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第一章 定性建模中的不确定性1

1．1 有关概率论和模糊数学的基础1

1．1．1 概率论1

1．1．2 模糊数学3

1．1．3 隶属函数的确定方法4

1．2 精确量，模糊量的转化6

1．2．1 精确量转化为模糊数6

1．2．2 精确数转化为区间数7

1．2．3 模糊集合与普通集合的转化9

1．3 模糊度量10

1．3．1 模糊度量的基本表示10

1．3．2 信任度度量和真实性度量11

1．3．3 概率度量14

1．3．4 可能性度量和必要性度量15

1．3．5 以概率论为基础的模糊度量方法之间的关系17

1．3．6 基于模糊集合理论的模糊度量18

1．4．1 最大最小不确定性原理20

1．4 处理不确定性的方法和原则20

1．4．2 最大最小化熵原理21

1．4．3 一个例子22

1．5 小结24

参考文献25

第二章 定性因果关系26

2．1 概述26

2．2 因果次序分析27

2．2．1 平衡系统中的因果序28

2．2．2 动态结构中的因果序34

2．2．3 混合结构中的因果序36

2．2．4 评价39

2．3 定性物理中的因果关系39

2．3．1 定性物理39

2．3．2 定性推理39

2．3．3 定性物理中的因果关系40

2．3．4因果关系与约束扩散45

2．3．5 与因果序理论的比较48

2．4．1 一种因果关系模型的定性建立方法49

2．4 其它方法介绍49

2．4．2 故障诊断中的不完全因果模型逻辑方法54

2．5 小结58

参考文献58

第三章 Kuipers的定性仿真理论59

3．1 问题的提出59

3．2 Kuipers的定性仿真方法61

3．2．1 Kuipers的定性仿真理论62

3．2．2 定性仿真实例68

3．2．3 QSIM算法的时间复杂性76

3．2．4 QSIM内核实际运行时间分析77

3．2．5 QSIM算法的充分性和不完备性80

3．3 引人高阶导数约束，消除冗余行为81

3．3．1 导出并应用高阶导数信息81

3．3．2 行为抽取88

3．4 交互式定性仿真系统IQSS89

3．4．1 IQSS简介89

3．4．2 GQSS对QSIM算法的改进90

3．4．3 系统结构及实现细节91

3．4．4 实例分析94

3．5 小结97

参考文献97

第四章 归纳推理定性仿真99

4．1 归纳推理及其在定性仿真中的地位99

4．2 系统科学与通用系统理论99

4．3 GSPS理论基础101

4．3．1 GSPS的基本工作原理101

4．3．2 系统的认识论等级结构103

4．3．3 源系统105

4．3．4 数据系统113

4．3．5 生成系统114

4．4 归纳推理法的仿真机制120

4．4．1 归纳推理定性仿真的基本原理121

4．4．2 采样与重新编码122

4．4．3 优化mask分析123

4．4．4 用香农熵计算mask的预测能力Q125

4．4．5 影响最佳mask推导的两个因素126

4．4．6 预测系统行为：仿真性能的检验130

4．5 归纳推理法的特点与意义132

4．5．1 归纳推理法的特点132

4．5．2 在复杂系统控制中的作用133

4．5．3 在智能控制中的作用134

4．5．4 处理不可预见的紧急情况134

4．6 小结136

参考文献137

5．1 问题的提出138

第五章 定性和定量仿真的集成138

5．2 定性-数字仿真及Q2、Q3仿真器139

5．2．1 在算术约束中传播定量信息139

5．2．2 在单调函数中传播定量信息140

5．2．3 在微分运算中传播定量信息140

5．2．4 在量空间中传播定量信息141

5．2．5 约束传播算法142

5．2．6 Q3仿真器和步长精炼法143

5．2．7 例子：返回式火箭145

5．3 模糊定性仿真方法147

5．3．1 模糊定性建模148

5．3．2 模糊仿真算法153

5．4 自解释仿真157

5．4．1 定性定量的集成建模158

5．4．2 状态的集成159

5．4．3 自解释仿真器的结构159

5．4．4 例子161

5．5 一种定性定量相集成的建模方法162

5．5．1 集成定性定量的仿真162

5．5．2 共享变量定性化的细节164

5．5．3 例子166

5．6 小结169

参考文献169

第六章 并行定性仿真170

6．1 并行处理技术的引入170

6．1．1 关于定性仿真的几个误解170

6．1．2 并行处理技术的引入172

6．1．3 并行定性仿真研究现状173

6．2．1 并行性分析174

6．2 并行QSIM算法174

6．2．2 并行约束满足问题176

6．2．3 启发式约束过滤和并行约束检查函数的条件执行180

6．2．4 并行QSIM算法的逻辑结构182

6．2．5 并行QSIM算法的加速比183

6．3 并行QSIM算法的实现与评价184

6．3．1 并行QSIM算法的数据结构184

6．3．2 并行QSIM算法的实现方法187

6．3．3 并行QSIM算法的实验评价189

6．4 小结193

参考文献194

第七章 定性仿真中的系统动力学方法195

7．1 引言195

7．2 系统动力学的理论基础196

7．3 系统动力学方法197

7．3．1 建模197

7．3．2 仿真210

7．3．3 结果分析213

7．4 小结216

参考文献217

第八章 定性仿真的实际应用218

8．1 工程和工业过程219

8．1．1 蒸馏塔的简化定性模型220

8．1．2 基于蒸馏塔定性模型的智能控制224

8．2 电子电路分析和故障诊断226

8．2．1 故障诊断226

8．2．2 模拟电路故障诊断系统DEDALE226

8．3 社会经济领域的建模仿真229

8．3．1 简单的市场占有率的定性模型SHANEX230

8．3．2 模型的扩展232

8．3．3 更接近实际的市场占有率预测模型233

8．4 医药和医疗诊断238

8．4．1 肾脏模型238

8．4．2 对环境变化的正常反应240

8．4．3 对治疗方法的仿真242

8．5 小结244

参考文献244