不確定信息的處理與知識挖掘 [Processing And Discovery Of Uneertain Information] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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汪淩 著

圖書標籤:

• 不確定性推理
• 知識發現
• 數據挖掘
• 機器學習
• 人工智能
• 信息處理
• 數據分析
• 模式識彆
• 專傢係統
• 模糊邏輯

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312037528

版次：1

商品編碼：11771224

包裝：平裝

外文名稱：Processing And Discovery Of Uneertain Information

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：120

字數：148000

正文語種

內容簡介

　　《不確定信息的處理與知識挖掘》在作者對粗糙集相關理論進行研究及應用的基礎上，係統論述瞭不確定信息的處理與知識挖掘理論、方法體係，囊括瞭包含作者近期成果在內的一些先進模型、算法和實例。主要內容包括：基於廣義決策係統分割點區分度的連續屬性離散化方法、基於改進粒子群優化的連續屬性離散化方法、基於相對分辨矩陣和信息熵的屬性約簡算法、基於屬性區分頻度的約簡改進算法、基於全局尋優的完備信息係統知識獲取算法、基於相容矩陣計算的不完備信息係統知識獲取算法，最後介紹瞭不確定信息的處理在城市交通領域中的應用研究。

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 背景介紹
1.1.1 産生背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 不確定信息處理研究
1.2.2 不確定信息知識發現研究
1.2.3 粗糙集理論及應用研究

第2章 粗糙集及其相關理論
2.1 引言
2.2 粗糙集理論的基本概念
2.2.1 知識與知識庫
2.2.2 不精確範疇與近似集
2.2.3 近似精度與分類質量
2.3 知識的約簡與決策規則
2.3.1 知識的約簡與核
2.3.2 知識的相對約簡與相對核
2.3.3 知識的依賴性及依賴度
2.3.4 決策係統與決策規則
2.4 粗糙集擴展模型
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 限製容差關係粗糙集模型

第3章 決策係統中連續數據的離散化
3.1 引言
3.2 粗糙集中離散化問題描述
3.3 典型的連續屬性離散化算法
3.4 基於布爾邏輯的離散化算法及其改進
3.4.1 基於布爾邏輯的離散化算法
3.4.2 改進的啓發式離散化算法
3.4.3 算法分析
3.4.4 實驗結果及分析
3.4.5 實例分析
3.5 基於改進粒子群優化算法的連續屬性離散化
3.5.1 改進粒子群優化算法相關概念
3.5.2 粒子群優化算法及其改進
3.5.3 基於改進粒子群優化算法的連續屬性離散化
3.5.4 算法分析
3.5.5 實驗結果及分析
3.6 粗糙集離散化算法的評價

第4章 決策係統中不確定信息約簡
4.1 引言
4.2 典型的屬性約簡算法
4.2.1 基於分辨矩陣的約簡算法
4.2.2 基於屬性依賴度的約簡算法
4.2.3 基於互信息的啓發式約簡算法
4.2.4 基於遺傳算法的屬性約簡算法
4.3 屬性約簡的一種新型啓發式算法
4.3.1 相對分辨矩陣
4.3.2 算法理論基礎
4.3.3 算法描述
4.3.4 算法分析
4.3.5 實例分析
4.4 基於屬性區分頻度的約簡改進算法
4.4.1 求異矩陣
4.4.2 算法原理
4.4.3 算法描述
4.4.4 算法分析
4.4.5 實例分析

第5章 決策係統中不確定信息知識挖掘
5.1 引言
5.2 典型的決策規則獲取算法
5.2.1 一般值約簡算法
5.2.2 基於決策矩陣的規則獲取算法
5.2.3 基於投影的缺損規則獲取算法
5.3 全局尋優的完備信息係統規則獲取算法
5.3.1 連續屬性離散化
5.3.2 屬性約簡
5.3.3 屬性值約簡
5.3.4 算法描述
5.3.5 決策解釋
5.3.6 算法分析
5.3.7 實例分析
5.4 不完備信息係統的規則獲取算法
5.4.1 不完備信息係統與廣義決策函數
5.4.2 條件屬性矩陣和決策屬性矩陣
5.4.3 基於矩陣的不完備信息決策係統規則獲取算法
5.4.4 算法分析
5.4.5 實例分析

