模糊信息理论与警务智能决策 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

陶卫东 著

图书标签:

• 模糊信息理论
• 警务智能
• 决策支持系统
• 情报分析
• 数据挖掘
• 人工智能
• 风险评估
• 犯罪预测
• 信息融合
• 警务科技

出版社： 科学技术文献出版社

ISBN：9787518906758

版次：1

商品编码：11972122

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：260

字数：305000

正文语种：中文

内容简介

　　《模糊信息理论与警务智能决策》介绍了模糊信息处理的基本理论和方法，着重理论与实际应用的有机结合。《模糊信息理论与警务智能决策》共分两部分：第一部分重点介绍了模糊集合、模糊信息处理、模糊逻辑和模糊推理、模糊知识处理。第二部分讨论了模糊信息理论与方法在警务智能决策中的应用，分别从警务数据挖掘与犯罪模式发现，犯罪侦查模糊推理方法研究，犯罪侦查模糊推理机设计，以及警务知识管理与决策等方面介绍了模糊信息理论的现实作用、理论意义和技术特点。《模糊信息理论与警务智能决策》比较注重模型分析与经验感知的有机结合，使该领域的学习者、研究者和实际工作者能够较快地进入学习与研究环境。

作者简介

　　陶卫东，男，1959年10月生于辽宁省大连市。1983年毕业于阜新矿业学院电气与自动化专业，1987年获阜新矿业学院自动控制硕士学位。现任辽宁警察学院信息系副教授。多年来从事计算机理论及应用方面的教学与科研工作，在模糊信息处理和智能决策领域进行了深入研究，发表论文二十余篇。

目录

第一部分 理论与方法篇
第1章 模糊集基本理论与方法
1．1 基本概念
1．1．1 模糊性是人脑的基本特性
1．1．2 模糊信息特征
1．1．3 模糊信息处理
1．2 模糊信息理论
1．2．1 模糊集合概念
1．2．2 运算与性质
1．2．3 分解定理和扩张原理
1．2．4 凸模糊集
1．2．5 模糊数上的关系运算
1．2．6 模糊数的其他表示
1．2．7 各种模糊数的语义距离
1．2．8 几种模糊数的运算和关系
1．2．9 广义模糊集
1．3 模糊犯罪信息的度量
1．3．1 模糊度
1．3．2 模糊集的距离
1．3．3 模糊集合间的贴近度
1．4 犯罪模糊关系的表示
1．5 模糊向量与模糊变换
第2章 犯罪模糊信息处理方法
2．1 模糊模式识别
2．1．1 模糊模式识别的基本问题
2．1．2 最大隶属度原则Ⅰ
2．1．3 最大隶属度原则Ⅱ
2．1．4 择近原则与综合评判
2．2 对犯罪数据的模糊分类
2．2．1 模糊聚类法
2．2．2 语义关联度
2．2．3 利用语义关联度进行模糊分类
2．3 模糊语言模型
2．3．1 语言的模糊模型
2．3．2 模糊语法
2．4 模糊语义
第3章 模糊逻辑与模糊推理
3．1 基本模糊逻辑
3．1．1 模糊命题与谓词
3．1．2 狭义模糊逻辑
3．1．3 模糊三段论
3．2 语言值模糊逻辑
3．3 广义模糊逻辑
3．3．1 合式逻辑公式
3．3．2 广义模糊三段论
3．3．3 I型推理问题
3．3．4 Ⅱ型推理问题
3．3．5 Ⅲ型推理问题
3．4 非单调模糊逻辑
3．4．1 逻辑的单调性
3．4．2 模糊的默认逻辑
3．5 其他各种模糊逻辑
3．5．1 加权模糊逻辑
3．5．2 模糊计算逻辑
3．5．3 分布值逻辑
3．5．4 Bayes概率逻辑
3．5．5 统计归纳逻辑
第4章 模糊知识处理
4．1 知识的分类
4．2 知识处理所要研究的对象
4．2．1 知识的表示
4．2．2 知识的获取
4．2．3 知识的运用和处理
4．3 犯罪模糊关系表示的知识及处理
4．3．1 模糊事实的关系表示
4．3．2 模糊规则的关系表示
4．3．3 模糊关系表示的知识与处理
4．4 模糊逻辑表示处理
4．4．1 模糊概念和事实的表示
4．4．2 模糊规则的表示
4．4．3 模糊逻辑表示的知识处理和运用
4．5 基于模糊语义网络的知识表示及处理
4．5．1 语义网的图形表示
4．5．2 语义网络的形式描述
4．5．3 与（或）语义图
4．5．4 模糊与（或）语义图
4．5．5 案件识别的语义图的学习行为

