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第1篇 集对分析简介3

第1章 集对分析的基本知识3

1.1 集对3

1.1.1 成对原理3

1.1.2 不确定性原理3

1.1.3 集对的定义4

1.1.4 集对的特征函数5

1.2 联系数6

1.2.1 二元联系数6

1.2.2 三元联系数7

1.2.3 四元联系数8

1.2.4 五元联系数9

1.2.5 多元联系数9

1.2.6 联系数的性质10

1.3 联系数的基本运算11

1.3.1 联系数的加法11

1.3.2 联系数的乘法12

1.3.3 联系数的减法14

1.3.4 联系数的除法14

1.3.5 联系数的复运算15

1.4 集对分析理论17

1.4.1 不确定性系统理论17

1.4.2 同异反系统理论18

1.5 本章小结20

参考文献20

第2章 集对分析的若干进展21

2.1 联系数的伴随函数21

2.1.1 态势函数（态势信息）21

2.1.2 广义势函数（势信息）23

2.1.3 势函数定理23

2.1.4 偏联系数（潜在趋势信息）23

2.1.5 反偏联系数25

2.1.6 邻联系数25

2.1.7 反邻联系数26

2.1.8 相互作用联系数26

2.1.9 反相互作用联系数27

2.1.10 联系熵27

2.1.11 反熵函数28

2.2 赵森烽-克勤概率简介28

2.2.1 赵森烽-克勤随机实验28

2.2.2 随机事件定义29

2.2.3 定理29

2.2.4 主事件和伴随事件30

2.2.5 赵森烽-克勤概率30

2.2.6 应用举例31

2.3 基于联系数的绿色智能计算33

2.3.1 数的认识33

2.3.2 自然数的联系数化33

2.3.3 绿色智能计算35

2.4 本章小结36

参考文献36

第2篇 集对分析在计算机科学中的应用39

第3章 文献概述39

3.1 集对分析在计算机领域中的部分文献39

3.2 集对分析在人工智能中的部分文献45

3.3 文献中的集对分析思想和方法47

3.4 本章小结49

参考文献49

第4章 集对分析在网络计算中的应用50

4.1 基于联系数的网格静态调度算法50

4.1.1 问题提出50

4.1.2 联系数的全序关系51

4.1.3 网格任务静态调度算法51

4.1.4 算例与仿真分析54

4.2 基于SPA的Web服务选取57

4.2.1 Web服务简介58

4.2.2 基本思路58

4.2.3 Web服务选取方法59

4.2.4 实例分析61

4.3 基于集对社会网络α关系社区研究65

4.3.1 社会网络65

4.3.2 集对社会网络与α关系社区66

4.4 本章小结69

参考文献69

第5章 网络信息安全的集对分析71

5.1 基于集对分析的P2P网络安全中的信誉度计算71

5.1.1 基于节点信誉度的传统P2P网络安全机制71

5.1.2 信誉度聚合与排序的集对分析算法72

5.1.3 集对分析算法与传统算法的比较75

5.2 基于信誉度集对分析的WSN安全数据融合76

5.2.1 相关工作76

5.2.2 基于集对分析的安全数据融合77

5.2.3 仿真结果及分析80

5.3 基于集对分析的网络入侵检测模型82

5.3.1 模型82

5.3.2 实验仿真结果84

5.4 基于集对分析的网络安全态势评估86

5.4.1 网络安全态势评估模型86

5.4.2 实验与结果88

5.5 网络抗拒绝服务攻击性能的集对评估92

5.5.1 网络抗拒绝服务攻击性能评估92

5.5.2 网络抗拒绝服务攻击性能指标93

5.5.3 基于集对分析的评估94

5.5.4 实验验证94

5.6 本章小结96

参考文献96

第6章 粗糙集的集对分析97

6.1 粗糙集简介97

6.1.1 基本概念97

6.1.2 知识约简98

6.2 基于集对势的粗糙集扩充模型98

6.2.1 集对势允差关系98

6.2.2 基于集对势容差关系的粗糙集模型99

6.2.3 实验与分析100

6.3 基于（α，λ）联系度容差关系的变精度粗糙集模型102

6.3.1 模型103

6.3.2 不完备信息系统的属性约简105

6.3.3 仿真结果105

6.4 粗糙集与集对分析的同异反107

6.5 本章小结108

参考文献108

第7章 集对分析在聚类中的应用109

7.1 基于集对分析的半监督ISODATA聚类109

7.1.1 半监督聚类算法109

7.1.2 数据预处理110

7.1.3 聚类算法110

7.1.4 实验结果111

7.2 基于多元联系数的动态聚类统计112

7.3 集对分析聚类算法及其应用113

7.3.1 集对分析的聚类预测算法113

7.3.2 预测实例114

7.4 本章小结115

参考文献116

第8章 软件质量评价与软件重构的集对分析117

8.1 基于集对分析的软件质量评价117

8.1.1 软件的质量特性117

8.1.2 质量特性权重wn117

8.1.3 确定质量特性联系度118

8.1.4 评价实例121