第6章 不確定信息處理在城市交通管理中的應用
6.1 引言
6.2 城市交通管理中的不確定性因素分析
6.3 城市交通管理中交通流狀態識彆概述
6.3.1 交通流狀態模式識彆
6.3.2 交通流狀態模式識彆過程
6.3.3 交通流狀態模式識彆方法
6.4 基於不確定信息的交通流狀態模式分類
6.4.1 特徵屬性選取
6.4.2 交通流狀態模式分類知識發現
6.4.3 集成分類係統
6.5 應用實例分析
6.5.1 數據來源及預處理
6.5.2 特徵屬性約簡
6.5.3 交通流狀態模式分類知識發現
6.5.4 交通流狀態模式分析與預測

參考文獻

精彩書摘

　　《不確定信息的處理與知識挖掘》：
　　（4）遺傳算法
　　遺傳算法是Holland於1967年提齣的模擬生物進化過程的知識發現模型，是由計算機科學和自然遺傳學相互交叉融閤而成的一種計算方法。該算法由繁殖、交叉及變異三個基本算子組成，在執行過程中，首先對問題的可能解進行編碼，産生初始種群，其次計算種群的適應度值，選擇適應度值大的種群進行復製、交叉和變異等遺傳操作，最後産生新的種群。經過多次遺傳操作，直至得到滿足要求的種群，從而求得最優解。遺傳算法具有很強的並行性和魯棒性，在優化計算、機器學習等領域有著廣泛的應用。但隨著數據集規模的增大，該算法會存在早熟收斂等問題。
　　1.2.3 粗糙集理論及應用研究
　　粗糙集理論是一種處理不完整性和不確定性問題的新型數學工具。它自1982年提齣以來，無論是在理論還是在應用上都是一種新的、重要的、迅速發展的解決多屬性決策問題的方法。由於粗糙集理論利用上近似集和下近似集這一嶄新角度來描述係統的不確定性，它一經提齣便得到瞭美國著名控製學傢、模糊集之父Zadeh L.A.的高度重視和評價，並將其列入他新提倡的軟計算的基礎理論之中。近年來，粗糙集理論在世界上發展非常迅速，對粗糙集理論的研究主要集中在數學性質、模型拓展、與其他不確定性理論的結閤以及粗糙集知識發現等。這些研究有的是純理論的，有的是受應用推動而産生的。
　　1.粗糙集數學性質方麵
　　在粗糙集理論數學性質方麵，主要研究粗糙集的代數結構、拓撲結構、粗糙邏輯以及粗糙集的收斂性等問題。Bonikowaki Z.[59]對粗糙集的代數結構和拓撲結構以及粗糙集的收斂性等問題進行瞭分析討論，對粗糙邏輯的研究主要集中在Rough邏輯及處理近似推理的邏輯工具上。如Lin T.Y.和Liu Q.[60]等基於拓撲學觀點定義瞭粗糙上近似算子L和下近似算子H，並建立瞭帶有這兩個算子的近似推理的邏輯演繹係統；Liu Q還提齣瞭帶算子L和H的Rough邏輯的近似推理模式和歸結原理，並證明瞭它的歸結完備性定理。此後，Liau C.J.和Yao Y.Y.對應於各種非經典邏輯將決策邏輯進行瞭拓展，它們大多關注某個決策係統的知識錶示；而Fan T.F.等則在多個決策係統上拓展瞭決策邏輯。
　　……

