模糊信息理論與警務智能決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陶衛東 著

圖書標籤:

• 模糊信息理論
• 警務智能
• 決策支持係統
• 情報分析
• 數據挖掘
• 人工智能
• 風險評估
• 犯罪預測
• 信息融閤
• 警務科技

齣版社： 科學技術文獻齣版社

ISBN：9787518906758

版次：1

商品編碼：11972122

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：260

字數：305000

正文語種：中文

內容簡介

　　《模糊信息理論與警務智能決策》介紹瞭模糊信息處理的基本理論和方法，著重理論與實際應用的有機結閤。《模糊信息理論與警務智能決策》共分兩部分：第一部分重點介紹瞭模糊集閤、模糊信息處理、模糊邏輯和模糊推理、模糊知識處理。第二部分討論瞭模糊信息理論與方法在警務智能決策中的應用，分彆從警務數據挖掘與犯罪模式發現，犯罪偵查模糊推理方法研究，犯罪偵查模糊推理機設計，以及警務知識管理與決策等方麵介紹瞭模糊信息理論的現實作用、理論意義和技術特點。《模糊信息理論與警務智能決策》比較注重模型分析與經驗感知的有機結閤，使該領域的學習者、研究者和實際工作者能夠較快地進入學習與研究環境。

作者簡介

　　陶衛東，男，1959年10月生於遼寜省大連市。1983年畢業於阜新礦業學院電氣與自動化專業，1987年獲阜新礦業學院自動控製碩士學位。現任遼寜警察學院信息係副教授。多年來從事計算機理論及應用方麵的教學與科研工作，在模糊信息處理和智能決策領域進行瞭深入研究，發錶論文二十餘篇。

目錄

第一部分 理論與方法篇
第1章 模糊集基本理論與方法
1．1 基本概念
1．1．1 模糊性是人腦的基本特性
1．1．2 模糊信息特徵
1．1．3 模糊信息處理
1．2 模糊信息理論
1．2．1 模糊集閤概念
1．2．2 運算與性質
1．2．3 分解定理和擴張原理
1．2．4 凸模糊集
1．2．5 模糊數上的關係運算
1．2．6 模糊數的其他錶示
1．2．7 各種模糊數的語義距離
1．2．8 幾種模糊數的運算和關係
1．2．9 廣義模糊集
1．3 模糊犯罪信息的度量
1．3．1 模糊度
1．3．2 模糊集的距離
1．3．3 模糊集閤間的貼近度
1．4 犯罪模糊關係的錶示
1．5 模糊嚮量與模糊變換
第2章 犯罪模糊信息處理方法
2．1 模糊模式識彆
2．1．1 模糊模式識彆的基本問題
2．1．2 最大隸屬度原則Ⅰ
2．1．3 最大隸屬度原則Ⅱ
2．1．4 擇近原則與綜閤評判
2．2 對犯罪數據的模糊分類
2．2．1 模糊聚類法
2．2．2 語義關聯度
2．2．3 利用語義關聯度進行模糊分類
2．3 模糊語言模型
2．3．1 語言的模糊模型
2．3．2 模糊語法
2．4 模糊語義
第3章 模糊邏輯與模糊推理
3．1 基本模糊邏輯
3．1．1 模糊命題與謂詞
3．1．2 狹義模糊邏輯
3．1．3 模糊三段論
3．2 語言值模糊邏輯
3．3 廣義模糊邏輯
3．3．1 閤式邏輯公式
3．3．2 廣義模糊三段論
3．3．3 I型推理問題
3．3．4 Ⅱ型推理問題
3．3．5 Ⅲ型推理問題
3．4 非單調模糊邏輯
3．4．1 邏輯的單調性
3．4．2 模糊的默認邏輯
3．5 其他各種模糊邏輯
3．5．1 加權模糊邏輯
3．5．2 模糊計算邏輯
3．5．3 分布值邏輯
3．5．4 Bayes概率邏輯
3．5．5 統計歸納邏輯
第4章 模糊知識處理
4．1 知識的分類
4．2 知識處理所要研究的對象
4．2．1 知識的錶示
4．2．2 知識的獲取
4．2．3 知識的運用和處理
4．3 犯罪模糊關係錶示的知識及處理
4．3．1 模糊事實的關係錶示
4．3．2 模糊規則的關係錶示
4．3．3 模糊關係錶示的知識與處理
4．4 模糊邏輯錶示處理
4．4．1 模糊概念和事實的錶示
4．4．2 模糊規則的錶示
4．4．3 模糊邏輯錶示的知識處理和運用
4．5 基於模糊語義網絡的知識錶示及處理
4．5．1 語義網的圖形錶示
4．5．2 語義網絡的形式描述
4．5．3 與（或）語義圖
4．5．4 模糊與（或）語義圖
4．5．5 案件識彆的語義圖的學習行為

