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闫英 、 锁斌 著 / 科学出版社 / 2018-06 / 平装
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基于证据理论的不确定性量化方法与应用/智能科学与技术丛书
不确定性量化是伴随着21世纪初美国三大国家实验室提出QMU框架后逐渐发展起来的一个新兴学科。《基于证据理论的不确定性量化方法与应用/智能科学与技术丛书》在介绍QMU、不确定性量化基本理论的基础上,重点围绕异类信息的统一表示与建模、不确定性量化快速算法、实验数据的不确定性量化改进方法、混合不确定性下的系统灵敏度分析等不确定性量化的关键问题展开讨论,最后通过几个典型案例探讨不确定性量化方法在系统评价与决策分析中的应用。
《基于证据理论的不确定性量化方法与应用/智能科学与技术丛书》适合经济、管理等领域研究系统评价、决策分析、建模仿真、可靠性评估等方向的研究人员参考,也可供相关专业的研究生及技术人员阅读。
第1章 绪论1.1 研究背景1.2 国内外研究现状1.2.1 QMU方法的研究现状1.2.2 不确定性量化方法的研究现状1.2.3 灵敏度分析方法的研究现状1.3 本书内容参考文献第2章 QMU方法简介2.1 QMU的基本原理2.2 QMU的基本概念2.3 QMU涉及的主要技术2.3.1 关键性能参数的确定2.3.2 物理建模2.3.3 模型验证与确认2.3.4 不确定性量化2.3.5 灵敏度分析2.3.6 置信因子计算2.4 本章小结参考文献第3章 证据理论与不确定性量化的基础3.1 证据理论3.1.1 辨识框架和基本概率分配3.1.2 证据合成规则3.1.3 信任函数和似然函数3.1.4 证据理论的模型解释3.2 基于证据理论的不确定性量化的基本步骤3.3 信任函数与似然函数的计算3.3.1 顶点法3.3.2 蒙特卡洛法3.4 本章小结参考文献第4章 模型不确定性量化的两个关键问题4.1 异类信息的证据理论的统一表示与建模4.1.1 概率分布信息的证据理论表示4.1.2 概率包络信息的证据理论表示4.1.3 模糊分析信息的证据理论表示4.1.4 专家估计信息的证据理论表示4.1.5 小样本测试信息的证据理论表示4.2 结合计算智能的证据理论不确定性量化的快速算法4.2.1 区间算法与遗传算法4.2.2 不确定性量化的快速算法的实现4.2.3 算例分析4.3 本章小结参考文献第5章 实验数据的不确定性量化方法5.1 小子样实验数据的不确定性度量5.1.1 小子样实验数据的灰色置信区间估计5.1.2 小子样实验数据的概率包络5.1.3 小子样实验数据的不确定性度量5.1.4 算例分析5.2 基于实验数据的裕量与不确定性量化的方法5.2.1 基于k系数的QMU评估5.2.2 改进的实验数据QMU方法5.2.3 算例分析5.3 本章小结参考文献第6章 随机与认知不确定系统的灵敏度分析6.1 随机不确定系统的灵敏度分析6.1.1 基于模型回归的灵敏度分析6.1.2 基于方差的灵敏度分析6.1.3 Sobol’全局灵敏度分析6.2 随机-认知混合不确定系统的灵敏度分析6.2.1 基于概率包络的灵敏度分析6.2.2 基于证据理论的灵敏度分析6.2.3 专家估计信息下参数的可靠性灵敏度分析6.2.4 基于条件概率的灵敏度分析6.3 本章小结参考文献第7章 不确定性量化在系统评价与决策分析中的应用7.1 企业存货质押融资贷前风险评价7.1.1 风险评价指标体系7.1.2 风险指标权重的确定7.1.3 风险指标mass函数的确定7.1.4 存货质押融资业务风险评价指标的计算7.1.5 算例分析7.2 市场不确定下企业延期支付与存货质押的决策分析7.2.1 延期支付下生产企业利润模型7.2.2 基于市场不确定性的延期支付与存货质押决策的定性分析7.2.3 基于市场不确定性的延期支付与存货质押决策的定量分析7.2.4 算例分析7.3 不完全信息下的群组评价7.3.1 问题描述7.3.2 群组评价信息融合7.3.3 基于蒙特卡洛随机抽样的群组评价7.3.4 应用案例7.4 本章小结参考文献
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开播时间:09月02日 10:30