前言/序言

不確定信息下的智慧之光：探尋知識的邊界與潛能 在這個信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量的數據所包圍。然而，並非所有信息都清晰明瞭，許多數據本身就蘊含著模糊、缺失、矛盾或概率性的不確定性。這些不確定性，如同潛藏在未知深處的寶藏，既帶來瞭挑戰，也蘊含著巨大的價值。如何有效地處理這些不確定信息，從中挖掘齣有意義的知識，已經成為當前科學研究、技術發展乃至社會決策的關鍵課題。 本書並非是《不確定信息的處理與知識挖掘》這本書本身的介紹，而是從更廣闊的視角，深入探討“不確定性”這一概念在信息處理和知識挖掘領域中的重要性、挑戰以及由此衍生齣的前沿技術和應用。它旨在勾勒齣一幅宏大的圖景，展現人類在應對信息不確定性方麵所付齣的努力、取得的成就，以及未來的發展方嚮。 一、 不確定性的根源與錶現形式：無處不在的模糊與未知 不確定性並非一個抽象的哲學概念，它深深地根植於我們認識世界和處理信息的實踐之中。其根源多種多樣，錶現形式也韆變萬化： 數據本身的固有不確定性： 測量誤差： 任何測量都存在一定的誤差範圍，例如傳感器讀數、實驗數據，甚至是人類的主觀判斷。這些誤差使得我們對真實值産生不確定。 采樣偏差： 從大量數據中抽取齣的樣本可能無法完全代錶整體，導緻我們對整體的認識存在偏差和不確定。 數據缺失： 在數據收集過程中，由於技術故障、人為疏忽或隱私限製等原因，必然會産生缺失值，這使得我們對完整信息無法準確掌握。 模糊概念： 許多現實世界的概念本身就是模糊的，例如“高”、“低”、“快”、“慢”、“相似”等。如何將這些模糊的概念量化和處理，是信息處理中的一大難點。 概率性事件： 許多現象本質上是概率性的，例如天氣預報、股票價格波動、疾病發生率等。我們隻能對其發生的可能性進行估計，而非精確預測。 信息描述的不確定性： 語言的模糊性： 自然語言是人類交流的主要工具，但其本身存在多義性、歧義性以及語境依賴性，使得機器理解和處理自然語言信息充滿挑戰。 語義不完整或矛盾： 不同來源的信息可能包含不完整或相互矛盾的描述，如何整閤這些信息並識彆其不確定性是知識挖掘的關鍵。 信息來源的可靠性： 信息的來源可能存在可靠性問題，例如謠言、虛假信息、過時信息等。評估信息來源的信任度是處理不確定信息的重要環節。 模型和推理的不確定性： 模型假設的局限性： 任何模型都是對現實世界的簡化和抽象，其背後的假設可能不完全符閤現實，導緻模型預測和推理結果的不確定。 推理過程的模糊性： 基於不確定信息的推理過程往往也帶有不確定性，例如模糊邏輯、概率推理等。 二、 處理不確定信息的挑戰與重要性：在模糊中尋找規律 不確定信息的普遍存在，給信息的處理和知識挖掘帶來瞭巨大的挑戰： 信息融閤的睏難： 如何有效地融閤來自不同來源、不同格式、帶有不同程度不確定性的信息，是信息科學中的一個核心難題。簡單地將信息進行疊加或平均，往往會放大不確定性，甚至得齣錯誤的結論。 知識發現的阻礙： 如果不確定信息沒有得到妥善處理，可能會被錯誤地解讀為確定信息，導緻虛假的知識發現。反之，過度地排斥不確定信息，又會錯失許多有價值的洞見。 決策的風險增加： 在實際應用中，基於不確定信息做齣的決策，其風險和不確定性也會隨之增加。例如，在醫療診斷、金融投資、災害預警等領域，對不確定性的準確評估至關重要。 算法設計的復雜性： 傳統的確定性算法在處理不確定信息時往往顯得力不從心。需要設計新的算法和模型，能夠顯式地處理和量化不確定性。 然而，正是這些挑戰，凸顯瞭不確定信息處理與知識挖掘的重要性。正確地處理不確定性，不僅能夠避免錯誤，更能發掘齣隱藏在錶麵之下的深層規律和潛在價值。 它們是： 更真實的反映現實： 現實世界本身就充滿不確定性，承認並量化這種不確定性，纔能建立更貼近現實的模型和認知。 更魯棒的預測與決策： 能夠處理不確定性的模型，其預測結果通常更具魯棒性，更能適應復雜多變的環境。基於不確定性度量的決策，也能夠更好地權衡風險與收益。 更深入的知識挖掘： 許多有價值的知識，恰恰蘊含在不確定信息的變化和關聯之中。例如，通過分析用戶行為的不確定性，可以挖掘齣個性化的推薦；通過分析市場數據的波動，可以預測未來趨勢。 更智能的人工智能： 現代人工智能的發展，越來越依賴於對現實世界不確定性的理解和處理。從語音識彆到自動駕駛，再到自然語言理解，不確定性處理都是核心技術。 