8.2 基于集对分析的软件重构方案优选121

8.2.1 软件重构121

8.2.2 软件重构的集对分析模型121

8.2.3 实验与分析123

8.3 本章小结124

参考文献125

第9章 多数据流集对分析126

9.1 基本概念126

9.1.1 数据流126

9.1.2 峰值126

9.1.3 窗口126

9.1.4 集对分析128

9.2 同异反定义128

9.2.1 同异反概念128

9.2.2 同异反矩阵129

9.2.3 势矩阵130

9.3 同异反算法130

9.3.1 峰值点获取130

9.3.2 势计算130

9.4 实验分析131

9.5 本章小结134

参考文献135

第10章 集对分析在计算机辅助设计中的应用137

10.1 基于案例推理的同异反产品设计137

10.1.1 CBR简介137

10.1.2 集对分析对CBR的支撑138

10.1.3 基于CBR的同异反产品设计138

10.1.4 面向市场的同异反产品设计141

10.2 基于集对分析与演化细胞学习自动机的质量-成本控制142

10.2.1 演化细胞学习自动机简介142

10.2.2 产品质量-成本控制问题描述142

10.2.3 不确定条件下的产品方案优劣排序145

10.2.4 实例145

10.3 本章小结148

参考文献148

第11章 集对分析在雷达信息处理中的应用149

11.1 集对分析在雷达信号分选中的应用149

11.1.1 集对分析联系度及区间估计149

11.1.2 雷达信号分选150

11.1.3 仿真分析152

11.1.4 改进的集对分析聚类的信号分选算法154

11.1.5 改进的SPA仿真分析155

11.2 集对分析在雷达信息处理中的应用158

11.2.1 集对分析在多目标数据关联中的应用158

11.2.2 集对分析在多雷达数据融合中的应用161

11.3 本章小结163

参考文献164

第12章 集对分析在图像边缘检测中的应用165

12.1 基于集对同一度的图像边缘检测算法165

12.1.1 图像边缘检测165

12.1.2 基于集对同一度的边缘检测思路166

12.1.3 倒数型对立与数对的联系度166

12.1.4 基于同一度的算法167

12.1.5 仿真结果168

12.2 基于联系度态势的图像边缘检测算法169

12.2.1 基本思路169

12.2.2 具体步骤170

12.2.3 仿真结果172

12.3 本章小结172

参考文献173

第3篇 其他科技信息处理的集对分析177

第13章 环境信息集对分析177

13.1 环境信息集对分析基本概念177

13.1.1 基本概念177

13.1.2 环境信息集对分析模型178

13.2 集对分析处理环境信息的研究现状181

13.2.1 集对分析用于水环境信息处理181

13.2.2 集对分析用于大气环境信息处理183

13.2.3 集对分析用于生态环境信息处理184

13.3 环境信息集对分析案例之1——河流健康系统评价185

13.3.1 河流健康系统评价的集对分析模型185

13.3.2 河流健康系统评价软件开发189

13.4 环境信息集对分析案例之2——城市景观植物优选190

13.4.1 城市景观植物190

13.4.2 SPAIAHP评价模型190

13.4.3 实验数据与评价指标190

13.4.4 评价结果192

13.5 本章小结193

参考文献194

第14章 作物育种信息的集对分析——同异育种智能决策系统介绍196

14.1 作物同异育种智能决策系统196

14.1.1 开发环境196

14.1.2 开发流程197

14.1.3 主要模块与功能197

14.1.4 技术难点与创新198

14.2 作物同异育种智能决策系统的研究现状199

14.2.1 若干成果199

14.2.2 系统研制及推广204

14.2.3 培育出小麦新品系206

14.3 问题与展望206

14.3.1 问题与对策206

14.3.2 展望207

14.4 本章小结207

参考文献207

第15章 不同科技信息处理的集对分析208

15.1 科技信息交流非对称二元性集对分析208

15.1.1 术语词汇的非对称二元性及其同异反特质208

15.1.2 概念与名称的同异反特质209

15.1.3 专业术语的同异反转化211

15.1.4 违反对称二元性及单参照性的同义并存212

15.1.5 结语214

15.2 煤自燃倾向信息的变权集对分析模型214

15.2.1 煤自燃倾向性214

15.2.2 基于集对同异反的变权计算模型215

15.2.3 基于变权的煤自燃倾向性信息集对分析模型216

15.2.4 实例216

15.3 公共场所卫生监督质量信息的集对分析聚类217

15.3.1 资料来源218

15.3.2 处理方法218

15.3.3 结果与讨论218

15.4 中医“辨证施治”信息的集对分析探讨221

15.4.1 中医辨证施治集对分析案例222

15.4.2 讨论226

15.5 本章小结227

参考文献228