第二部分 警务智能决策篇
第5章 警务数据挖掘与犯罪模式发现
5．1 什么是数据挖掘
5．2 数据挖掘的作用
5．3 基于关联规则犯罪模式发现
5．3．1 关联规则简介
5．3．2 经典Apriori算法
5．4 犯罪模糊数据挖掘
5．4．1 关于KDFCD技术
5．4．2 模糊数据库中的知识发现
5．4．3 犯罪模糊关联规则（IFAR的挖掘
5．5 犯罪空间数据挖掘
5．5．1 基于泛化的发现方法
5．5．2 聚类方法
5．5．3 空间关联规则
5．5．4 分类及预测
5．5．5 犯罪模糊空间分析
第6章 几个典型的犯罪数据挖掘
6．1 基于自组织的区域犯罪趋势分析
6．1．1 区域犯罪模糊评价
6．1．2 模糊自组织神经网络图
6．1．3 从时间序列中发现规则
6．1．4 可视化警用自组织图的设计
6．1．5 犯罪区域选择的聚类分析
6．1．6 犯罪的规则分析
6．2 犯罪刑事调查中时间性关联规则的增量挖掘
6．2．1 时间关联规则和其数值属性
6．2．2 关联规则的增量挖掘
6．2．3 时间关联规则的增量挖掘
6．2．4 增量TAR算法
6．2．5 犯罪模式发现
第7章 犯罪侦查Fuzzy推理系统
7．1 犯罪侦查系统的推理模式
7．2 Fuzzy关系映射反演推理模式
7．2．1 Fuzzy关系映射反演原则
7．2．2 Fuzzy定映协同推理
7．2．3 犯罪侦查的fuzzy自动推理I
7．3 基于模糊识别的辅助侦查信息
7．3．1 Fuzzy步法识别
7．3．2 基于fuzzy集的犯罪嫌疑人语音识别系统
第8章 基于案例的犯罪模糊推理技术
8．1 基于案例推理的基本概念
8．2 （；BCFR的工作机制
8．2．1 基本框架
8．2．2 犯罪案例表示
8．2．3 犯罪案例索引与检索
8．2．4 案例的重用
8．3 建立基于（IBCFR的关键技术
8．3．1 典型犯罪案例库系统
8．3．2 基于犯罪案例的推理模型
8．4 案例模糊推理机的设计
8．4．1 基本内容
8．4．2 推理机工作流程设计
8．4．3 面向对象的程序实现
8．5 一个犯罪案例检索的方法
8．5．1 类推过程的模型化和信息检索
8．5．2 先验知识空间
8．5．3 先验知识空间中模糊集合表示的识别
8．5．4 属性识别
8．5．5 实际例子
第9章 警务管理与决策
9．1 城市交通智能红绿灯控制系统
9．1．1 背景
9．1．2 系统结构
9．1．3 单个交叉口红绿灯的模糊控制
9．1．4 基于专家系统与神经网络的全局优化调度
9．1．5 模糊神经网络的调度算法
9．2 基于模糊神经网络的城市公共安全评价
9．2．1 研究背景
9．2．2 城市公共安全评价体系
9．2．3 模糊神经网络模型的确定
9．2．4 实证分析
参考文献