三、 關鍵技術與方法論：駕馭不確定性的工具箱 為瞭應對不確定信息的挑戰，科研人員和工程師們發展齣瞭一係列強大的技術和方法論，它們構成瞭我們“駕馭不確定性”的工具箱： 概率論與統計學： 這是處理不確定信息的基礎。貝葉斯理論、概率圖模型（如馬爾可夫鏈、條件隨機場）、統計推斷等，能夠幫助我們量化不確定性，進行概率性預測和決策。 模糊邏輯與模糊集閤理論： 針對模糊概念和語言的不確定性，模糊邏輯提供瞭一種數學框架。它允許對“部分真”、“部分假”的狀態進行建模，在控製係統、決策支持等領域有廣泛應用。 證據理論（Dempster-Shafer Theory）： 相比於純粹的概率理論，證據理論能夠更好地處理信息來源的相互獨立性，以及對不同命題分配信任度，在信息融閤和故障診斷等方麵具有優勢。 粗糙集理論： 粗糙集能夠處理不精確、不完整的信息，通過“下近似集”和“上近似集”來逼近模糊概念，從而提取知識並進行決策。 置信度網絡（Bayesian Networks）與深度置信網絡： 它們是結閤瞭概率推理和神經網絡的強大模型，能夠學習復雜的數據分布，並對模型參數和預測結果的不確定性進行量化。 機器學習中的不確定性量化（Uncertainty Quantification in Machine Learning）： 貝葉斯深度學習： 將貝葉斯思想引入深度學習，通過對模型參數進行概率分布建模，可以輸齣具有不確定性度量的預測結果。 集成學習： 通過訓練多個模型並結閤它們的預測，可以獲得更穩定的結果，並且可以通過模型間的差異來估計預測的不確定性。 濛特卡洛Dropout： 在深度學習模型的Dropout層中引入隨機性，通過多次前嚮傳播並觀察輸齣的變化，來估計模型的不確定性。 主觀邏輯（Subjective Logic）： 一種基於概率和信念的邏輯，能夠更靈活地處理不確定信息，尤其是在多智能體係統和分布式環境中。 信息檢索與文本挖掘中的不確定性處理： 語義分析與指代消解： 解決詞語的多義性和句子中的指代關係，降低自然語言理解的不確定性。 觀點挖掘與情感分析： 識彆文本中錶達的主觀意見和情感傾嚮，即使錶達方式不直接，也能挖掘齣作者的態度。 信息抽取與關係提取： 從非結構化文本中提取結構化信息，需要處理文本的模糊性和隱含信息。 四、 應用領域：不確定性智慧的實踐 不確定信息處理與知識挖掘的技術，已經滲透到我們生活的方方麵麵，並在許多關鍵領域發揮著不可替代的作用： 醫療健康： 疾病診斷中的概率模型、藥物研發中的不確定性評估、個性化治療方案的製定，都依賴於對醫療數據的精細處理和不確定性分析。 金融服務： 風險評估、欺詐檢測、投資組閤優化、信用評分等，都需要對市場波動、客戶行為等不確定因素進行建模和預測。 自動駕駛與智能交通： 感知環境的不確定性、預測其他交通參與者的行為、規劃最優路徑，是自動駕駛係統安全運行的關鍵。 自然語言處理與智能助手： 理解用戶意圖的不確定性、生成流暢自然的迴復、處理歧義和多義性，是智能助手能力的核心。 科學研究： 實驗數據的誤差分析、模型參數的不確定性評估、從海量科研文獻中發現新知識，都離不開不確定性處理技術。 公共安全與災害預警： 氣象預測、地震預報、疫情監測等，都需要對復雜的自然現象進行建模，並提供具有不確定性量化的預警信息。 推薦係統： 理解用戶興趣的不確定性，以及商品本身的模糊屬性，是構建個性化推薦的關鍵。 五、 未來展望：邁嚮更智能、更可靠的認知 隨著計算能力的飛躍式發展和算法的不斷創新，不確定信息處理與知識挖掘領域正呈現齣蓬勃發展的態勢。未來的研究將更加側重於： 更強大的不確定性量化能力： 發展能夠更精確、更全麵地量化各種類型不確定性的模型和技術。 跨模態信息融閤： 融閤文本、圖像、語音、視頻等多種模態的信息，並有效處理其中的不確定性。 可解釋的人工智能： 在處理不確定性的同時，提高模型的透明度和可解釋性，讓人們能夠理解其決策過程。 實時不確定性分析： 發展能夠實時處理和分析海量動態不確定信息的技術，以應對快速變化的環境。 人機協作中的不確定性處理： 更好地理解和響應人類的不確定性錶達，實現更順暢的人機交互和協作。 不確定信息，並非是知識探索道路上的絆腳石，而是引領我們發現新規律、創造新價值的催化劑。通過不斷深入地研究和應用不確定信息的處理與知識挖掘技術，我們正逐步揭開隱藏在模糊與未知背後的智慧之光，邁嚮一個更加智能、更加可靠的認知未來。

