粗集多属性决策理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西南交通大学出版社

作者:蒋朝哲

出品人:

页数:127

译者:

出版时间:2007-7

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787811046397

丛书系列:

图书标签:

• 决策
• 多属性决策
• 粗糙集
• 决策分析
• 数据挖掘
• 人工智能
• 信息科学
• 运筹学
• 模糊理论
• 模式识别
• 智能系统

书名：《精细化系统建模与复杂网络分析》 内容简介 本书深入探讨了在现代工程、科学研究和社会经济领域中日益凸显的复杂系统建模与分析问题。全书聚焦于如何构建高精度、高保真的系统模型，并运用先进的网络科学工具对其内在结构与动态行为进行深入剖析。全书内容紧密围绕“精细化”与“复杂性”两大核心主题展开，旨在为研究人员和工程技术人员提供一套系统化的理论框架和实用的技术方法。 第一部分：精细化系统建模基础与高级技术 本部分首先建立系统的建模哲学，强调在信息不完备或存在大量不确定性时，如何通过选择合适的模型范式来实现对真实世界复杂现象的精确描述。 第一章：复杂系统定义的演进与建模范式的选择 本章系统梳理了从经典控制理论到现代复杂性科学中对“系统”概念的认识深化过程。详细阐述了线性与非线性系统建模的区别，并重点讨论了在多尺度、多层次的复杂系统中，如何权衡模型的简化性与精确性。内容包括：基于机理的建模（First-Principles Modeling）、数据驱动的建模（Data-Driven Modeling）以及混合建模（Hybrid Modeling）的策略选择。 第二章：面向复杂性的微分方程与概率过程模型 本章深入探讨了用于刻画系统动态演化的数学工具。针对具有内在随机性和时间依赖性的系统，详细介绍了随机微分方程（SDEs）在建模噪声驱动下的系统行为中的应用。特别关注了具有非平稳特性和突变现象的系统的建模方法，如Lévy过程的应用。在概率过程方面，重点分析了马尔可夫链、半马尔可夫过程以及背后的时间尺度分离原理在工程系统建模中的实际意义。 第三章：多尺度与多物理场耦合的精细化建模 在许多前沿研究领域，如材料科学、生物工程和能源系统，系统的行为受制于跨越不同空间和时间尺度的相互作用。本章致力于解决这一挑战。详细介绍了多尺度建模的策略，包括时空插值技术、域分解方法（Domain Decomposition Methods）以及介观尺度的元模型构建（Metamodeling）。对于多物理场耦合问题，重点讨论了弱耦合、强耦合的数学表征，以及如何利用统一的数值框架（如有限元法与有限体积法的结合）实现高保真度的模拟。 第四章：不确定性量化与模型验证 精细化建模的有效性必须通过严格的不确定性量化（UQ）来支撑。本章系统介绍了在模型参数、边界条件和外部扰动存在不确定性时，如何量化输出结果的分布。内容涵盖了蒙特卡洛模拟、伪谱方法（Spectral Methods）在UQ中的应用。此外，本章还详细阐述了模型简化、校准（Calibration）与验证（Validation）的系统流程，确保构建的模型能够在预定的工程裕度内可靠运行。 第二部分：复杂网络结构分析与动态行为预测 本部分将理论模型转化为网络结构，利用网络科学的强大工具来揭示复杂系统深层次的互联规律和涌现行为。 第五章：复杂网络的拓扑结构与度量 本章是网络分析的基础。系统介绍了不同类型的复杂网络（如随机网络、无标度网络、小世界网络）的生成模型。重点讲解了衡量网络拓扑结构的关键指标，包括度分布、集聚系数、特征路径长度。此外，对网络的重要概念如社团结构（Community Structure）的识别算法（如模块度优化、标签传播算法）进行了详尽的对比和分析。 第六章：网络上的信息传播与级联失效分析 在通信网络、电力系统或社会网络中，信息的流动与影响力的扩散是核心问题。本章利用网络动力学理论，分析了基于不同传播机制（如SIS、SIR模型）的网络信息传播过程。特别关注了级联失效（Cascading Failures）的分析，通过构建依赖网络模型（Dependence Network），研究局部故障如何通过网络连接迅速扩展至全局系统崩溃，并提出抑制级联效应的结构优化方案。 第七章：网络嵌入与特征学习 随着网络规模的爆炸式增长，直接操作高维网络数据变得困难。本章引入了现代机器学习技术，特别是网络嵌入（Network Embedding）方法。详细介绍了如何将网络结构信息编码到低维向量空间中，包括基于随机游走（如DeepWalk）和矩阵分解（如SVD）的技术。这些学习到的特征向量被应用于节点分类、链接预测和网络相似性度量等实际任务中。 第八章：网络动力学：同步与控制 网络的动态行为是其最引人注目的特征之一。本章重点研究网络中耦合振子（Coupled Oscillators）的动力学行为。深入分析了网络拓扑如何影响系统同步（Synchronization）的实现与稳定性，包括相位锁定和完全同步的判据。最后，本章探讨了网络控制（Network Control）的前沿问题，如如何通过最小化干预成本，实现对目标节点或子结构的精确控制，以引导系统达到期望的动态状态。 总结与展望 本书的最终目标是搭建一座桥梁，连接精细化的系统数学建模与宏观的复杂网络分析视角。通过对这两个关键维度的深入探讨，读者将能够更有效地理解、预测和管理现实世界中涌现出的复杂现象。全书强调方法论的严谨性和工程应用的可操作性，适合高等院校相关专业的硕士、博士研究生以及从事系统工程、信息科学、运筹管理等领域的高级工程师和研究人员参考使用。

