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第1章 国际冲突建模：老问题的新发展1

1.1 引言1

1.2 关于国际冲突理论与方法的结合2

1.3 导致战争与和平的多条汇合路径的复杂性8

1.4 计算智能在国际冲突分析中的应用10

1.4.1 灵活性11

1.4.2 交互性11

1.4.3 附属国的赞同12

1.5 数据与变量13

1.6 本书概要14

参考文献15

第2章 基于自关联检测法的国际冲突识别20

2.1 引言20

2.2 数学框架21

2.2.1 神经网络21

2.2.2 贝叶斯框架26

2.2.3 自关联测定29

2.3 国际冲突应用30

2.4 结论32

2.5 下一步工作32

参考文献33

第3章 基于多层感知器和径向基函数的国际冲突建模37

3.1 引言37

3.2 数学框架38

3.2.1 用于分类问题的多层感知器39

3.2.2 径向基函数44

3.2.3 模型选择46

3.3 MLP模型与RBF模型对比47

3.4 国际冲突应用47

3.5 结论49

3.6 下一步工作49

参考文献49

第4章 基于贝叶斯方法的国际冲突建模55

4.1 简介55

4.2 神经网络56

4.3 采样方法57

4.3.1 蒙特卡洛方法57

4.3.2 马尔可夫链蒙特卡洛法58

4.3.3 基于遗传算法的马尔可夫链蒙特卡洛采样59

4.3.4 模拟退火61

4.3.5 吉布斯采样62

4.4 高斯逼近法63

4.5 混合蒙特卡洛法63

4.6 随机动力学模型64

4.7 采样方法对比66

4.8 国际冲突建模67

4.9 结论68

4.10 下一步工作68

参考文献68

第5章 基于支持向量机的国际冲突建模74

5.1 引言74

5.2 背景75

5.2.1 机器学习75

5.2.2 人工神经网络75

5.2.3 支持向量机76

5.2.4 国际冲突建模81

5.3 结果与讨论81

5.4 结论83

5.5 下一步工作84

参考文献84

第6章 基于模糊集合的国际冲突建模87

6.1 引言87

6.2 计算智能90

6.2.1 基本模糊逻辑理论90

6.2.2 模糊神经模型92

6.2.3 支持向量机95

6.3 知识提取96

6.3.1 分类结果96

6.3.2 模糊规则的提取96

6.4 结论97

6.5 下一步工作98

参考文献98

第7章 基于粗糙集的国际冲突建模102

7.1 引言102

7.2 粗糙集103

7.2.1 信息系统104

7.2.2 不可分关系104

7.2.3 信息表和数据表达104

7.2.4 决策规则归纳105

7.2.5 集合的上、下近似105

7.2.6 集合的近似106

7.2.7 约简107

7.2.8 边界域107

7.2.9 粗糙隶属度函数107

7.3 离散化方法108

7.3.1 等宽槽分区108

7.3.2 等频槽分区108

7.4 粗糙集规划109

7.5 神经模糊系统110

7.6 粗糙集和模糊集110

7.7 国际冲突建模112

7.8 结论113

7.9 下一步工作113

参考文献113

第8章 基于粒子群优化和爬山法优化粗糙集的国际冲突建模118

8.1 简介118

8.2 粗糙集119

8.3 优化方法121

8.3.1 粒子群优化121

8.3.2 爬山法125

8.4 爬山法与粒子群优化对比127

8.5 国际冲突建模127

8.6 结论128

8.7 下一步工作128

参考文献128

第9章 基于模拟退火优化粗糙集的国际冲突建模133

9.1 引言133

9.2 粗糙集133

9.3 优化方法135

9.3.1 模拟退火135

9.3.2 粒子群优化141

9.4 粒子群优化与模拟退火142

9.5 国际冲突建模142

9.6 结论143

9.7 下一步工作143

参考文献143

第10章 基于优化粗糙集的遗传算法的国际冲突建模148

10.1 引言148

10.2 粗糙集149

10.3 优化方法149

10.3.1 遗传算法150

10.3.2 模拟退火155

10.4 遗传算法与模拟退火算法对比155

10.5 国际冲突建模156

10.6 结论157

10.7 下一步工作157

参考文献157

第11章 基于神经粗糙集的国际冲突建模161

11.1 引言161

11.2 粗糙集163

11.2.1 粗糙隶属度函数163

11.2.2 粗糙集精度164

11.2.3 粗糙集建模流程164

11.3 多层感知器164

11.4 神经-粗糙集模型166

11.5 贝叶斯粗糙集166

11.6 马尔可夫链蒙特卡洛模拟168

11.7 用遗传算法优化的粗糙集模型170

11.8 国际冲突建模170

11.9 结论171

11.10 下一步工作171

参考文献171

第12章 基于计算方法的早期预警与冲突预防174

12.1 引言174

12.2 早期预警与冲突预防：理论、方法及相关问题175

12.2.1 领域研究进展176

12.2.2 挑战178

12.3 计算智能用于早期预警与冲突预防181

12.3.1 控制国际冲突182

12.3.2 控制系统184

12.3.3 贝叶斯网络185

12.3.4 黄金分割搜索方法186

12.3.5 模拟退火方法187

12.3.6 民主、盟友、实力和从属性的调控187

12.4 结论190

12.5 下一步工作191

参考文献191

第13章 结论与最新进展197

13.1 引言197

13.2 计算智能领域的新近发展199

13.3 国际冲突建模的新近发展200