《信息融合与决策优化：应对复杂系统的多维视角》 内容简介 在信息爆炸的时代，个体、组织乃至社会层面所面临的决策环境日益复杂，其核心挑战之一在于如何有效处理和利用海量、异质、甚至是不确定或模糊的信息，从而做出最优的决策。本书《信息融合与决策优化：应对复杂系统的多维视角》正是聚焦于这一核心问题，从信息融合、决策理论、系统分析等多个维度，深入探讨如何构建和优化智能决策系统，以应对复杂多变的现实世界。 本书的开篇，我们从信息融合的基础理论入手。信息融合并非简单的信息叠加，而是一个旨在通过集成多个信息源的冗余和互补信息，从而达到比单一信息源更准确、更完整、更可靠的认知过程。我们首先阐述了信息融合的基本概念、目的和重要性，并对不同层次的信息融合（如像素级融合、特征级融合和决策级融合）进行了详细的介绍。在此基础上，我们深入探讨了多种经典的信息融合技术，包括但不限于： 基于统计学的方法： 例如卡尔曼滤波及其变种（扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波），它们在处理线性或非线性动态系统中的状态估计和融合问题上表现出色，广泛应用于目标跟踪、导航定位等领域。我们详细分析了这些算法的原理、优缺点及其适用场景，并辅以具体的数学推导和算例说明。 基于证据理论（Dempster-Shafer Theory）的方法： 这种理论能够有效处理不确定性信息，通过定义证据的信度和似真度来表达信息源的不确定性，并提供了一种合理的融合机制。本书将重点讲解其基本概念，如基本概率分配（BPA）、信任函数、似信函数，以及证据组合规则（Dempster法则），并探讨其在故障诊断、信息评估等领域的应用潜力。 基于模糊逻辑的方法： 模糊逻辑擅长处理人类语言中的模糊概念和不确定性，通过模糊集和模糊规则来描述系统行为。我们在此部分将详细介绍模糊集的定义、运算，模糊推理的几种主要方法（如Mamdani型和Larsen型），以及如何构建模糊控制器和模糊决策系统，特别关注其在处理主观性强、规则难以量化的问题上的优势。 基于贝叶斯网络的方法： 贝叶斯网络以其概率图模型的强大表达能力，能够清晰地展示变量之间的因果关系和概率依赖性，非常适合进行不确定性推理和信息融合。本书将深入探讨贝叶斯网络的结构学习、参数学习以及推理算法（如变量消除法、吉布斯采样），并展示其在风险评估、医疗诊断等复杂系统中的应用。 基于机器学习的方法： 随着人工智能技术的飞速发展，各种机器学习算法也为信息融合提供了新的思路。我们将介绍一些适用于信息融合的监督学习和无监督学习方法，例如支持向量机（SVM）、神经网络（尤其是深度学习模型如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）、集成学习等，并探讨如何利用这些模型从多源数据中提取有价值的信息并进行融合。 在信息融合理论的基础上，本书将视角转向决策优化。决策优化是信息融合的最终目标，旨在通过科学的方法从各种可能性的选项中选择最佳方案，以达到预期的目标。我们首先回顾了经典决策理论的基本概念，包括决策的主体、客体、环境、准则以及不同类型决策（确定性决策、风险性决策、不确定性决策）。 随后，我们重点介绍了在复杂系统决策优化中至关重要的几种方法： 多准则决策分析（MCDA）： 现实世界中的决策往往涉及多个相互冲突的准则， MCDA提供了一系列系统性的方法来解决这类问题。本书将详细介绍几种主流的MCDA方法，如： AHP (Analytic Hierarchy Process) / ANP (Analytic Network Process): 这两种方法通过构建层次结构或网络结构，将复杂决策问题分解为一系列两两比较，并利用特征向量来确定各准则和方案的权重，最终实现排序。我们将深入解析其构建过程、计算方法以及在实际中的应用案例。 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution): 这种方法通过计算每个方案与理想最优方案和负理想最优方案的相对距离来排序，直观易懂。我们将详述其计算步骤和局限性。 ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la RElative Efficacité) / PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations): 这类方法属于序关系方法，能够处理非补偿性准则，在涉及偏好排序的场景下尤为适用。我们将重点讲解其核心思想和算法流程。 博弈论与策略优化： 在存在多个决策主体，且各主体之间相互影响的场景下，博弈论为分析和预测策略交互提供了强大的理论工具。本书将介绍零和博弈、非零和博弈、纳什均衡等基本概念，并探讨其在资源分配、市场竞争、谈判等领域的应用。 运筹学中的优化技术： 线性规划、整数规划、非线性规划等运筹学优化技术是解决资源受限下的最优决策问题的重要手段。我们将介绍这些基本模型的构建方法、求解算法（如单纯形法、分支定界法）以及在生产调度、物流优化等领域的应用。 启发式算法与元启发式算法： 对于一些难以用精确算法求解的复杂优化问题，启发式算法（如贪婪算法）和元启发式算法（如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法）提供了有效的近似求解方案。我们将深入探讨这些算法的设计思想、实现机制以及在组合优化问题中的应用。 本书并非仅仅停留在理论介绍，而是强调“多维视角”的融合。我们将信息融合与决策优化有机地结合起来，探讨如何利用先进的信息融合技术为决策优化提供高质量、多维度的数据支撑。