不确定信息的处理与知识挖掘 [Processing And Discovery Of Uneertain Information] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

汪凌 著

图书标签:

• 不确定性推理
• 知识发现
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 信息处理
• 数据分析
• 模式识别
• 专家系统
• 模糊逻辑

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312037528

版次：1

商品编码：11771224

包装：平装

外文名称：Processing And Discovery Of Uneertain Information

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：120

字数：148000

正文语种

内容简介

　　《不确定信息的处理与知识挖掘》在作者对粗糙集相关理论进行研究及应用的基础上，系统论述了不确定信息的处理与知识挖掘理论、方法体系，囊括了包含作者近期成果在内的一些先进模型、算法和实例。主要内容包括：基于广义决策系统分割点区分度的连续属性离散化方法、基于改进粒子群优化的连续属性离散化方法、基于相对分辨矩阵和信息熵的属性约简算法、基于属性区分频度的约简改进算法、基于全局寻优的完备信息系统知识获取算法、基于相容矩阵计算的不完备信息系统知识获取算法，最后介绍了不确定信息的处理在城市交通领域中的应用研究。

目录

前言
第1章 绪论
1.1 背景介绍
1.1.1 产生背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 不确定信息处理研究
1.2.2 不确定信息知识发现研究
1.2.3 粗糙集理论及应用研究

第2章 粗糙集及其相关理论
2.1 引言
2.2 粗糙集理论的基本概念
2.2.1 知识与知识库
2.2.2 不精确范畴与近似集
2.2.3 近似精度与分类质量
2.3 知识的约简与决策规则
2.3.1 知识的约简与核
2.3.2 知识的相对约简与相对核
2.3.3 知识的依赖性及依赖度
2.3.4 决策系统与决策规则
2.4 粗糙集扩展模型
2.4.1 概率粗糙集模型
2.4.2 相容粗糙集模型
2.4.3 相似粗糙集模型
2.4.4 限制容差关系粗糙集模型

第3章 决策系统中连续数据的离散化
3.1 引言
3.2 粗糙集中离散化问题描述
3.3 典型的连续属性离散化算法
3.4 基于布尔逻辑的离散化算法及其改进
3.4.1 基于布尔逻辑的离散化算法
3.4.2 改进的启发式离散化算法
3.4.3 算法分析
3.4.4 实验结果及分析
3.4.5 实例分析
3.5 基于改进粒子群优化算法的连续属性离散化
3.5.1 改进粒子群优化算法相关概念
3.5.2 粒子群优化算法及其改进
3.5.3 基于改进粒子群优化算法的连续属性离散化
3.5.4 算法分析
3.5.5 实验结果及分析
3.6 粗糙集离散化算法的评价

第4章 决策系统中不确定信息约简
4.1 引言
4.2 典型的属性约简算法
4.2.1 基于分辨矩阵的约简算法
4.2.2 基于属性依赖度的约简算法
4.2.3 基于互信息的启发式约简算法
4.2.4 基于遗传算法的属性约简算法
4.3 属性约简的一种新型启发式算法
4.3.1 相对分辨矩阵
4.3.2 算法理论基础
4.3.3 算法描述
4.3.4 算法分析
4.3.5 实例分析
4.4 基于属性区分频度的约简改进算法
4.4.1 求异矩阵
4.4.2 算法原理
4.4.3 算法描述
4.4.4 算法分析
4.4.5 实例分析

第5章 决策系统中不确定信息知识挖掘
5.1 引言
5.2 典型的决策规则获取算法
5.2.1 一般值约简算法
5.2.2 基于决策矩阵的规则获取算法
5.2.3 基于投影的缺损规则获取算法
5.3 全局寻优的完备信息系统规则获取算法
5.3.1 连续属性离散化
5.3.2 属性约简
5.3.3 属性值约简
5.3.4 算法描述
5.3.5 决策解释
5.3.6 算法分析
5.3.7 实例分析
5.4 不完备信息系统的规则获取算法
5.4.1 不完备信息系统与广义决策函数
5.4.2 条件属性矩阵和决策属性矩阵
5.4.3 基于矩阵的不完备信息决策系统规则获取算法
5.4.4 算法分析
5.4.5 实例分析