第二部分 警務智能決策篇
第5章 警務數據挖掘與犯罪模式發現
5．1 什麼是數據挖掘
5．2 數據挖掘的作用
5．3 基於關聯規則犯罪模式發現
5．3．1 關聯規則簡介
5．3．2 經典Apriori算法
5．4 犯罪模糊數據挖掘
5．4．1 關於KDFCD技術
5．4．2 模糊數據庫中的知識發現
5．4．3 犯罪模糊關聯規則（IFAR的挖掘
5．5 犯罪空間數據挖掘
5．5．1 基於泛化的發現方法
5．5．2 聚類方法
5．5．3 空間關聯規則
5．5．4 分類及預測
5．5．5 犯罪模糊空間分析
第6章 幾個典型的犯罪數據挖掘
6．1 基於自組織的區域犯罪趨勢分析
6．1．1 區域犯罪模糊評價
6．1．2 模糊自組織神經網絡圖
6．1．3 從時間序列中發現規則
6．1．4 可視化警用自組織圖的設計
6．1．5 犯罪區域選擇的聚類分析
6．1．6 犯罪的規則分析
6．2 犯罪刑事調查中時間性關聯規則的增量挖掘
6．2．1 時間關聯規則和其數值屬性
6．2．2 關聯規則的增量挖掘
6．2．3 時間關聯規則的增量挖掘
6．2．4 增量TAR算法
6．2．5 犯罪模式發現
第7章 犯罪偵查Fuzzy推理係統
7．1 犯罪偵查係統的推理模式
7．2 Fuzzy關係映射反演推理模式
7．2．1 Fuzzy關係映射反演原則
7．2．2 Fuzzy定映協同推理
7．2．3 犯罪偵查的fuzzy自動推理I
7．3 基於模糊識彆的輔助偵查信息
7．3．1 Fuzzy步法識彆
7．3．2 基於fuzzy集的犯罪嫌疑人語音識彆係統
第8章 基於案例的犯罪模糊推理技術
8．1 基於案例推理的基本概念
8．2 （；BCFR的工作機製
8．2．1 基本框架
8．2．2 犯罪案例錶示
8．2．3 犯罪案例索引與檢索
8．2．4 案例的重用
8．3 建立基於（IBCFR的關鍵技術
8．3．1 典型犯罪案例庫係統
8．3．2 基於犯罪案例的推理模型
8．4 案例模糊推理機的設計
8．4．1 基本內容
8．4．2 推理機工作流程設計
8．4．3 麵嚮對象的程序實現
8．5 一個犯罪案例檢索的方法
8．5．1 類推過程的模型化和信息檢索
8．5．2 先驗知識空間
8．5．3 先驗知識空間中模糊集閤錶示的識彆
8．5．4 屬性識彆
8．5．5 實際例子
第9章 警務管理與決策
9．1 城市交通智能紅綠燈控製係統
9．1．1 背景
9．1．2 係統結構
9．1．3 單個交叉口紅綠燈的模糊控製
9．1．4 基於專傢係統與神經網絡的全局優化調度
9．1．5 模糊神經網絡的調度算法
9．2 基於模糊神經網絡的城市公共安全評價
9．2．1 研究背景
9．2．2 城市公共安全評價體係
9．2．3 模糊神經網絡模型的確定
9．2．4 實證分析
參考文獻

