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郭剑毅 、 余正涛 著 / 科学出版社 / 2016-03 / 平装
售价 ¥ 50.00
品相 九品
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上书时间2023-01-06
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智能决策分析与支持
《智能决策分析与支持》介绍了智能决策分析与支持的基本原理,在此基础上介绍了相关应用。全书分为12章,包括理论部分和应用部分。主要内容有决策分析与决策支持系统概论、相关概念和理论(包括主观概率、效用理论、一阶谓词逻辑表示法、搜索技术和推理技术)、基于Excel的决策分析技术、线性规划决策法、动态规划决策法、基于PCA的决策方法、基于粗糙集的决策方法、基于贝叶斯的决策方法及灰色关联决策模型等内容。同时还介绍了当前应用广泛的智能问答系统、智能推荐系统、群智能优化算法等新型智能决策系统,并通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用中,为读者应用智能决策方法解决相关领域的实际问题提供了具体思路和方法。《智能决策分析与支持》在理论阐述上力求简明扼要、深入浅出和通俗易懂,实用性强。
《智能决策分析与支持》适用于计算机、自动化、通信工程、电子工程及管理等专业高年级本科生和研究生学习参考,也可供从事相关专业的教学、科研和工程技术人员参考。
序前言第1章 决策分析与决策支持系统概论1.1 决策和决策分析的基本概念1.1.1 决策的概念和分类1.1.2 决策分析1.2 决策支持系统简介1.2.1 决策支持系统的概念和意义1.2.2 决策支持系统的关键特征和功能1.2.3 决策支持系统的结构1.2.4 决策支持系统的研制1.3 决策分析与决策支持系统的发展历史1.3.1 决策分析的发展历史1.3.2 决策支持系统的发展历史1.4 决策分析与支持和其他学科的关系1.4.1 运筹学1.4.2 管理学科1.4.3 系统工程1.4.4 控制学科1.4.5 信息技术1.5 本章小结参考文献第2章 相关概念和理论2.1 主观概率2.1.1 概率的基本概念2.1.2 主观概率的定义2.1.3 主观概率和客观概率的比较2.1.4 主观概率的偏差2.1.5 主观概率法的预测步骤2.2 效用理论2.2.1 概述2.2.2 效用和效用函数2.2.3 边际效用2.3 一阶谓词逻辑表示法2.4 搜索技术2.4.1 问题描述的基本方法2.4.2 盲目搜索2.4.3 启发式搜索2.5 推理技术2.5.1 正向推理2.5.2 反向推理2.6 本章小结参考文献第3章 基于Excel的决策分析技术3.1 概述3.2 基于期望货币价值和决策树的销售决策制定3.2.1 期望货币价值和决策树分析法原理3.2.2 应用Excel制定基于决策树分析法的销售决策3.3 基于数据包络分析的高校重点实验室绩效评价3.3.1 数据包络分析基本原理与模型3.3.2 DEA方法的Excel实现3.3.3 结果分析3.4 本章小结参考文献第4章 线性规划决策法4.1 概述4.2 线性规划的数学模型4.3 线性规划问题的求解4.4 线性规划的应用4.5 单纯形法的进一步讨论4.6 本章小结参考文献第5章 动态规划决策法5.1 概述5.2 动态规划的原理5.2.1 多阶段决策过程的数学描述5.2.2 动态规划的基本概念5.2.3 动态规划的数学模型5.3 动态规划的应用5.3.1 确定性动态规划问题5.3.2 用动态规划求解非线性规划问题5.4 本章小结参考文献第6章 基于PCA的决策方法6.1 概述6.1.1 主成分分析的基本概念6.1.2 主成分分析的原理6.2 主成分分析数学模型6.3 PCA求解的一般步骤6.4 主成分选取6.5 应用实例分析6.5.1 背景描述6.5.2 目标和思路6.5.3 实现过程与方法6.6 本章小结参考文献第7章 基于粗糙集的决策方法7.1 概述7.2 粗糙集理论方法7.2.1 粗糙集方法的原理7.2.2 粗糙集方法的特点7.2.3 粗糙集方法的知识表达7.2.4 粗糙集方法的发现流程7.3 粗糙集方法在文本分类特征选择中的应用7.3.1 文本分类特征选择方法7.3.2 基于粗糙集的文本特征选择7.3.3 属性约简实验过程7.4 本章小结参考文献第8章 基于贝叶斯的决策方法8.1 贝叶斯理论概述8.1.1 贝叶斯理论基本观点8.1.2 贝叶斯理论原理8.2 贝叶斯模型及推理8.2.1 常用贝叶斯模型介绍8.2.2 贝叶斯推理8.3 朴素贝叶斯模型在词义消歧中的应用8.3.1 词义消歧概述8.3.2 朴素贝叶斯词义消歧模型构建8.3.3 实验结果及分析8.4 本章小结参考文献第9章 灰色关联决策模型9.1 灰色预测概述9.2 灰色预测原理9.2.1 GM(1.1 )预测模型9.2.2 灰色关联分析9.3 应用实例分析9.4 本章小结参考文献第10章 基于知识的智能问答系统10.1 概j苤10.2 知识提取10.2.1 浅层知识和深层知识10.2.2 知识提取10.3 基于知识的智能问答系统10.3.1 自动问答系统10.3.2 问答系统发展历史10.3.3 问答系统的分类10.3.4 中文问答系统研究的难点10.3.5 基于知识的智能问答的研究重点10.3.6 小结参考文献第11章 智能推荐系统11.1 概述11.2 推荐搜索引擎11.3 推荐的主要方法11.3.1 基于内容的推荐算法11.3.2 协同过滤推荐算法11.3.3 基于关联规则的推荐算法11.3.4 基于效用推荐算法11.3.5 基于知识的推荐算法11.3.6 组合推荐算法11.4 应用实例分析11.5 本章小结参考文献第12章 群智能算法12.1 概述12.2 蚁群算法12.2.1 蚁群算法及其发展12.2.2 蚁群算法的特点12.2.3 蚁群算法的原理12.2.4 文本聚类应用举例12.2.5 小结12.3 基于粒子群算法的优化决策12.3.1 概述12.3.2 原理12.3.3 文本分类应用举例12.3.4 小结12.4 基于社会媒体的群体智慧12.4.1 社会媒体12.4.2 基于社会媒体的群体智慧12.4.3 社会媒体研究内容12.4.4 小结参考文献
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图2
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开播时间:09月02日 10:30