第6章 不确定信息处理在城市交通管理中的应用
6.1 引言
6.2 城市交通管理中的不确定性因素分析
6.3 城市交通管理中交通流状态识别概述
6.3.1 交通流状态模式识别
6.3.2 交通流状态模式识别过程
6.3.3 交通流状态模式识别方法
6.4 基于不确定信息的交通流状态模式分类
6.4.1 特征属性选取
6.4.2 交通流状态模式分类知识发现
6.4.3 集成分类系统
6.5 应用实例分析
6.5.1 数据来源及预处理
6.5.2 特征属性约简
6.5.3 交通流状态模式分类知识发现
6.5.4 交通流状态模式分析与预测

参考文献

精彩书摘

　　《不确定信息的处理与知识挖掘》：
　　（4）遗传算法
　　遗传算法是Holland于1967年提出的模拟生物进化过程的知识发现模型，是由计算机科学和自然遗传学相互交叉融合而成的一种计算方法。该算法由繁殖、交叉及变异三个基本算子组成，在执行过程中，首先对问题的可能解进行编码，产生初始种群，其次计算种群的适应度值，选择适应度值大的种群进行复制、交叉和变异等遗传操作，最后产生新的种群。经过多次遗传操作，直至得到满足要求的种群，从而求得最优解。遗传算法具有很强的并行性和鲁棒性，在优化计算、机器学习等领域有着广泛的应用。但随着数据集规模的增大，该算法会存在早熟收敛等问题。
　　1.2.3 粗糙集理论及应用研究
　　粗糙集理论是一种处理不完整性和不确定性问题的新型数学工具。它自1982年提出以来，无论是在理论还是在应用上都是一种新的、重要的、迅速发展的解决多属性决策问题的方法。由于粗糙集理论利用上近似集和下近似集这一崭新角度来描述系统的不确定性，它一经提出便得到了美国著名控制学家、模糊集之父Zadeh L.A.的高度重视和评价，并将其列入他新提倡的软计算的基础理论之中。近年来，粗糙集理论在世界上发展非常迅速，对粗糙集理论的研究主要集中在数学性质、模型拓展、与其他不确定性理论的结合以及粗糙集知识发现等。这些研究有的是纯理论的，有的是受应用推动而产生的。
　　1.粗糙集数学性质方面
　　在粗糙集理论数学性质方面，主要研究粗糙集的代数结构、拓扑结构、粗糙逻辑以及粗糙集的收敛性等问题。Bonikowaki Z.[59]对粗糙集的代数结构和拓扑结构以及粗糙集的收敛性等问题进行了分析讨论，对粗糙逻辑的研究主要集中在Rough逻辑及处理近似推理的逻辑工具上。如Lin T.Y.和Liu Q.[60]等基于拓扑学观点定义了粗糙上近似算子L和下近似算子H，并建立了带有这两个算子的近似推理的逻辑演绎系统；Liu Q还提出了带算子L和H的Rough逻辑的近似推理模式和归结原理，并证明了它的归结完备性定理。此后，Liau C.J.和Yao Y.Y.对应于各种非经典逻辑将决策逻辑进行了拓展，它们大多关注某个决策系统的知识表示；而Fan T.F.等则在多个决策系统上拓展了决策逻辑。
　　……