《信息融閤與決策優化：應對復雜係統的多維視角》 內容簡介 在信息爆炸的時代，個體、組織乃至社會層麵所麵臨的決策環境日益復雜，其核心挑戰之一在於如何有效處理和利用海量、異質、甚至是不確定或模糊的信息，從而做齣最優的決策。本書《信息融閤與決策優化：應對復雜係統的多維視角》正是聚焦於這一核心問題，從信息融閤、決策理論、係統分析等多個維度，深入探討如何構建和優化智能決策係統，以應對復雜多變的現實世界。 本書的開篇，我們從信息融閤的基礎理論入手。信息融閤並非簡單的信息疊加，而是一個旨在通過集成多個信息源的冗餘和互補信息，從而達到比單一信息源更準確、更完整、更可靠的認知過程。我們首先闡述瞭信息融閤的基本概念、目的和重要性，並對不同層次的信息融閤（如像素級融閤、特徵級融閤和決策級融閤）進行瞭詳細的介紹。在此基礎上，我們深入探討瞭多種經典的信息融閤技術，包括但不限於： 基於統計學的方法： 例如卡爾曼濾波及其變種（擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波），它們在處理綫性或非綫性動態係統中的狀態估計和融閤問題上錶現齣色，廣泛應用於目標跟蹤、導航定位等領域。我們詳細分析瞭這些算法的原理、優缺點及其適用場景，並輔以具體的數學推導和算例說明。 基於證據理論（Dempster-Shafer Theory）的方法： 這種理論能夠有效處理不確定性信息，通過定義證據的信度和似真度來錶達信息源的不確定性，並提供瞭一種閤理的融閤機製。本書將重點講解其基本概念，如基本概率分配（BPA）、信任函數、似信函數，以及證據組閤規則（Dempster法則），並探討其在故障診斷、信息評估等領域的應用潛力。 基於模糊邏輯的方法： 模糊邏輯擅長處理人類語言中的模糊概念和不確定性，通過模糊集和模糊規則來描述係統行為。我們在此部分將詳細介紹模糊集的定義、運算，模糊推理的幾種主要方法（如Mamdani型和Larsen型），以及如何構建模糊控製器和模糊決策係統，特彆關注其在處理主觀性強、規則難以量化的問題上的優勢。 基於貝葉斯網絡的方法： 貝葉斯網絡以其概率圖模型的強大錶達能力，能夠清晰地展示變量之間的因果關係和概率依賴性，非常適閤進行不確定性推理和信息融閤。本書將深入探討貝葉斯網絡的結構學習、參數學習以及推理算法（如變量消除法、吉布斯采樣），並展示其在風險評估、醫療診斷等復雜係統中的應用。 基於機器學習的方法： 隨著人工智能技術的飛速發展，各種機器學習算法也為信息融閤提供瞭新的思路。我們將介紹一些適用於信息融閤的監督學習和無監督學習方法，例如支持嚮量機（SVM）、神經網絡（尤其是深度學習模型如捲積神經網絡CNN和循環神經網絡RNN）、集成學習等，並探討如何利用這些模型從多源數據中提取有價值的信息並進行融閤。 在信息融閤理論的基礎上，本書將視角轉嚮決策優化。決策優化是信息融閤的最終目標，旨在通過科學的方法從各種可能性的選項中選擇最佳方案，以達到預期的目標。我們首先迴顧瞭經典決策理論的基本概念，包括決策的主體、客體、環境、準則以及不同類型決策（確定性決策、風險性決策、不確定性決策）。 隨後，我們重點介紹瞭在復雜係統決策優化中至關重要的幾種方法： 多準則決策分析（MCDA）： 現實世界中的決策往往涉及多個相互衝突的準則， MCDA提供瞭一係列係統性的方法來解決這類問題。本書將詳細介紹幾種主流的MCDA方法，如： AHP (Analytic Hierarchy Process) / ANP (Analytic Network Process): 這兩種方法通過構建層次結構或網絡結構，將復雜決策問題分解為一係列兩兩比較，並利用特徵嚮量來確定各準則和方案的權重，最終實現排序。我們將深入解析其構建過程、計算方法以及在實際中的應用案例。 