評分☆☆☆☆☆

《不確定信息的處理與知識挖掘》這個書名，讓我立刻想到的是，在很多現實應用場景中，我們所擁有的信息往往是不完整的、模糊的，甚至是相互衝突的。例如，在推薦係統中，用戶的偏好可能是不確定的；在自動駕駛中，傳感器數據會包含噪聲和不確定性；在生物信息學中，基因錶達數據也可能存在模糊性。我非常好奇這本書會如何深入地闡述這些“不確定性”的本質，以及我們如何利用數學和計算工具來駕馭它們。我特彆期待書中能夠探討一些高級的不確定性量化技術，比如區間分析（Interval Analysis）、證據網絡（Evidential Networks）等，這些技術在處理更復雜、更難以量化的不確定性方麵有何獨到之處？書中是否會提供一些關於如何設計高效的不確定性傳播算法，以便在多階段的知識挖掘過程中，保持信息的準確性和完整性？而且，我非常想知道，這本書是否會重點介紹一些能夠實現“主動學習”（Active Learning）或者“半監督學習”（Semi-Supervised Learning）的算法，這些算法能夠通過智能地選擇需要標注的數據，來有效地降低對大量標記數據的依賴，從而提升在不確定數據環境下的學習效率。這本書的價值，我想一定在於它能夠幫助我們建立起一套能夠應對現實世界不確定性挑戰的理論體係和實踐方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目——《不確定信息的處理與知識挖掘》——讓我覺得它觸及到瞭信息科學領域中最具挑戰性和前沿性的問題之一。在如今充斥著海量、異構、且常常充滿噪聲和模糊性的數據海洋中，如何有效地從中“淘金”，發現那些隱藏在錶麵之下的深層知識，是實現智能決策和創新的基石。我非常想知道，這本書會如何係統地介紹處理不確定性的各種理論框架。它是否會深入講解基於統計學的方法，例如貝葉斯理論在處理先驗信息和後驗更新中的作用？或者，它是否會重點關注那些能夠處理模糊概念的模糊邏輯和模糊集閤理論？更讓我感興趣的是，這本書是否會探討如何將這些不確定性處理技術與現代的機器學習和深度學習模型相結閤，以構建更具魯棒性和適應性的知識挖掘係統？例如，如何設計能夠處理不確定輸入的神經網絡？書中是否會提供一些關於如何進行不確定性量化和評估的實用技巧，以及如何在知識挖掘流程中有效地利用這些量化結果來指導決策？我期待這本書能夠為我揭示處理不確定性信息的奧秘，並提供一套行之有效的方法論，幫助我從混亂的數據中抽絲剝繭，挖掘齣真正的智慧。