前言/序言

不确定信息下的智慧之光：探寻知识的边界与潜能 在这个信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据所包围。然而，并非所有信息都清晰明了，许多数据本身就蕴含着模糊、缺失、矛盾或概率性的不确定性。这些不确定性，如同潜藏在未知深处的宝藏，既带来了挑战，也蕴含着巨大的价值。如何有效地处理这些不确定信息，从中挖掘出有意义的知识，已经成为当前科学研究、技术发展乃至社会决策的关键课题。 本书并非是《不确定信息的处理与知识挖掘》这本书本身的介绍，而是从更广阔的视角，深入探讨“不确定性”这一概念在信息处理和知识挖掘领域中的重要性、挑战以及由此衍生出的前沿技术和应用。它旨在勾勒出一幅宏大的图景，展现人类在应对信息不确定性方面所付出的努力、取得的成就，以及未来的发展方向。 一、 不确定性的根源与表现形式：无处不在的模糊与未知 不确定性并非一个抽象的哲学概念，它深深地根植于我们认识世界和处理信息的实践之中。其根源多种多样，表现形式也千变万化： 数据本身的固有不确定性： 测量误差： 任何测量都存在一定的误差范围，例如传感器读数、实验数据，甚至是人类的主观判断。这些误差使得我们对真实值产生不确定。 采样偏差： 从大量数据中抽取出的样本可能无法完全代表整体，导致我们对整体的认识存在偏差和不确定。 数据缺失： 在数据收集过程中，由于技术故障、人为疏忽或隐私限制等原因，必然会产生缺失值，这使得我们对完整信息无法准确掌握。 模糊概念： 许多现实世界的概念本身就是模糊的，例如“高”、“低”、“快”、“慢”、“相似”等。如何将这些模糊的概念量化和处理，是信息处理中的一大难点。 概率性事件： 许多现象本质上是概率性的，例如天气预报、股票价格波动、疾病发生率等。我们只能对其发生的可能性进行估计，而非精确预测。 信息描述的不确定性： 语言的模糊性： 自然语言是人类交流的主要工具，但其本身存在多义性、歧义性以及语境依赖性，使得机器理解和处理自然语言信息充满挑战。 语义不完整或矛盾： 不同来源的信息可能包含不完整或相互矛盾的描述，如何整合这些信息并识别其不确定性是知识挖掘的关键。 信息来源的可靠性： 信息的来源可能存在可靠性问题，例如谣言、虚假信息、过时信息等。评估信息来源的信任度是处理不确定信息的重要环节。 模型和推理的不确定性： 模型假设的局限性： 任何模型都是对现实世界的简化和抽象，其背后的假设可能不完全符合现实，导致模型预测和推理结果的不确定。 推理过程的模糊性： 基于不确定信息的推理过程往往也带有不确定性，例如模糊逻辑、概率推理等。 二、 处理不确定信息的挑战与重要性：在模糊中寻找规律 不确定信息的普遍存在，给信息的处理和知识挖掘带来了巨大的挑战： 信息融合的困难： 如何有效地融合来自不同来源、不同格式、带有不同程度不确定性的信息，是信息科学中的一个核心难题。简单地将信息进行叠加或平均，往往会放大不确定性，甚至得出错误的结论。 知识发现的阻碍： 如果不确定信息没有得到妥善处理，可能会被错误地解读为确定信息，导致虚假的知识发现。反之，过度地排斥不确定信息，又会错失许多有价值的洞见。 决策的风险增加： 在实际应用中，基于不确定信息做出的决策，其风险和不确定性也会随之增加。例如，在医疗诊断、金融投资、灾害预警等领域，对不确定性的准确评估至关重要。 算法设计的复杂性： 传统的确定性算法在处理不确定信息时往往显得力不从心。需要设计新的算法和模型，能够显式地处理和量化不确定性。 然而，正是这些挑战，凸显了不确定信息处理与知识挖掘的重要性。正确地处理不确定性，不仅能够避免错误，更能发掘出隐藏在表面之下的深层规律和潜在价值。 它们是： 更真实的反映现实： 现实世界本身就充满不确定性，承认并量化这种不确定性，才能建立更贴近现实的模型和认知。 更鲁棒的预测与决策： 能够处理不确定性的模型，其预测结果通常更具鲁棒性，更能适应复杂多变的环境。基于不确定性度量的决策，也能够更好地权衡风险与收益。 更深入的知识挖掘： 许多有价值的知识，恰恰蕴含在不确定信息的变化和关联之中。例如，通过分析用户行为的不确定性，可以挖掘出个性化的推荐；通过分析市场数据的波动，可以预测未来趋势。 更智能的人工智能： 现代人工智能的发展，越来越依赖于对现实世界不确定性的理解和处理。从语音识别到自动驾驶，再到自然语言理解，不确定性处理都是核心技术。 三、 关键技术与方法论：驾驭不确定性的工具箱 为了应对不确定信息的挑战，科研人员和工程师们发展出了一系列强大的技术和方法论，它们构成了我们“驾驭不确定性”的工具箱： 概率论与统计学： 这是处理不确定信息的基础。贝叶斯理论、概率图模型（如马尔可夫链、条件随机场）、统计推断等，能够帮助我们量化不确定性，进行概率性预测和决策。 模糊逻辑与模糊集合理论： 针对模糊概念和语言的不确定性，模糊逻辑提供了一种数学框架。它允许对“部分真”、“部分假”的状态进行建模，在控制系统、决策支持等领域有广泛应用。 