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution): 這種方法通過計算每個方案與理想最優方案和負理想最優方案的相對距離來排序，直觀易懂。我們將詳述其計算步驟和局限性。 ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la RElative Efficacité) / PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations): 這類方法屬於序關係方法，能夠處理非補償性準則，在涉及偏好排序的場景下尤為適用。我們將重點講解其核心思想和算法流程。 博弈論與策略優化： 在存在多個決策主體，且各主體之間相互影響的場景下，博弈論為分析和預測策略交互提供瞭強大的理論工具。本書將介紹零和博弈、非零和博弈、納什均衡等基本概念，並探討其在資源分配、市場競爭、談判等領域的應用。 運籌學中的優化技術： 綫性規劃、整數規劃、非綫性規劃等運籌學優化技術是解決資源受限下的最優決策問題的重要手段。我們將介紹這些基本模型的構建方法、求解算法（如單純形法、分支定界法）以及在生産調度、物流優化等領域的應用。 啓發式算法與元啓發式算法： 對於一些難以用精確算法求解的復雜優化問題，啓發式算法（如貪婪算法）和元啓發式算法（如遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優化算法）提供瞭有效的近似求解方案。我們將深入探討這些算法的設計思想、實現機製以及在組閤優化問題中的應用。 本書並非僅僅停留在理論介紹，而是強調“多維視角”的融閤。我們將信息融閤與決策優化有機地結閤起來，探討如何利用先進的信息融閤技術為決策優化提供高質量、多維度的數據支撐。例如，如何通過多源傳感器信息融閤來更準確地估計係統狀態，從而為後續的決策提供更可靠的基礎；如何利用模糊信息融閤來整閤專傢經驗和不確定性知識，從而豐富決策的輸入信息；如何通過機器學習模型從海量數據中學習復雜關聯，為決策提供更深層次的洞察。 同時，本書也將“復雜係統”作為一個貫穿始終的視角。我們認識到，現實世界的許多問題都發生在復雜的係統中，這些係統通常具有非綫性、動態性、湧現性、反饋迴路等特徵。因此，本書將大量應用前麵介紹的信息融閤和決策優化技術，來分析和解決諸如： 大規模網絡的信息管理與安全決策： 如何從海量網絡流量、日誌信息中融閤分析，及時發現安全威脅，並做齣相應的阻斷或響應決策。 智能交通係統的運行優化： 如何通過融閤路況傳感器、攝像頭、GPS等多源信息，動態調整交通信號燈、規劃車輛路徑，以優化交通流、減少擁堵。 金融市場的風險評估與投資組閤優化： 如何融閤宏觀經濟數據、公司財務報錶、市場情緒等多種信息，進行風險評估，並據此優化投資組閤。 醫療健康領域的輔助診斷與治療方案選擇： 如何融閤病人的病史、影像學檢查、基因測序、實驗室檢測等信息，輔助醫生進行診斷，並選擇最優的治療方案。 能源係統的高效管理與調度： 如何融閤發電量預測、負荷需求、價格信息等，實現能源係統的最優調度，提高效率，降低成本。 在每個應用場景中，本書都將力求做到： 1. 問題建模： 清晰地闡述復雜係統麵臨的決策問題，以及其關鍵的組成部分和相互關係。 2. 信息融閤策略： 針對具體問題，提齣閤適的信息融閤方法，說明如何整閤不同來源的信息，提取有用的特徵和狀態。 3. 決策模型構建： 基於融閤後的信息，構建相應的決策模型，可能涉及上述的MCDA、博弈論、運籌學或啓發式算法等。 4. 算法實現與仿真： 介紹實現決策模型所需的算法，並通過仿真實驗或實際案例分析，驗證所提齣方法的有效性和優越性。 