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基于證據(jù)理論的不確定性量化方法與應用/智能科學與技術叢書簡介,目錄書摘

2019-11-29 10:33 來源:京東 作者:京東
不確定性
基于證據(jù)理論的不確定性量化方法與應用/智能科學與技術叢書
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編輯推薦:
內容簡介:  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(fā)展起來的一個新興學科?!痘谧C據(jù)理論的不確定性量化方法與應用/智能科學與技術叢書》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(tǒng)一表示與建模、不確定性量化快速算法、實驗數(shù)據(jù)的不確定性量化改進方法、混合不確定性下的系統(tǒng)靈敏度分析等不確定性量化的關鍵問題展開討論,最后通過幾個典型案例探討不確定性量化方法在系統(tǒng)評價與決策分析中的應用。
  《基于證據(jù)理論的不確定性量化方法與應用/智能科學與技術叢書》適合經(jīng)濟、管理等領域研究系統(tǒng)評價、決策分析、建模仿真、可靠性評估等方向的研究人員參考,也可供相關專業(yè)的研究生及技術人員閱讀。
作者簡介:
目錄:第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.2.1 QMU方法的研究現(xiàn)狀
1.2.2 不確定性量化方法的研究現(xiàn)狀
1.2.3 靈敏度分析方法的研究現(xiàn)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(shù)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(jù)理論與不確定性量化的基礎
3.1 證據(jù)理論
3.1.1 辨識框架和基本概率分配
3.1.2 證據(jù)合成規(guī)則
3.1.3 信任函數(shù)和似然函數(shù)
3.1.4 證據(jù)理論的模型解釋
3.2 基于證據(jù)理論的不確定性量化的基本步驟
3.3 信任函數(shù)與似然函數(shù)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(jù)理論的統(tǒng)一表示與建模
4.1.1 概率分布信息的證據(jù)理論表示
4.1.2 概率包絡信息的證據(jù)理論表示
4.1.3 模糊分析信息的證據(jù)理論表示
4.1.4 專家估計信息的證據(jù)理論表示
4.1.5 小樣本測試信息的證據(jù)理論表示
4.2 結合計算智能的證據(jù)理論不確定性量化的快速算法
4.2.1 區(qū)間算法與遺傳算法
4.2.2 不確定性量化的快速算法的實現(xiàn)
4.2.3 算例分析
4.3 本章小結
參考文獻

第5章 實驗數(shù)據(jù)的不確定性量化方法
5.1 小子樣實驗數(shù)據(jù)的不確定性度量
5.1.1 小子樣實驗數(shù)據(jù)的灰色置信區(qū)間估計
5.1.2 小子樣實驗數(shù)據(jù)的概率包絡
5.1.3 小子樣實驗數(shù)據(jù)的不確定性度量
5.1.4 算例分析
5.2 基于實驗數(shù)據(jù)的裕量與不確定性量化的方法
5.2.1 基于k系數(shù)的QMU評估
5.2.2 改進的實驗數(shù)據(jù)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(tǒng)的靈敏度分析
6.1 隨機不確定系統(tǒng)的靈敏度分析
6.1.1 基于模型回歸的靈敏度分析
6.1.2 基于方差的靈敏度分析
6.1.3 Sobol’全局靈敏度分析
6.2 隨機-認知混合不確定系統(tǒng)的靈敏度分析
6.2.1 基于概率包絡的靈敏度分析
6.2.2 基于證據(jù)理論的靈敏度分析
6.2.3 專家估計信息下參數(shù)的可靠性靈敏度分析
6.2.4 基于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(tǒng)評價與決策分析中的應用
7.1 企業(yè)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(shù)的確定
7.1.4 存貨質押融資業(yè)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(yè)延期支付與存貨質押的決策分析
7.2.1 延期支付下生產(chǎn)企業(yè)利潤模型
7.2.2 基于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 基于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 基于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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