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这本书的理论深度在某些方面令人印象深刻，特别是关于“非线性权重分配”的数学证明部分，作者展示了深厚的功底。然而，这种深度似乎是以牺牲系统的整体可操作性为代价的。书中引入了许多非常精妙的、依赖于高阶微积分和拓扑学概念的约束条件，这些条件在理论上是完美的，但在实际工程应用中，其参数的估计难度几乎是天文数字。这意味着，虽然读者可以理解这个模型的优雅，但却很难真正将它部署到实际的决策流程中去。例如，在介绍一种新的满意度函数时，作者仅仅给出了存在性证明，却完全回避了如何从实际观测数据中有效拟合其复杂参数集的具体步骤或启发式算法。这种“重理论、轻实践指导”的倾向，使得本书的实用价值大打折扣。对于那些希望立即将所学知识转化为生产力的工程师或应用型研究人员来说，这本书更像是一座难以攀登的理论高峰，风景虽好，但缺乏便捷的登山路径。

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我认为这本书在理论框架的整合性上存在一些结构上的瑕疵。它似乎努力地想将多个不同流派的决策理论——从经典的理性决策模型到近期的行为经济学洞察——强行缝合到一个统一的框架下。这种雄心值得肯定，但最终呈现的效果却是各个理论模块之间存在明显的“断层”。例如，在描述完严格的概率论基础后，突然转入对群体心理偏差的描述，两者之间的过渡非常突兀，缺乏一个有力的桥梁来解释这些看似矛盾的理论是如何在一个现实的决策系统中并存和相互作用的。我期望看到的是一个更连贯、更具内聚性的“元理论”，一个能够解释为何不同决策范式在不同情境下会显现出主导地位的统一解释框架。而这本书给我的感觉是，它更像是一个精心编排的“理论展厅”，陈列着各种优秀的工具，但未能提供一个清晰的“工具箱使用说明书”，告诉使用者在面对一个特定的“螺丝钉”时，应该首先选择哪一种工具，以及为什么。这种缺乏整合性的叙事方式，使得全书的论证力度有所分散，未能形成一股强大的理论合力。

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这本书的封面设计和装帧质量相当不错，纸张的触感厚实而细腻，印刷的字体清晰易读，整体给人一种非常专业和严谨的感觉。然而，当我翻开内页，试图寻找一些能让我眼前一亮的理论构建或者创新性的案例分析时，我感到了一丝困惑。书中的结构安排似乎过于传统，章节之间的逻辑递进显得有些生硬，更像是对现有文献的堆砌，而非一次深入的学术探索。特别是关于一些核心概念的界定部分，描述得非常冗长且缺乏明确的区分度，使得初次接触该领域的读者可能会感到无所适从。例如，在讨论“信息熵”与“效用函数构建”的交汇点时，作者似乎花费了大量的篇幅去重复一些基础性的定义，而真正有价值的、能体现作者独特见解的数学模型推导却寥寥无几，甚至某些推导过程显得过于简化，难以令人信服。总而言之，这本书在形式上是无可挑剔的，但内容深度上，它更像是一本为入门者准备的教科书框架，而非为专业研究者提供前沿思考的深度论著。阅读过程中，我不断地期待着作者能抛出一些石破天惊的观点，但最终发现，这更像是一次平稳的航行，而非惊涛骇浪中的搏击。

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这本书的语言风格给我留下了极其深刻的印象，那是一种我很久没有在学术著作中见到的，近乎于“古朴”的严谨。每一句话都像是经过了反复的斟酌和推敲，力求滴水不漏，但也因此牺牲了阅读的流畅性。许多关键论点的阐述，往往需要我回溯前几段文字才能完全理解其上下文的联系。尤其是在描述复杂的多准则评估体系时，作者倾向于使用大量长难句，这无疑增加了理解的难度。我甚至怀疑，作者在写作过程中，是否过度依赖于某些早期的手稿或未完全现代化的术语表。比如，书中对“帕累托最优解集”的探讨，虽然概念上没有错误，但其描述方式显得异常迂回，没有采用当前主流文献中更简洁的向量表示法，而是坚持使用了一种更偏向于早期的集合论表述，这让习惯了现代优化理论表达方式的读者感到阅读体验上的隔阂。总的来说，这本书的内容是扎实的，但其表达方式更像是写给特定学派内部人士看的，对于更广阔的研究群体来说，它设置了不必要的阅读壁垒。我希望未来的再版能够更多地考虑如何用现代、直观的方式来传达这些深刻的理论。

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从案例分析的角度来看，这本书的表现略显保守和滞后。理论的生命力在于应用，而本书提供的应用场景，大多停留在一些非常经典的、已被广泛研究的决策问题上，比如资源分配或供应商选择的基准模型。这些案例虽然能够很好地支撑理论的演示，但它们缺乏对当前产业热点和新兴技术挑战的响应。例如，在讨论到“模糊集”和“证据理论”的结合时，我期待能看到作者如何将其应用于当前大数据环境下的不确定性决策，比如社交媒体情感分析后的产品倾向预测，或者供应链中断风险的动态评估。然而，书中提供的例子却仍然是基于相对静态的、实验室环境下容易量化的数据集合。这使得整本书读起来，有一种与现实前沿脱节的感觉。这对于一本致力于提供“方法论”的著作来说，是一个明显的短板。好的方法论应该能够被迅速迁移和适应到新的问题空间中去，但这本书似乎更倾向于固守已有的、被验证过的安全地带，未能展现出面对新时代决策难题的锐度和前瞻性。

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