Fuzzy Systems and Knowledge Discovery 模糊系统和知识发现 第1部分 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Wang

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1299.5

装帧:

isbn号码:9783540283126

丛书系列:

图书标签:

• 模糊系统
• 知识发现
• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 模糊逻辑
• 数据分析
• 知识工程
• 模式识别
• 智能系统

Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Part I 探索模糊逻辑的深邃世界，揭示隐藏在数据中的智慧之光。 本书《模糊系统与知识发现，第 I 部分》旨在为您开启一扇通往模糊系统理论及其在知识发现领域应用的大门。我们将在本书中深入剖析模糊逻辑这一强大而灵活的数学工具，它如何模拟人类模糊的思维方式，以及如何利用这种灵活性来处理现实世界中固有的不确定性和模糊性。本书特别侧重于模糊系统在处理和理解海量数据，从中提取有价值的知识方面的潜力，为读者提供一个坚实的基础，以便进一步探索更高级的主题和实际应用。 核心概念的深度解析： 本书的起点，是对“模糊”这一概念本身的细致考察。我们将从经典的集合论出发，引入模糊集合（Fuzzy Set）的概念，解释隶属度函数（Membership Function）如何量化一个元素属于某个模糊集合的程度，从而摆脱传统二元逻辑的“非此即彼”。我们会详细介绍各种常见的隶属度函数形式，如三角隶属度函数、梯形隶属度函数、高斯隶属度函数等，并探讨它们在不同场景下的适用性。 在此基础上，我们将系统阐述模糊逻辑运算，包括模糊的“与”（Intersection）、“或”（Union）和“非”（Negation）运算，以及它们在模糊集合之间的应用。您将了解到模糊逻辑如何通过这些运算来组合和传递模糊信息，构建出能够处理复杂逻辑推理的系统。 模糊系统构建的基石： 本书将深入探讨模糊推理系统（Fuzzy Inference System, FIS）的设计与构建。我们将从最基础的模糊规则（Fuzzy Rule）入手，介绍如何通过 IF-THEN 语句来表达模糊的条件和结论。您将学习到如何将这些模糊规则组织成一个完整的推理引擎，以及如何通过模糊化（Fuzzification）、推理（Inference）和去模糊化（Defuzzification）这三个核心过程来完成从输入到输出的转换。 我们将详细讲解不同类型的模糊推理方法，包括 Mamdani 型和 Sugeno 型推理系统。对于 Mamdani 型，我们会深入探讨模糊关系（Fuzzy Relation）、模糊蕴涵（Fuzzy Implication）以及组合推理（Composition）等关键概念，理解它是如何通过模糊逻辑的传播来实现推理的。而对于 Sugeno 型，我们将分析其在简化推理过程和提高计算效率方面的优势，以及其在控制系统等领域的广泛应用。 去模糊化是模糊推理过程的最后一个重要环节，它将模糊系统的输出转化为一个清晰的数值。本书将介绍多种常用的去模糊化方法，如重心法（Centroid Method）、最大隶属度法（Maximum Membership Method）、加权平均法（Weighted Average Method）等，并分析它们各自的特点和适用范围。 模糊系统在知识发现中的作用： “知识发现”（Knowledge Discovery）是本书的另一大核心主题。我们将探讨模糊系统如何作为一种强大的工具，协助我们从海量、不精确、不完整的数据中发现隐藏的模式、关系和规律。 您将了解到，模糊系统能够有效地处理现实世界中常见的噪声和不确定性数据，避免传统数据挖掘方法在面对模糊信息时的局限性。例如，在客户细分、异常检测、风险评估等领域，模糊系统能够捕捉到更加精细的分类边界和更具鲁棒性的判断。 本书将重点介绍模糊系统在以下几个方面的知识发现应用： 模糊聚类（Fuzzy Clustering）： 区别于硬聚类（Hard Clustering）将每个数据点严格分配到某一个簇，模糊聚类允许数据点以一定的隶属度同时属于多个簇。我们将介绍模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）算法，以及它如何揭示数据点在不同簇之间的隶属关系，从而发现更具层次和灵活性的数据分组。 模糊分类（Fuzzy Classification）： 模糊系统能够构建出能够处理模糊边界的分类器。您将学习到如何利用模糊规则来定义分类的决策边界，从而在面对具有重叠特征的数据集时，做出更准确的预测。 模糊关联规则（Fuzzy Association Rules）： 传统的关联规则挖掘关注项集之间的确定性关联。本书将介绍如何将模糊逻辑引入关联规则的发现，从而揭示“如果购买 A，那么很可能也购买 B（尽管购买 A 的程度不确定）”这类更具现实意义的关联。 模糊模式识别（Fuzzy Pattern Recognition）： 模糊系统在识别模糊模式方面具有天然优势。我们将探讨如何利用模糊逻辑来描述和匹配不精确的模式，例如在图像识别、手写体识别等应用中。 理论与实践的融合： 本书在讲解理论知识的同时，也非常注重与实际应用的结合。我们将通过大量的案例研究和实例分析，展示模糊系统如何在不同的领域发挥作用，例如： 控制系统： 模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller, FLC）在提高系统响应速度、稳定性和鲁棒性方面表现出色，广泛应用于家电、汽车、工业自动化等领域。 决策支持系统： 模糊系统能够帮助决策者在信息不确定或主观性较强的情况下，做出更合理的决策。 金融风险评估： 利用模糊逻辑处理不确定性因素，对信用风险、市场风险等进行更精确的评估。 医疗诊断： 模糊系统可以辅助医生分析模糊的症状信息，提高诊断的准确性。 本书的读者群体： 本书适合以下读者： 计算机科学、人工智能、自动化、电气工程等相关专业的学生和研究人员： 为他们提供坚实的理论基础和前沿的研究方向。 致力于数据挖掘、机器学习和知识发现的专业人士： 帮助他们掌握一种新的、强大的分析工具，以应对更复杂的数据挑战。 对模糊逻辑和不确定性推理感兴趣的任何人士： 无论您是否具有深厚的数学背景，本书都将以清晰易懂的方式引导您理解这一迷人的领域。 《模糊系统与知识发现，第 I 部分》将为您带来一次深入的智力探索。我们相信，通过掌握模糊系统的理论和方法，您将能够更有效地驾驭信息时代的复杂性，从中发现宝贵的知识，并创造出更智能、更灵活的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