5. 結果分析與討論： 對仿真或實驗結果進行深入分析，討論方法的魯棒性、計算復雜度以及未來的改進方嚮。 本書的行文風格力求嚴謹又不失可讀性，在保證數學推導的準確性的同時，輔以清晰的邏輯闡述和直觀的圖錶說明。我們力圖使本書成為一本理論與實踐相結閤的著作，既能為相關領域的學術研究提供堅實的理論基礎，也能為工程技術人員和決策者提供切實可行的解決方案和方法論。 本書的讀者對象廣泛，包括但不限於：信息科學、計算機科學、控製科學、運籌學、統計學、管理科學等相關專業的本科生、研究生和研究人員；在智能交通、金融、醫療、能源、安全等領域從事研發和工程應用的專業人士；以及對如何利用信息技術優化復雜係統決策感興趣的讀者。 總而言之，《信息融閤與決策優化：應對復雜係統的多維視角》旨在為讀者提供一個全麵、深入的框架，幫助理解和掌握如何有效地融閤多源異質信息，並通過先進的決策優化技術，在日益復雜的現實世界中做齣更明智、更有效的決策。本書將引導讀者跨越信息孤島，洞察係統本質，最終實現智能決策的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本《模糊信息理論與警務智能決策》的書名本身就充滿瞭引人遐想的空間。作為一名對信息科學和公共安全領域都略有涉獵的讀者，我被這個主題深深吸引。我想象著，在現代警務工作中，信息的模糊性是普遍存在的，比如目擊者對嫌疑人外貌的描述可能含糊不清，案發現場的痕跡可能難以辨認，甚至犯罪意圖本身也可能隱藏在重重迷霧之中。這本書，顧名思義，很可能是在探討如何利用“模糊信息理論”這一數學工具，來處理和分析這些模糊、不精確甚至帶有不確定性的信息，從而輔助警務人員做齣更明智、更高效的智能決策。我期待書中能夠深入淺齣地介紹模糊信息理論的核心概念，例如模糊集閤、模糊邏輯、模糊推理等，並詳細闡述這些理論如何被應用於警務實踐中。例如，它是否會提供一套具體的算法或模型，來量化和處理模糊的證據？是否會展示如何通過模糊邏輯來構建更靈活的警務決策支持係統，使其能夠理解和響應那些不完全明確的指令或情況？我尤其好奇書中是否會包含一些具體的案例研究，展示模糊信息理論在實際警務場景中的應用效果，比如在犯罪預測、風險評估、證據分析、甚至是情報研判等方麵的突破。這本書聽起來像是一座連接抽象數學理論與具體社會應用的金橋，讓人迫不及待地想去探索其中的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我最近對人工智能在各個領域的應用産生瞭濃厚的興趣，而《模糊信息理論與警務智能決策》這個書名，則觸及瞭我非常關注的一個交叉點。我們都知道，傳統信息處理往往依賴於精確的二元邏輯，非黑即白，非真即假。然而，現實世界，尤其是警務工作，充滿瞭灰度。一個模糊的綫索，一個不確定的證詞，一個潛在的風險預警，這些都很難用簡單的“是”或“否”來界定。這本書的齣現，似乎正是為瞭填補這一理論空白。我猜想，作者一定深入研究瞭“模糊信息理論”，並將其巧妙地融入到警務智能決策的範疇。我想象這本書會詳細闡述如何將這種“模糊”的性質轉化為可量化的信息，以便計算機能夠理解和處理。比如，它可能會介紹如何構建模糊規則庫，讓智能係統能夠模擬人類專傢的模糊判斷能力，在麵對不完整或不確定的信息時，依然能夠做齣閤理的推斷。我特彆期待書中能夠有關於“警務智能決策”方麵的具體探討，例如，它是否會提齣一種新型的智能決策模型，能夠整閤來自不同模糊源的信息，並生成一套最優的行動方案？書中會不會探討如何利用模糊模式識彆技術來輔助搜集和分析犯罪綫索，甚至是如何通過模糊聚類來識彆潛在的犯罪團夥？這種能夠將抽象的數學理論轉化為解決現實世界復雜問題的能力，讓我對這本書充滿瞭期待，希望它能夠為我打開一扇新的認知大門。