证据理论（Dempster-Shafer Theory）： 相比于纯粹的概率理论，证据理论能够更好地处理信息来源的相互独立性，以及对不同命题分配信任度，在信息融合和故障诊断等方面具有优势。 粗糙集理论： 粗糙集能够处理不精确、不完整的信息，通过“下近似集”和“上近似集”来逼近模糊概念，从而提取知识并进行决策。 置信度网络（Bayesian Networks）与深度置信网络： 它们是结合了概率推理和神经网络的强大模型，能够学习复杂的数据分布，并对模型参数和预测结果的不确定性进行量化。 机器学习中的不确定性量化（Uncertainty Quantification in Machine Learning）： 贝叶斯深度学习： 将贝叶斯思想引入深度学习，通过对模型参数进行概率分布建模，可以输出具有不确定性度量的预测结果。 集成学习： 通过训练多个模型并结合它们的预测，可以获得更稳定的结果，并且可以通过模型间的差异来估计预测的不确定性。 蒙特卡洛Dropout： 在深度学习模型的Dropout层中引入随机性，通过多次前向传播并观察输出的变化，来估计模型的不确定性。 主观逻辑（Subjective Logic）： 一种基于概率和信念的逻辑，能够更灵活地处理不确定信息，尤其是在多智能体系统和分布式环境中。 信息检索与文本挖掘中的不确定性处理： 语义分析与指代消解： 解决词语的多义性和句子中的指代关系，降低自然语言理解的不确定性。 观点挖掘与情感分析： 识别文本中表达的主观意见和情感倾向，即使表达方式不直接，也能挖掘出作者的态度。 信息抽取与关系提取： 从非结构化文本中提取结构化信息，需要处理文本的模糊性和隐含信息。 四、 应用领域：不确定性智慧的实践 不确定信息处理与知识挖掘的技术，已经渗透到我们生活的方方面面，并在许多关键领域发挥着不可替代的作用： 医疗健康： 疾病诊断中的概率模型、药物研发中的不确定性评估、个性化治疗方案的制定，都依赖于对医疗数据的精细处理和不确定性分析。 金融服务： 风险评估、欺诈检测、投资组合优化、信用评分等，都需要对市场波动、客户行为等不确定因素进行建模和预测。 自动驾驶与智能交通： 感知环境的不确定性、预测其他交通参与者的行为、规划最优路径，是自动驾驶系统安全运行的关键。 自然语言处理与智能助手： 理解用户意图的不确定性、生成流畅自然的回复、处理歧义和多义性，是智能助手能力的核心。 科学研究： 实验数据的误差分析、模型参数的不确定性评估、从海量科研文献中发现新知识，都离不开不确定性处理技术。 公共安全与灾害预警： 气象预测、地震预报、疫情监测等，都需要对复杂的自然现象进行建模，并提供具有不确定性量化的预警信息。 推荐系统： 理解用户兴趣的不确定性，以及商品本身的模糊属性，是构建个性化推荐的关键。 五、 未来展望：迈向更智能、更可靠的认知 随着计算能力的飞跃式发展和算法的不断创新，不确定信息处理与知识挖掘领域正呈现出蓬勃发展的态势。未来的研究将更加侧重于： 更强大的不确定性量化能力： 发展能够更精确、更全面地量化各种类型不确定性的模型和技术。 跨模态信息融合： 融合文本、图像、语音、视频等多种模态的信息，并有效处理其中的不确定性。 可解释的人工智能： 在处理不确定性的同时，提高模型的透明度和可解释性，让人们能够理解其决策过程。 实时不确定性分析： 发展能够实时处理和分析海量动态不确定信息的技术，以应对快速变化的环境。 人机协作中的不确定性处理： 更好地理解和响应人类的不确定性表达，实现更顺畅的人机交互和协作。 不确定信息，并非是知识探索道路上的绊脚石，而是引领我们发现新规律、创造新价值的催化剂。通过不断深入地研究和应用不确定信息的处理与知识挖掘技术，我们正逐步揭开隐藏在模糊与未知背后的智慧之光，迈向一个更加智能、更加可靠的认知未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《不确定信息的处理与知识挖掘》让我联想到当前人工智能领域的核心难题之一：如何让机器像人一样理解和处理那些并非非黑即白的复杂信息。我们人类在日常生活中，往往能够凭借直觉、经验和上下文理解来弥合信息中的模糊之处。但对于机器来说，这却是一项艰巨的任务。我非常想知道，这本书是否会深入剖析那些能够模拟人类推理过程的机制。例如，是否会涉及贝叶斯推理（Bayesian Inference）的各种变体，以及它们在更新信念和做出决策中的应用？书中是否会讨论证据理论（Dempster-Shafer Theory）或粗糙集理论（Rough Set Theory）等，这些理论在处理不完整、不一致信息方面有哪些独特的优势？更进一步，我好奇的是，书中是否会探讨如何设计学习算法，使得模型能够从不确定数据中有效地学习，并不断提高其对不确定性的量化和处理能力？比如，深度学习模型如何被调整以适应噪声和缺失值？书中是否会提供一些关于如何评估和度量不确定性处理效果的指标和方法？我希望这本书能够提供一套系统性的框架，帮助我理解不确定性在知识挖掘过程中的本质，并提供切实可行的技术手段来应对它，从而提升信息分析和知识发现的鲁棒性和准确性。