例如，如何通过多源传感器信息融合来更准确地估计系统状态，从而为后续的决策提供更可靠的基础；如何利用模糊信息融合来整合专家经验和不确定性知识，从而丰富决策的输入信息；如何通过机器学习模型从海量数据中学习复杂关联，为决策提供更深层次的洞察。 同时，本书也将“复杂系统”作为一个贯穿始终的视角。我们认识到，现实世界的许多问题都发生在复杂的系统中，这些系统通常具有非线性、动态性、涌现性、反馈回路等特征。因此，本书将大量应用前面介绍的信息融合和决策优化技术，来分析和解决诸如： 大规模网络的信息管理与安全决策： 如何从海量网络流量、日志信息中融合分析，及时发现安全威胁，并做出相应的阻断或响应决策。 智能交通系统的运行优化： 如何通过融合路况传感器、摄像头、GPS等多源信息，动态调整交通信号灯、规划车辆路径，以优化交通流、减少拥堵。 金融市场的风险评估与投资组合优化： 如何融合宏观经济数据、公司财务报表、市场情绪等多种信息，进行风险评估，并据此优化投资组合。 医疗健康领域的辅助诊断与治疗方案选择： 如何融合病人的病史、影像学检查、基因测序、实验室检测等信息，辅助医生进行诊断，并选择最优的治疗方案。 能源系统的高效管理与调度： 如何融合发电量预测、负荷需求、价格信息等，实现能源系统的最优调度，提高效率，降低成本。 在每个应用场景中，本书都将力求做到： 1. 问题建模： 清晰地阐述复杂系统面临的决策问题，以及其关键的组成部分和相互关系。 2. 信息融合策略： 针对具体问题，提出合适的信息融合方法，说明如何整合不同来源的信息，提取有用的特征和状态。 3. 决策模型构建： 基于融合后的信息，构建相应的决策模型，可能涉及上述的MCDA、博弈论、运筹学或启发式算法等。 4. 算法实现与仿真： 介绍实现决策模型所需的算法，并通过仿真实验或实际案例分析，验证所提出方法的有效性和优越性。 5. 结果分析与讨论： 对仿真或实验结果进行深入分析，讨论方法的鲁棒性、计算复杂度以及未来的改进方向。 本书的行文风格力求严谨又不失可读性，在保证数学推导的准确性的同时，辅以清晰的逻辑阐述和直观的图表说明。我们力图使本书成为一本理论与实践相结合的著作，既能为相关领域的学术研究提供坚实的理论基础，也能为工程技术人员和决策者提供切实可行的解决方案和方法论。 本书的读者对象广泛，包括但不限于：信息科学、计算机科学、控制科学、运筹学、统计学、管理科学等相关专业的本科生、研究生和研究人员；在智能交通、金融、医疗、能源、安全等领域从事研发和工程应用的专业人士；以及对如何利用信息技术优化复杂系统决策感兴趣的读者。 总而言之，《信息融合与决策优化：应对复杂系统的多维视角》旨在为读者提供一个全面、深入的框架，帮助理解和掌握如何有效地融合多源异质信息，并通过先进的决策优化技术，在日益复杂的现实世界中做出更明智、更有效的决策。本书将引导读者跨越信息孤岛，洞察系统本质，最终实现智能决策的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字——《模糊信息理论与警务智能决策》，一听就觉得非常有深度和前沿性。作为一个对技术发展趋势保持高度关注的读者，我深信未来的许多重大突破都将发生在理论与实践的交汇处，而这本书恰恰是这样的典范。我设想，这本书的核心内容很可能在于揭示“模糊信息理论”如何能够为“警务智能决策”提供强大的理论支撑和技术手段。现实中的警务工作，常常面临着信息的“模糊性”和“不确定性”。比如，一个目击者对嫌疑人的描述可能非常主观，一个犯罪现场的痕迹可能非常微弱，甚至在案件发生前，信息的碎片化和不完整性是常态。在这种情况下，如果仅仅依靠传统的精确信息处理方法，往往会束手无策。因此，我期待书中能够深入阐述模糊信息理论的精髓，例如如何构建和处理模糊集合，如何利用模糊逻辑进行推理，以及如何设计模糊控制系统等。更重要的是，我希望这本书能够具体展示这些理论在警务智能决策中的实际应用。例如，它是否会介绍如何利用模糊神经网络来分析和预测犯罪趋势？是否会提供一套基于模糊决策树的方案，来辅助警方在资源有限的情况下做出最优的警力部署？这本书的出现，很可能为解决警务工作中长期存在的“信息不对称”和“决策模糊”问题，提供一种全新的、更有效的思路和方法，令人充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本《模糊信息理论与警务智能决策》的书名本身就充满了引人遐想的空间。作为一名对信息科学和公共安全领域都略有涉猎的读者，我被这个主题深深吸引。我想象着，在现代警务工作中，信息的模糊性是普遍存在的，比如目击者对嫌疑人外貌的描述可能含糊不清，案发现场的痕迹可能难以辨认，甚至犯罪意图本身也可能隐藏在重重迷雾之中。这本书，顾名思义，很可能是在探讨如何利用“模糊信息理论”这一数学工具，来处理和分析这些模糊、不精确甚至带有不确定性的信息，从而辅助警务人员做出更明智、更高效的智能决策。我期待书中能够深入浅出地介绍模糊信息理论的核心概念，例如模糊集合、模糊逻辑、模糊推理等，并详细阐述这些理论如何被应用于警务实践中。例如，它是否会提供一套具体的算法或模型，来量化和处理模糊的证据？是否会展示如何通过模糊逻辑来构建更灵活的警务决策支持系统，使其能够理解和响应那些不完全明确的指令或情况？我尤其好奇书中是否会包含一些具体的案例研究，展示模糊信息理论在实际警务场景中的应用效果，比如在犯罪预测、风险评估、证据分析、甚至是情报研判等方面的突破。这本书听起来像是一座连接抽象数学理论与具体社会应用的金桥，让人迫不及待地想去探索其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

