Rough Set Methods and Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Physica-Verlag Heidelberg

作者:Polkowski, Lech; Polkowski, L.; Polkowski, Lech

出品人:

页数:681

译者:

出版时间:2000-12-28

价格:USD 229.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783790813289

丛书系列:

图书标签:

粗糙集
粗糙集
数据挖掘
机器学习
人工智能
知识发现
决策支持系统
不确定性推理
信息系统
模式识别
数据分析

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具体描述

Rough set approach to reasoning under uncertainty is based on inducing knowledge representation from data under constraints expressed by discernibility or, more generally, similarity of objects. Knowledge derived by this approach consists of reducts, decision or association rules, dependencies, templates, or classifiers. This monograph presents the state of the art of this area. The reader will find here a deep theoretical discussion of relevant notions and ideas as well as rich inventory of algorithmic and heuristic tools for knowledge discovery by rough set methods. An extensive bibliography will help the reader to get an acquaintance with this rapidly growing area of research.

好的，这是一本关于“信息系统中的智能决策与数据挖掘”的图书简介，它专注于利用前沿的计算智能和统计学习技术，解决复杂决策环境下的数据分析与知识发现问题。 --- 图书名称：信息系统中的智能决策与数据挖掘导言：复杂性、信息过载与决策挑战在当代信息社会，企业、政府及各类组织面临着前所未有的数据洪流和决策复杂性。传统的决策支持系统往往难以有效处理由海量、异构、不确定数据带来的挑战。数据中蕴含的潜在知识和规律，若不能被及时、准确地挖掘出来，将直接影响组织的竞争力和生存能力。本书旨在提供一套面向应用的、集成化的智能决策与数据挖掘理论框架和实用工具集。我们聚焦于如何将先进的计算智能方法——特别是深度学习、贝叶斯推理和强化学习——与经典的数据科学技术相结合，以构建更鲁棒、更具解释性的智能系统。本书并非聚焦于单一的数学理论或特定的数据结构，而是强调方法论的整合与实际场景的适配性，旨在弥合理论研究与工程实践之间的鸿沟。第一部分：基础理论与数据准备的精炼之道本部分奠定智能决策系统的基石，重点关注如何高效、准确地准备和理解原始数据，并建立稳健的统计模型视角。第一章：数据驱动决策的范式转变本章探讨了从描述性分析到预测性、规范性分析的决策思维转变。详细阐述了数据质量、数据治理在智能决策链中的关键地位。我们深入分析了结构化、半结构化及非结构化数据的整合策略，并引入了信息熵与复杂性度量在评估数据价值中的初步应用。第二章：现代统计学习与模型选择超越传统回归分析，本章聚焦于高维空间中的模型构建。详细介绍了正则化方法（如Lasso, Ridge）在特征选择和模型泛化能力之间的权衡。内容涵盖了广义加性模型（GAMs）在保持模型可解释性的同时提升拟合精度的应用，以及贝叶斯模型的先验信息设置与后验概率解释，为后续的复杂建模打下概率基础。第三章：特征工程的艺术与科学特征工程是连接原始数据与模型性能的桥梁。本章详述了从原始数据中提取有效特征的多种技术，包括时间序列特征的构造（滞后变量、移动窗口统计）、文本数据的词嵌入（Word2Vec, GloVe的变体）以及图像特征的初步降维技术。强调了如何通过领域知识指导特征的构建，而非仅仅依赖自动化方法。第二部分：深度学习在复杂数据分析中的应用本部分是本书的核心内容之一，它探讨了如何利用深度神经网络处理传统方法难以应对的复杂数据类型，并实现高级别的抽象与模式识别。第四章：卷积网络与空间数据解析本章侧重于卷积神经网络（CNNs）在处理网格化数据（如图像、传感器阵列数据）中的应用。内容包括多尺度特征提取、空洞卷积在不规则采样数据中的应用。特别探讨了如何设计轻量化CNN结构以适应边缘计算环境下的实时决策支持。第五章：循环网络与序列依赖性建模针对时间序列数据、日志文件及自然语言序列，本章深入讲解了循环神经网络（RNNs）的演变，包括LSTM和GRU单元，以有效捕获长期依赖关系。重点分析了在金融市场预测、工业过程监控中，如何使用序列到序列（Seq2Seq）模型进行复杂事件的预测和异常检测。第六章：生成模型与数据增强策略在数据稀疏或敏感场景下，生成模型扮演了重要角色。本章详细介绍了变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）的基本原理及其在数据合成和数据隐私保护中的应用。探讨了如何利用生成模型来模拟极端或罕见事件，以增强决策系统的鲁棒性训练。第三部分：智能决策的优化与强化学习视角本部分将分析重点从“预测”转向“行动”，探讨如何在不确定环境中通过序列决策来最大化长期收益。第七章：多目标优化与决策权衡现实世界的决策往往涉及多个相互冲突的目标（如成本与质量、效率与风险）。本章介绍了帕累托优化理论在智能系统设计中的应用，包括进化算法（如NSGA-II）如何用于探索帕累托前沿，并帮助决策者在不同目标间进行理性权衡。第八章：强化学习基础与环境建模本章引入强化学习（RL）作为序列决策制定的强大工具。内容涵盖了马尔可夫决策过程（MDPs）的形式化描述，以及经典算法如Q-Learning和SARSA的原理。重点讨论了如何将复杂的业务流程抽象为RL环境的状态、动作空间和奖励函数。第九章：深度强化学习在资源调度中的实践我们将理论应用于实际的复杂调度问题，如数据中心资源分配、供应链动态路径规划。详细介绍深度Q网络（DQN）及其改进版（如Double DQN, Dueling DQN）如何处理大规模状态空间。特别关注探索与利用的平衡策略在实际系统部署中的工程化实现。第四部分：可解释性、鲁棒性与系统集成智能系统的最终落地依赖于其可信度和易用性。本部分关注如何提升模型的透明度、抵抗恶意干扰，并将其有效地集成到现有信息基础设施中。第十章：模型可解释性（XAI）的必要性与技术 “黑箱”模型在关键业务流程中的应用受到严格限制。本章系统性地介绍了后Hoc解释技术，如LIME和SHAP值，用于量化单个预测的特征贡献。同时，探讨了内在可解释模型（如注意力机制）的设计，确保决策逻辑的透明度。第十一章：鲁棒性、对抗性攻击与防御机制随着AI在关键领域部署，模型的安全性和鲁棒性至关重要。本章分析了常见的对抗性攻击类型及其对深度学习模型的危害。随后，详细介绍了防御策略，包括对抗性训练、梯度掩蔽和输入空间平滑化等技术，以增强决策系统的抗干扰能力。第十二章：智能决策系统的架构与部署本章讨论了如何将训练好的智能模型转化为可扩展、高可用的生产系统。内容涵盖了模型服务化（Model Serving）的最佳实践，如使用容器化技术（Docker, Kubernetes）进行部署。最后，提出了持续学习（Continual Learning）的策略，以应对数据分布的动态漂移，确保决策系统的长期有效性。总结：面向未来的智能信息系统本书提供了一套全面的工具箱，指导读者如何从复杂的数据中提取可操作的智能，并通过优化和序列决策来驱动积极的业务成果。我们强调理论与实践的紧密结合，旨在培养下一代能够设计、构建和部署高度智能、可信赖的信息系统的专业人才。本书适合于计算机科学、管理信息系统、运筹学及应用数学等领域的学生、研究人员和行业从业者阅读。