评分☆☆☆☆☆

从书名《不确定信息的处理与知识挖掘》来看，我能想象这本书一定是一本非常硬核的技术性著作，它直击当前信息科学和人工智能领域的一个核心痛点。现代社会数据的来源极其广泛，质量参差不齐，充斥着各种各样的不确定性。如何从海量、异构、不精确的数据中高效地挖掘出真正有价值的知识，是决定我们能否在信息时代取得突破性进展的关键。我希望这本书能够深入讲解那些能够有效应对信息不确定性的数学模型和计算方法。例如，书中是否会详细介绍各种概率分布和统计模型，以及如何利用它们来描述和量化不确定性？对于那些非概率性的不确定性，例如模糊性、粒度等，书中是否会提供相应的理论框架和算法？此外，我非常关心的是，这本书是否会讨论如何将这些不确定性处理技术与现有的知识图谱（Knowledge Graphs）或本体论（Ontologies）相结合，以构建更加智能和鲁棒的知识表示和推理系统？书中是否会探讨如何有效地融合来自不同来源、具有不同不确定性水平的信息，以形成一个更全面、更可靠的知识体系？我期待这本书能够为我提供一套完整且实用的技术路线图，帮助我在复杂的现实世界数据中，更有效地进行知识的发现、表示和推理。