《模糊信息理论与警务智能决策》这个书名，无疑给我带来了强烈的学术探索欲望。我一直对如何将数学上的抽象概念应用于解决现实世界中的复杂问题非常着迷，而这本书恰好触及了一个非常具有挑战性的领域。我脑海中勾勒出的画面是，书中详细介绍的“模糊信息理论”并非一套僵化的规则，而是一种能够灵活处理现实世界中普遍存在的“不确定性”和“不精确性”的数学框架。我想象，作者在书中会深刻剖析警务工作中信息的模糊性体现在哪些方面，比如模糊的目击证词、不确定的犯罪意图、以及难以量化的风险因素。接着，这本书很可能会详细介绍如何利用模糊集合、模糊关系、模糊度量等概念，将这些模糊信息转化为可以被计算机理解和处理的数据。我特别期待书中能够详细阐述“警务智能决策”的具体实现路径。比如，它是否会设计出一种能够处理模糊输入的决策支持系统，该系统能够根据模糊的证据，进行概率性的风险评估，并给出最优的行动建议？书中是否会包含关于模糊逻辑在警务情报分析中的应用，例如如何识别模糊的犯罪网络，或者如何处理模糊的预警信息？这种将前沿数学理论与实际公共安全需求相结合的探索，无疑会极大地激发我的阅读兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我对《模糊信息理论与警务智能决策》这个书名感到非常好奇，因为它指向了一个我一直认为充满潜力的研究方向。在我看来，警务工作本身就是一个与“模糊”打交道的艺术，从模糊的线索到模糊的意图，再到需要做出“模糊”但至关重要的决策。这本书的名字表明它将探讨如何用“模糊信息理论”来解决这些问题。我期待书中能够深入浅出地介绍模糊信息理论的基础概念，例如模糊集、隶属函数、模糊逻辑和模糊推理等，并解释它们与传统精确信息理论的区别和优势。更吸引我的是，书中会如何将这些理论应用于“警务智能决策”。我想象，它可能会提出一些创新的模型和算法，能够处理警务工作中常见的模糊信息，例如含糊不清的目击者证词，不完整的证据链，或者对潜在威胁的模糊评估。我希望书中能够提供一些具体的应用案例，例如如何利用模糊逻辑来构建更智能的犯罪预测系统，如何使用模糊聚类算法来识别犯罪模式，或者如何设计一套模糊决策支持系统来帮助警务人员在复杂环境下做出更明智的选择。这本书听起来像是一扇通往更高效、更智能警务新时代的大门，让我迫不及待地想一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

