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基於證據理論的不確定性量化方法與應用/智能科學與技術叢書

  • 作者：閆英//鎖斌
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030572820
  • 出版日期：2018/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：142
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    不確定性量化是伴隨著21世紀初美國三大國家實驗室提出QMU框架后逐漸發展起來的一個新興學科。閆英，鎖斌著的《基於證據理論的不確定性量化方法與應用》在介紹QMU、不確定性量化基本理論的基礎上，重點圍繞異類信息的統一表示與建模、不確定性量化快速演算法、實驗數據的不確定性量化改進方法、混合不確定性下的系統靈敏度分析等不確定性量化的關鍵問題展開討論，最後通過幾個典型案例探討不確定性量化方法在系統評價與決策分析中的應用。
    本書適合經濟、管理等領域研究系統評價、決策分析、建模模擬、可靠性評估等方向的研究人員參考，也可供相關專業的研究生及技術人員閱讀。
作者介紹
閆英//鎖斌
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  QMU方法的研究現狀
    1.2.2  不確定性量化方法的研究現狀
    1.2.3  靈敏度分析方法的研究現狀
  1.3  本書內容
  參考文獻
第2章  QMU方法簡介
  2.1  QMU的基本原理
  2.2  QMU的基本概念
  2.3  QMU涉及的主要技術
    2.3.1  關鍵性能參數的確定
    2.3.2  物理建模
    2.3.3  模型驗證與確認
    2.3.4  不確定性量化
    2.3.5  靈敏度分析
    2.3.6  置信因子計算
  2.4  本章小結
  參考文獻
第3章  證據理論與不確定性量化的基礎
  3.1  證據理論
    3.1.1  辨識框架和基本概率分配
    3.1.2  證據合成規則
    3.1.3  信任函數和似然函數
    3.1.4  證據理論的模型解釋
  3.2  基於證據理論的不確定性量化的基本步驟
  3.3  信任函數與似然函數的計算
    3.3.1  頂點法
    3.3.2  蒙特卡洛法
  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  模型不確定性量化的兩個關鍵問題
  4.1  異類信息的證據理論的統一表示與建模
    4.1.1  概率分佈信息的證據理論表示
    4.1.2  概率包絡信息的證據理論表示
    4.1.3  模糊分析信息的證據理論表示
    4.1.4  專家估計信息的證據理論表示
    4.1.5  小樣本測試信息的證據理論表示
  4.2  結合計算智能的證據理論不確定性量化的快速演算法
    4.2.1  區間演算法與遺傳演算法
    4.2.2  不確定性量化的快速演算法的實現
    4.2.3  算例分析
  4.3  本章小結
  參考文獻
第5章  實驗數據的不確定性量化方法
  5.1  小子樣實驗數據的不確定性度量
    5.1.1  小子樣實驗數據的灰色置信區間估計
    5.1.2  小子樣實驗數據的概率包絡
    5.1.3  小子樣實驗數據的不確定性度量

    5.1.4  算例分析
  5.2  基於實驗數據的裕量與不確定性量化的方法
    5.2.1  基於k係數的QMU評估
    5.2.2  改進的實驗數據QMU方法
    5.2.3  算例分析
  5.3  本章小結
  參考文獻
第6章  隨機與認知不確定系統的靈敏度分析
  6.1  隨機不確定系統的靈敏度分析
    6.1.1  基於模型回歸的靈敏度分析
    6.1.2  基於方差的靈敏度分析
    6.1.3  Sobol』全局靈敏度分析
  6.2  隨機-認知混合不確定系統的靈敏度分析
    6.2.1  基於概率包絡的靈敏度分析
    6.2.2  基於證據理論的靈敏度分析
    6.2.3  專家估計信息下參數的可靠性靈敏度分析
    6.2.4  基於條件概率的靈敏度分析
  6.3  本章小結
  參考文獻
第7章  不確定性量化在系統評價與決策分析中的應用
  7.1  企業存貨質押融資貸前風險評價
    7.1.1  風險評價指標體系
    7.1.2  風險指標權重的確定
    7.1.3  風險指標mass函數的確定
    7.1.4  存貨質押融資業務風險評價指標的計算
    7.1.5  算例分析
  7.2  市場不確定下企業延期支付與存貨質押的決策分析
    7.2.1  延期支付下生產企業利潤模型
    7.2.2  基於市場不確定性的延期支付與存貨質押決策的定性分析
    7.2.3  基於市場不確定性的延期支付與存貨質押決策的定量分析
    7.2.4  算例分析
  7.3  不完全信息下的群組評價
    7.3.1  問題描述
    7.3.2  群組評價信息融合
    7.3.3  基於蒙特卡洛隨機抽樣的群組評價
    7.3.4  應用案例
  7.4  本章小結
  參考文獻

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