《基於計算智慧型的軍事衝突建模》是2016年4月出版的圖書，作者是（南非）馬瓦拉（Marwala, T.），（意）拉賈左（Lagazio, M.）。
基本介紹
- 書名：基於計算智慧型的軍事衝突建模
- 作者：（南非）馬瓦拉（Marwala, T.），（意）拉賈左（Lagazio, M.）
- 譯者：程國建，穆紀芳，強新建
- ISBN：978-7-118-10528-5
- 頁數：202
- 定價：79.00
- 出版時間：2016年4月
- 裝幀：平裝
- 開本：16
- 版次：1版1次
- 字數：248
- 中圖分類：E919
內容簡介,目錄,
內容簡介
通過模擬自然界中生物體的結構、功能和行為而湧現出了許多新的技術和方法，它們可用於解決人類社會面臨的實際問題，包括本書將要論及的國際衝突問題的建模及預防。近十幾年興起的計算智慧型（或稱仿生智慧型、自然計算或軟計算）就是各類自然科學（特別是生命科學）和信息科學相結合的產物，它是指以自然界特別是生物體的功能、特點和作用機理為基礎，研究其中所蘊含的信息處理機制、抽取出相應的計算模型、設計出相應的算法而用於解決各類採用傳統方法難以求解的問題。計算智慧型的發展完全順應當前多學科不斷交叉和融合發展的潮流，其主要特徵表現為自治性、分散式、湧現、自適應和自組織。計算智慧型代表了一大類新興的基於自然計算和仿生智慧型的算法流程，目前的研究與套用熱點主要集中在：進化計算、人工神經網路、蟻群系統、免疫計算、模糊計算、膜計算等。計算智慧型的套用領域包括對複雜最佳化問題的求解、智慧型控制、模式識別、網路安全、硬體設計、社會經濟、生態環境等方面。
本書將計算智慧型方法套用到了求解國際軍事衝突問題的建模方面，通過對導致國與國之間走向戰爭或重建和平的若干特徵因素的提取及分析構建資料庫，再通過幾類計算智慧型算法的套用，預測戰爭發生的可能性，進而可進行預警判斷與分析，最終也許會以和平手段解決國際衝突。本書所涉及的研究課題在國內尚不多見，我們希望本書的翻譯出版能夠填補這一空白，並引起學術界對此類問題的關注，以最小的代價化解國家之間的衝突而重建和平。特別感謝我的幾位研究生在本書的初稿翻譯中所作出的貢獻，他們是：殷娟娟、李旭、冀乾宇、吳海洋、趙倩倩、嚴俊、聶曉立等，特別要感謝英國愛丁堡龍比亞大學工程創意與計算機學院的王哲博士對部分文稿的校對。
目錄
"第1 章 國際衝突建模：老問題的新發展 1
1.1 引言1
1.2 關於國際衝突理論與方法的結合2
1.3 導致戰爭與和平的多條匯合路徑的複雜性8
1.4 計算智慧型在國際衝突分析中的套用10
1.4.1 靈活性11
1.4.2 互動性11
1.4.3 附屬國的贊同12
1.5 數據與變數13
1.6 本書概要14
參考文獻15
第2 章 基於自關聯檢測法的國際衝突識別 20
2.1 引言20
2.2 數學框架21
2.2.1 神經網路21
2.2.2 貝葉斯框架26
2.2.3 自關聯測定29
2.3 國際衝突套用30
2.4 結論32
2.5 下一步工作32
參考文獻33
第3 章 基於多層感知器和徑向基函式的國際衝突建模 37
3.1 引言37
3.2 數學框架38
3.2.1 用於分類問題的多層感知器39
3.2.2 徑向基函式44
3.2.3 模型選擇46
3.3 MLP 模型與RBF 模型對比47
3.4 國際衝突套用47
3.5 結論49
3.6 下一步工作49
參考文獻49
第4 章 基於貝葉斯方法的國際衝突建模 55
4.1 簡介55
4.2 神經網路56
4.3 採樣方法57
4.3.1 蒙特卡洛方法57
4.3.2 馬爾可夫鏈蒙特卡洛法58
4.3.3 基於遺傳算法的馬爾可夫鏈蒙特卡洛採樣59
4.3.4 模擬退火61
4.3.5 吉布斯採樣62
4.4 高斯逼近法63
4.5 混合蒙特卡洛法63
4.6 隨機動力學模型64
4.7 採樣方法對比66
4.8 國際衝突建模67
4.9 結論68
4.10 下一步工作68
參考文獻68
第5 章 基於支持向量機的國際衝突建模 74