我最近对人工智能在各个领域的应用产生了浓厚的兴趣，而《模糊信息理论与警务智能决策》这个书名，则触及了我非常关注的一个交叉点。我们都知道，传统信息处理往往依赖于精确的二元逻辑，非黑即白，非真即假。然而，现实世界，尤其是警务工作，充满了灰度。一个模糊的线索，一个不确定的证词，一个潜在的风险预警，这些都很难用简单的“是”或“否”来界定。这本书的出现，似乎正是为了填补这一理论空白。我猜想，作者一定深入研究了“模糊信息理论”，并将其巧妙地融入到警务智能决策的范畴。我想象这本书会详细阐述如何将这种“模糊”的性质转化为可量化的信息，以便计算机能够理解和处理。比如，它可能会介绍如何构建模糊规则库，让智能系统能够模拟人类专家的模糊判断能力，在面对不完整或不确定的信息时，依然能够做出合理的推断。我特别期待书中能够有关于“警务智能决策”方面的具体探讨，例如，它是否会提出一种新型的智能决策模型，能够整合来自不同模糊源的信息，并生成一套最优的行动方案？书中会不会探讨如何利用模糊模式识别技术来辅助搜集和分析犯罪线索，甚至是如何通过模糊聚类来识别潜在的犯罪团伙？这种能够将抽象的数学理论转化为解决现实世界复杂问题的能力，让我对这本书充满了期待，希望它能够为我打开一扇新的认知大门。