程度，从而更精确地描绘政治格局。 政策评估：评估某项政策的效果时，往往涉及“成功”、“失败”、“部分成功”等模糊概念。模糊集合理论可以帮助构建模糊评价模型，对政策的各项影响进行综合评估，并揭示其在不同维度上的模糊边界。 治理能力评价：评价一个政府或机构的治理能力，可能涉及“透明度”、“效率”、“回应性”等模糊指标。模糊集合理论可以用来构建模糊综合评价模型，对治理能力进行多维度、精细化的评估。 社会学与社会分层： 社会阶层划分：如前所述，社会阶层并非清晰界限。模糊集合理论可以用来分析个体在不同社会阶层上的隶属度，揭示社会分层的模糊性和流动性。 社会网络分析：在分析社会网络时，人与人之间的关系强度或紧密程度也常带有模糊性。模糊集合理论可以用来描述模糊的社会关系，例如“较好的朋友”、“一般熟人”等，并在此基础上进行网络结构分析。 社会问题定义：如“犯罪”、“贫困”、“歧视”等社会问题，其界定往往是模糊的。模糊集合理论可以帮助研究者对这些问题进行更细致的模糊界定，并分析其影响因素的模糊程度。 经济学与市场行为： 消费者偏好建模：消费者的偏好并非总是明确的。模糊集合理论可以用来刻画消费者对产品或服务的模糊偏好，并分析其购买决策。 风险评估：在金融风险、市场风险评估中，风险的程度往往是模糊的。模糊集合理论可以用来描述不同程度的风险，并构建模糊风险评估模型。 市场细分：将消费者市场进行细分时，往往存在模糊的边界。模糊集合理论可以用来实现更精细化的市场细分，识别出带有模糊特征的消费者群体。 教育学与心理学： 学习能力评估：学生的学习能力、掌握程度并非简单的“合格”或“不合格”。模糊集合理论可以用来描述不同程度的学习掌握水平，并对学习效果进行更精细化的评估。 心理健康诊断：心理健康问题往往具有模糊性和程度性。模糊集合理论可以用来刻画不同程度的心理困扰，并辅助心理诊断。 教学方法优化：评估不同教学方法的有效性，往往涉及“有效”、“一般”、“效果不佳”等模糊评价。模糊集合理论可以帮助对教学方法进行更全面的评估，并为教学优化提供依据。 第四章：模糊集合理论与其他分析工具的结合与展望 本章将超越单一理论的框架，探讨模糊集合理论与其他分析工具的融合，以及未来的发展方向。 与统计学结合：模糊集合理论可以与传统的统计学方法相结合，例如模糊回归分析、模糊统计推断等，在保留统计学严谨性的同时，更好地处理模糊数据。 与机器学习结合：模糊逻辑和模糊系统与机器学习，特别是神经网络和支持向量机等，有着天然的联系。将模糊集合理论引入机器学习模型，可以增强模型的解释性，并处理模糊输入数据。 与其他模糊方法结合：除了模糊集合本身，还有其他模糊方法，如模糊逻辑、模糊度量、模糊聚类等，它们与模糊集合理论相互补充，可以构建更强大的分析框架。 挑战与机遇：虽然模糊集合理论在社会科学中展现出巨大的潜力，但其应用也面临一些挑战，例如隶属函数的确定、模糊信息的融合等。本章将对这些挑战进行讨论，并提出未来可能的研究方向和应用前景。 结论 《模糊集合理论在社会科学中的应用》一书，旨在为社会科学研究者提供一套强大且灵活的分析工具，以应对现实世界中普遍存在的复杂性和不确定性。通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解模糊集合理论的核心概念和数学基础。 掌握如何将模糊集合理论应用于社会研究方法的创新和拓展。 通过丰富的案例分析，领略模糊集合理论在不同社会科学领域的实际效力。 展望模糊集合理论与其他分析工具的结合，以及未来的发展趋势。 我们坚信，模糊集合理论将为社会科学研究带来新的视角和突破，帮助我们更深刻、更全面地理解人类社会的运行规律。本书期望能成为读者探索模糊世界、解锁复杂社会现象的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的写作风格非常独特，它既有数学专著的精确性，又兼具社会学论文的探讨性。作者在阐述核心概念时，并没有采取那种冷冰冰的公式堆砌方式，而是用了一种非常富有耐心的引导式叙述。一开始，你会感觉好像在读一篇哲学思辨录，对“边界模糊”和“隶属度”的讨论，充满了对现实世界不确定性的深刻洞察。接着，当复杂的数学工具被引入时，作者总会及时穿插一个社会学研究的经典案例——比如对群体认同的界定，或者对政策采纳度的分析——来做即时性的软化和解释。这种“理论-案例-再理论”的循环往复，极大地降低了理解门槛，使得即便是对高等数学感到畏惧的读者，也能循着逻辑的阶梯一步步爬上去。它的行文流畅中带着一种坚韧，仿佛在邀请读者共同探索那些传统二元对立逻辑无法触及的灰色地带。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的是它对社会学研究范式转变的潜在呼吁。它不仅仅是介绍了一套工具，更像是在挑战根深蒂固的实证主义传统。作者反复强调，在处理涉及人类情感、社会身份、文化变迁等议题时，那种非黑即白、精确量化的模型往往会丢失掉信息中最有价值的部分——即“过渡性”和“模糊性”。这种论述视角非常具有颠覆性。我感觉作者像是站在一个高处俯瞰整个社会科学的版图，指出那些固有的测量工具的局限性，并提供了一种截然不同的观察世界的“透镜”。阅读过程中，我不断地反思自己过去在处理数据和构建模型时，是否因为过度追求“清晰”而牺牲了对“真实”的捕捉。这种对方法论的深刻反思，是这本书价值的集中体现，它推动读者走出舒适区，去拥抱知识的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