5.1 引言74
5.2 背景75
5.2.1 機器學習75
5.2.2 人工神經網路75
5.2.3 支持向量機76
5.2.4 國際衝突建模81
5.3 結果與討論81
5.4 結論83
5.5 下一步工作84
參考文獻84
第6 章 基於模糊集合的國際衝突建模 87
6.1 引言87
6.2 計算智慧型90
6.2.1 基本模糊邏輯理論90
6.2.2 模糊神經模型92
6.2.3 支持向量機95
6.3 知識提取96
6.3.1 分類結果96
6.3.2 模糊規則的提取96
6.4 結論97
6.5 下一步工作98
參考文獻98
第7 章 基於粗糙集的國際衝突建模 102
7.1 引言102
7.2 粗糙集103
7.2.1 信息系統104
7.2.2 不可分關係104
7.2.3 信息表和數據表達104
7.2.4 決策規則歸納105
7.2.5 集合的上、下近似105
7.2.6 集合的近似106
7.2.7 約簡107
7.2.8 邊界域107
7.2.9 粗糙隸屬度函式107
7.3 離散化方法108
7.3.1 等寬槽分區108
7.3.2 等頻槽分區108
7.4 粗糙集規劃109
7.5 神經模糊系統 110
7.6 粗糙集和模糊集 110
7.7 國際衝突建模 112
7.8 結論 113
7.9 下一步工作 113
參考文獻 113
第8 章 基於粒子群最佳化和爬山法最佳化粗糙集的國際衝突建模 118
8.1 簡介 118
8.2 粗糙集 119
8.3 最佳化方法121
8.3.1 粒子群最佳化121
8.3.2 爬山法125
8.4 爬山法與粒子群最佳化對比127
8.5 國際衝突建模127
8.6 結論128
8.7 下一步工作128
參考文獻128
第9 章 基於模擬退火最佳化粗糙集的國際衝突建模 133
9.1 引言133
9.2 粗糙集133
9.3 最佳化方法135
9.3.1 模擬退火135
9.3.2 粒子群最佳化141
9.4 粒子群最佳化與模擬退火142
9.5 國際衝突建模142
9.6 結論143
9.7 下一步工作143
參考文獻143
第10 章 基於最佳化粗糙集的遺傳算法的國際衝突建模 148
10.1 引言148
10.2 粗糙集149
10.3 最佳化方法149
10.3.1 遺傳算法150
10.3.2 模擬退火155
10.4 遺傳算法與模擬退火算法對比155
10.5 國際衝突建模156
10.6 結論157
10.7 下一步工作157
參考文獻157
第11 章 基於神經粗糙集的國際衝突建模 161
11.1 引言161
11.2 粗糙集163
11.2.1 粗糙隸屬度函式163
11.2.2 粗糙集精度164
11.2.3 粗糙集建模流程164
11.3 多層感知器164
11.4 神經-粗糙集模型166
11.5 貝葉斯粗糙集166
11.6 馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬168
11.7 用遺傳算法最佳化的粗糙集模型170
11.8 國際衝突建模170
11.9 結論171
11.10 下一步工作171
參考文獻171
第12 章 基於計算方法的早期預警與衝突預防 174
12.1 引言174
12.2 早期預警與衝突預防：理論、方法及相關問題175
12.2.1 領域研究進展176
12.2.2 挑戰178
12.3 計算智慧型用於早期預警與衝突預防181
12.3.1 控制國際衝突182
12.3.2 控制系統184
12.3.3 貝葉斯網路185
12.3.4 黃金分割搜尋方法186
12.3.5 模擬退火方法187
12.3.6 民主、盟友、實力和從屬性的調控187
12.4 結論190
12.5 下一步工作191
參考文獻191
第13 章 結論與最新進展 197
13.1 引言197
13.2 計算智慧型領域的新近發展199
13.3 國際衝突建模的新近發展200"