評分☆☆☆☆☆

我對《模糊信息理論與警務智能決策》這個書名感到非常好奇，因為它指嚮瞭一個我一直認為充滿潛力的研究方嚮。在我看來，警務工作本身就是一個與“模糊”打交道的藝術，從模糊的綫索到模糊的意圖，再到需要做齣“模糊”但至關重要的決策。這本書的名字錶明它將探討如何用“模糊信息理論”來解決這些問題。我期待書中能夠深入淺齣地介紹模糊信息理論的基礎概念，例如模糊集、隸屬函數、模糊邏輯和模糊推理等，並解釋它們與傳統精確信息理論的區彆和優勢。更吸引我的是，書中會如何將這些理論應用於“警務智能決策”。我想象，它可能會提齣一些創新的模型和算法，能夠處理警務工作中常見的模糊信息，例如含糊不清的目擊者證詞，不完整的證據鏈，或者對潛在威脅的模糊評估。我希望書中能夠提供一些具體的應用案例，例如如何利用模糊邏輯來構建更智能的犯罪預測係統，如何使用模糊聚類算法來識彆犯罪模式，或者如何設計一套模糊決策支持係統來幫助警務人員在復雜環境下做齣更明智的選擇。這本書聽起來像是一扇通往更高效、更智能警務新時代的大門，讓我迫不及待地想一探究竟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字——《模糊信息理論與警務智能決策》，一聽就覺得非常有深度和前沿性。作為一個對技術發展趨勢保持高度關注的讀者，我深信未來的許多重大突破都將發生在理論與實踐的交匯處，而這本書恰恰是這樣的典範。我設想，這本書的核心內容很可能在於揭示“模糊信息理論”如何能夠為“警務智能決策”提供強大的理論支撐和技術手段。現實中的警務工作，常常麵臨著信息的“模糊性”和“不確定性”。比如，一個目擊者對嫌疑人的描述可能非常主觀，一個犯罪現場的痕跡可能非常微弱，甚至在案件發生前，信息的碎片化和不完整性是常態。在這種情況下，如果僅僅依靠傳統的精確信息處理方法，往往會束手無策。因此，我期待書中能夠深入闡述模糊信息理論的精髓，例如如何構建和處理模糊集閤，如何利用模糊邏輯進行推理，以及如何設計模糊控製係統等。更重要的是，我希望這本書能夠具體展示這些理論在警務智能決策中的實際應用。例如，它是否會介紹如何利用模糊神經網絡來分析和預測犯罪趨勢？是否會提供一套基於模糊決策樹的方案，來輔助警方在資源有限的情況下做齣最優的警力部署？這本書的齣現，很可能為解決警務工作中長期存在的“信息不對稱”和“決策模糊”問題，提供一種全新的、更有效的思路和方法，令人充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

《模糊信息理論與警務智能決策》這個書名，無疑給我帶來瞭強烈的學術探索欲望。我一直對如何將數學上的抽象概念應用於解決現實世界中的復雜問題非常著迷，而這本書恰好觸及瞭一個非常具有挑戰性的領域。我腦海中勾勒齣的畫麵是，書中詳細介紹的“模糊信息理論”並非一套僵化的規則，而是一種能夠靈活處理現實世界中普遍存在的“不確定性”和“不精確性”的數學框架。我想象，作者在書中會深刻剖析警務工作中信息的模糊性體現在哪些方麵，比如模糊的目擊證詞、不確定的犯罪意圖、以及難以量化的風險因素。接著，這本書很可能會詳細介紹如何利用模糊集閤、模糊關係、模糊度量等概念，將這些模糊信息轉化為可以被計算機理解和處理的數據。我特彆期待書中能夠詳細闡述“警務智能決策”的具體實現路徑。比如，它是否會設計齣一種能夠處理模糊輸入的決策支持係統，該係統能夠根據模糊的證據，進行概率性的風險評估，並給齣最優的行動建議？書中是否會包含關於模糊邏輯在警務情報分析中的應用，例如如何識彆模糊的犯罪網絡，或者如何處理模糊的預警信息？這種將前沿數學理論與實際公共安全需求相結閤的探索，無疑會極大地激發我的閱讀興趣。