評分☆☆☆☆☆

從書名《不確定信息的處理與知識挖掘》來看，我能想象這本書一定是一本非常硬核的技術性著作，它直擊當前信息科學和人工智能領域的一個核心痛點。現代社會數據的來源極其廣泛，質量參差不齊，充斥著各種各樣的不確定性。如何從海量、異構、不精確的數據中高效地挖掘齣真正有價值的知識，是決定我們能否在信息時代取得突破性進展的關鍵。我希望這本書能夠深入講解那些能夠有效應對信息不確定性的數學模型和計算方法。例如，書中是否會詳細介紹各種概率分布和統計模型，以及如何利用它們來描述和量化不確定性？對於那些非概率性的不確定性，例如模糊性、粒度等，書中是否會提供相應的理論框架和算法？此外，我非常關心的是，這本書是否會討論如何將這些不確定性處理技術與現有的知識圖譜（Knowledge Graphs）或本體論（Ontologies）相結閤，以構建更加智能和魯棒的知識錶示和推理係統？書中是否會探討如何有效地融閤來自不同來源、具有不同不確定性水平的信息，以形成一個更全麵、更可靠的知識體係？我期待這本書能夠為我提供一套完整且實用的技術路綫圖，幫助我在復雜的現實世界數據中，更有效地進行知識的發現、錶示和推理。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《不確定信息的處理與知識挖掘》——立刻勾起瞭我的好奇心。在信息爆炸的時代，我們每天都在接觸大量的數據，而其中絕大部分並非清晰、明確，而是充滿瞭模糊、噪聲、甚至矛盾。如何從這些“不確定”的信息中提煉齣有價值的知識，這無疑是一個極具挑戰性且至關重要的課題。我尤其期待書中能夠深入探討那些能夠有效應對不確定性的算法和模型。例如，模糊邏輯（Fuzzy Logic）在處理程度性的概念時扮演瞭怎樣的角色？概率圖模型（Probabilistic Graphical Models）又是如何捕捉變量之間的依賴關係，即使在信息不完整的情況下？書中是否會介紹一些創新的方法，能夠動態地更新和修正模型，以適應信息的不確定性隨時間的變化？我猜想，這本書的內容可能不僅僅局限於理論的介紹，更會提供實際的應用案例，展示如何在諸如自然語言處理、醫學診斷、金融風險評估等領域，利用不確定性處理的技術來解決現實問題。例如，在情感分析中，如何處理那些模棱兩可的錶達？在醫療診斷中，如何整閤來自不同傳感器和病史的不確定信息，以做齣更準確的判斷？我非常希望這本書能夠為我打開一扇窗，讓我更深刻地理解並掌握處理和挖掘不確定信息的強大工具，從而在我的研究或工作中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《不確定信息的處理與知識挖掘》讓我聯想到當前人工智能領域的核心難題之一：如何讓機器像人一樣理解和處理那些並非非黑即白的復雜信息。我們人類在日常生活中，往往能夠憑藉直覺、經驗和上下文理解來彌閤信息中的模糊之處。但對於機器來說，這卻是一項艱巨的任務。我非常想知道，這本書是否會深入剖析那些能夠模擬人類推理過程的機製。例如，是否會涉及貝葉斯推理（Bayesian Inference）的各種變體，以及它們在更新信念和做齣決策中的應用？書中是否會討論證據理論（Dempster-Shafer Theory）或粗糙集理論（Rough Set Theory）等，這些理論在處理不完整、不一緻信息方麵有哪些獨特的優勢？更進一步，我好奇的是，書中是否會探討如何設計學習算法，使得模型能夠從不確定數據中有效地學習，並不斷提高其對不確定性的量化和處理能力？比如，深度學習模型如何被調整以適應噪聲和缺失值？書中是否會提供一些關於如何評估和度量不確定性處理效果的指標和方法？我希望這本書能夠提供一套係統性的框架，幫助我理解不確定性在知識挖掘過程中的本質，並提供切實可行的技術手段來應對它，從而提升信息分析和知識發現的魯棒性和準確性。