评分☆☆☆☆☆

《不确定信息的处理与知识挖掘》这个书名，让我立刻想到的是，在很多现实应用场景中，我们所拥有的信息往往是不完整的、模糊的，甚至是相互冲突的。例如，在推荐系统中，用户的偏好可能是不确定的；在自动驾驶中，传感器数据会包含噪声和不确定性；在生物信息学中，基因表达数据也可能存在模糊性。我非常好奇这本书会如何深入地阐述这些“不确定性”的本质，以及我们如何利用数学和计算工具来驾驭它们。我特别期待书中能够探讨一些高级的不确定性量化技术，比如区间分析（Interval Analysis）、证据网络（Evidential Networks）等，这些技术在处理更复杂、更难以量化的不确定性方面有何独到之处？书中是否会提供一些关于如何设计高效的不确定性传播算法，以便在多阶段的知识挖掘过程中，保持信息的准确性和完整性？而且，我非常想知道，这本书是否会重点介绍一些能够实现“主动学习”（Active Learning）或者“半监督学习”（Semi-Supervised Learning）的算法，这些算法能够通过智能地选择需要标注的数据，来有效地降低对大量标记数据的依赖，从而提升在不确定数据环境下的学习效率。这本书的价值，我想一定在于它能够帮助我们建立起一套能够应对现实世界不确定性挑战的理论体系和实践方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目——《不确定信息的处理与知识挖掘》——让我觉得它触及到了信息科学领域中最具挑战性和前沿性的问题之一。在如今充斥着海量、异构、且常常充满噪声和模糊性的数据海洋中，如何有效地从中“淘金”，发现那些隐藏在表面之下的深层知识，是实现智能决策和创新的基石。我非常想知道，这本书会如何系统地介绍处理不确定性的各种理论框架。它是否会深入讲解基于统计学的方法，例如贝叶斯理论在处理先验信息和后验更新中的作用？或者，它是否会重点关注那些能够处理模糊概念的模糊逻辑和模糊集合理论？更让我感兴趣的是，这本书是否会探讨如何将这些不确定性处理技术与现代的机器学习和深度学习模型相结合，以构建更具鲁棒性和适应性的知识挖掘系统？例如，如何设计能够处理不确定输入的神经网络？书中是否会提供一些关于如何进行不确定性量化和评估的实用技巧，以及如何在知识挖掘流程中有效地利用这些量化结果来指导决策？我期待这本书能够为我揭示处理不确定性信息的奥秘，并提供一套行之有效的方法论，帮助我从混乱的数据中抽丝剥茧，挖掘出真正的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《不确定信息的处理与知识挖掘》——立刻勾起了我的好奇心。在信息爆炸的时代，我们每天都在接触大量的数据，而其中绝大部分并非清晰、明确，而是充满了模糊、噪声、甚至矛盾。如何从这些“不确定”的信息中提炼出有价值的知识，这无疑是一个极具挑战性且至关重要的课题。我尤其期待书中能够深入探讨那些能够有效应对不确定性的算法和模型。例如，模糊逻辑（Fuzzy Logic）在处理程度性的概念时扮演了怎样的角色？概率图模型（Probabilistic Graphical Models）又是如何捕捉变量之间的依赖关系，即使在信息不完整的情况下？书中是否会介绍一些创新的方法，能够动态地更新和修正模型，以适应信息的不确定性随时间的变化？我猜想，这本书的内容可能不仅仅局限于理论的介绍，更会提供实际的应用案例，展示如何在诸如自然语言处理、医学诊断、金融风险评估等领域，利用不确定性处理的技术来解决现实问题。例如，在情感分析中，如何处理那些模棱两可的表达？在医疗诊断中，如何整合来自不同传感器和病史的不确定信息，以做出更准确的判断？我非常希望这本书能够为我打开一扇窗，让我更深刻地理解并掌握处理和挖掘不确定信息的强大工具，从而在我的研究或工作中受益匪浅。