对于有一定研究背景的读者来说，这本书在参考文献和引用的处理上做得相当出色。它巧妙地构建了一个跨学科的知识网络，你能在同一章节中看到来自控制论、信息论、以及经典社会心理学的引用。这种广博的视野，让这本书的论证显得非常扎实和全面。每当引入一个关键概念，比如“粒度控制”或者“模糊推理系统”时，作者都会清晰地追溯其在不同领域的发展脉络，这对于希望将模糊集合理论应用到特定领域的研究者来说，简直是一份宝藏地图。更重要的是，它没有停留在对既有文献的简单罗列，而是批判性地分析了不同学派之间对模糊性的解释差异，这使得本书的学术对话性极强。你不是在被动地接受知识，而是在参与一场高水平的学术辩论。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书的阅读过程并非坦途，它对读者的主动性和基础知识储备提出了较高的要求。虽然作者尽力进行了引导，但许多核心的数学推导部分，如果不结合专门的集合论或拓扑学背景知识去细细咀嚼，很容易产生“看过了，但没真正理解”的困境。我个人花了大量时间在重读和查阅补充材料上，尤其是在理解隶属函数的构建逻辑时。但请注意，这种难度并非源于作者的表达不清，而是源于其所探讨主题本身的复杂性和深度。一旦你攻克了那些关键的数学门槛，你会发现，随之而来的洞察力是几何级增长的。这本书更像是一把高精度的手术刀，它要求使用者必须经过严格的训练才能发挥其全部效用。它不适合任何只想快速浏览或获取表面观点的读者，它属于那些渴望深入挖掘底层逻辑的严肃研究者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴，封面采用了深邃的靛蓝色，搭配烫金的标题字体，散发着一种低调而又厚重的学术气息。拿到手里，能明显感觉到纸张的质感非同一般，那种略带粗粝的纹理，让人联想到知识的沉淀与时间的打磨。内页的排版更是体现了编辑的匠心独运，字里行间留白的恰到好处，既保证了阅读的舒适度，又使得复杂的数学公式和图表清晰可见。我尤其欣赏它在章节过渡处的那些小插图，虽然是抽象的几何图形，却巧妙地呼应了全书的主题，为枯燥的理论增添了一抹艺术的灵动。装帧的坚固程度也令人放心，即便是经常携带翻阅，也能保持得体。总而言之，这本书从外在看，就传递出一种严谨、高雅的学术品味，让人在翻开扉页之前，就已经对即将接触的知识产生了由衷的敬意。这种对书籍物理形态的尊重，在当今快节奏的数字化阅读时代，显得尤为珍贵。

评分☆☆☆☆☆

学术经典

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值得收藏

评分☆☆☆☆☆

模糊控制器是一语言控制器，使得操作人员易于使用自然语言进行人机对话。

评分☆☆☆☆☆

控制基础

评分☆☆☆☆☆

很好啊。

评分☆☆☆☆☆

活动购买，性价比很高，就是封面有点脏。

评分☆☆☆☆☆

由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。

评分☆☆☆☆☆

非常价廉物美啊。凑字数是个辛苦活。

评分☆☆☆☆☆

是很好，值得拥有