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複雜系統建模理論、方法與技術(簡體書)
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複雜系統建模理論、方法與技術(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
目次

商品簡介

全書共六章。第1章緒論。闡明複雜性概念、複雜系統提法及特點;概述複雜系統研究對象與方法,並提出複雜系統建模問題及系統建模體系結構。第2章系統建模的基本理論。論述系統數學建模和仿真建模的主要理論基礎,特別是用於複雜系統建模的新理論,如複雜適應系統(CAS)理論、系統辨識理論、系統分形理論、定性理論、模糊理論、雲理論、灰色系統理論、自組織理論、元模型理論和元胞自動機與支持向量機理念等。第3章常用數學建模方法、原理及案例。概述數學建模方法體系;推薦數學建模方法選取原則和經驗;系統地討論常用的15種數學建模方法的原理、過程及案例。第4章複雜系統特殊建模方法與技術。論述複雜系統建模的特殊性和重要思考;重點研究適於複雜系統的建模方法、原理、技術及其典型應用。第5章複雜系統建模環境與工具。介紹複雜系統建模的先進環境及工具;給出主要建模軟件和語言的工程應用。第6章大型複雜仿真系統建模的VV&A技術及其應用。闡述VV&A有關概念;建立複雜仿真系統全生命週期VV&A過程模型;深入討論大型複雜仿真系統模型驗證方法和技術,以及VV&A技術的規範化操作問題。

作者簡介

劉興堂,1942年2月生于陜西省三原縣,文職將軍、空軍級專家。現任空軍防空導彈精確制導與控制技術研究中心主任,空軍工程大學教授、“控制科學與工程”學科博士生導師。兼任中國系統仿真學會常務理事、中國航空學會飛行力學及飛行試驗分會委員、中國自動化學會仿真專業委員會副主任、中國計算機用戶協會仿真應用分會理事、陜西省系統仿真學會副理事長。 1965年8月西北工業大學飛機設計與制造專業本科畢業。 1968年3月西北工業大學非線性振動理論碩士研究生畢業。 1968~1982年在中國飛行試驗研究院從事飛機控制系統試飛和模擬研究。曾任專業組長、大型飛行模擬器工程和航空重點仿真實驗室建設主管工程師。 1982年特招入伍,在空軍工程大學導彈學院從教至今。長期從事飛行器導航、制導與控制及復雜系統建模與仿真的教學和研究工作。 曾獲國家科技進步獎2項、省部級科技成果獎2項、軍隊科技進步獎7項;出版專著、譯著和大型工具書13部:《機動飛機實用空氣動力學》、《飛機舵面的傳動裝置》、《物理量傳感器》、《現代系統建模與仿真技術》、《現代飛行模擬技術》、《空中飛行模擬器》、《精確制導、控制與仿真技術》、《導彈制導控制系統分析、設計與仿真》、《現代辨識工程》、《應用自適應控制》、《新俄漢科技綜合詞典》、《俄漢航空航天航海科技大詞典》、《復雜系統建模理論、方法與技術》;發表學術論文百余篇。

目次


前言
第1章 緒論
1.1 系統概念與分類
1.1.1 系統概念
1.1.2 系統分類
1.2 復雜性概念與復雜系統提法
1.2.1 復雜性概念
1.2.2 復雜系統提法
1.3 復雜系統的特點、研究對象及方法
1.3.1 復雜系統的特點
1.3.2 復雜系統的研究對象
1.3.3 復雜系統的研究方法
1.4 系統研究現狀和趨勢
1.4.1 研究現狀
1.4.2 發展趨勢
1.5 系統建模與仿真
1.5.1 模型概念、性質及分類
1.5.2 數學建模及其過程
1.5.3 仿真建模與系統仿真
1.5.4 系統建模與仿真體系結構
1.6 對復雜問題建模與仿真的重要思考
1.6.1 復雜系統研究是建模與仿真發展的動力源
1.6.2 支撐復雜系統建模與仿真的新理論
1.6.3 復雜系統建模方法學進展
1.6.4 適應于復雜仿真系統的體系結構
1.6.5 復雜系統建模環境及工具
1.6.6 復雜仿真系統與VV&A技術
思考題
第2章 系統建模的基本理論
2.1 引言
2.2 模型論及其相關理論
2.2.1 引言
2.2.2 實際系統的抽象
2.2.3 系統描述及其保存關系
2.2.4 模型的非形式化與形式化描述
2.2.5 模型集總
2.2.6 模型簡化
2.2.7 模型修改
2.2.8 模型靈敏度分析
2.2.9 模型的有效性及可信性
2.3 相似理論及演繹推理
2.3.1 引言
2.3.2 相似概念及分類
2.3.3 相似關系
2.3.4 相似定理
2.3.5 演繹推理
2.3.6 連續物理系統的相似性及其模型通式
2.4 系統辨識理論
2.4.1 系統辨識概念、定義及要素
2.4.2 系統辨識框架和內容
2.4.3 系統辨識方法與算法
2.5 系統層次性與分形理論
2.5.1 系統的層次性概念
2.5.2 系統分析與層次分析
2.5.3 系統層次分析方法概述
2.5.4 系統分形概念
2.5.5 分形理論的要點
2.6 復雜適應系統理論
2.6.1 基本概念
2.6.2 CAS樹
2.6.3 主體的適應和學習
2.6.4 CAS宏觀模型
2.7 定性理論、模糊理論及云理論
2.7.1 定性理論的產生及其范疇
2.7.2 定性推理
2.7.3 定性建模
2.7.4 模糊理論的產生
2.7.5 模糊集合(論)
2.7.6 模糊集合運算和基本定理
2.7.7 模糊數和模糊集合特征描述
2.7.8 模糊關系
2.7.9 云理論
2.8 自組織理論
2.8.1 引言
2.8.2 理論基礎及研究范疇
2.8.3 系統自組織概念
2.8.4 耗散結構論
2.8.5 協同學
2.8.6 日趨完善的自組織理論
2.9 元胞自動機與支持向量機理念
2.9.1 引言
2.9.2 元胞自動機理念
2.9.3 元胞自動機的功能特點
2.9.4 支持向量機理念和內涵
2.9.5 支持向量分類機
2.9.6 支持向量回歸機
2.10 灰色系統理論和馬爾可夫理論
2.10.1 引言
2.10.2 灰色系統基本原理
2.10.3 灰色系統理論體系結構
2.10.4 灰色概念、運算及灰色聯度分析
2.10.5 灰色系統建模
2.10.6 馬爾可夫過程
2.10.7 馬爾可夫鏈及其相關定義和定理
2.11 圖論
2.11.1 引言
2.11.2 圖概念及重要術語
2.11.3 樹及其生成樹
2.11.4 遍歷、歐拉圖及哈密頓圖
2.11.5 圖矩陣
2.12 網絡理論
2.12.1 引言
2.12.2 基本概念及其物理意義
2.12.3 網絡最大流及最小流
2.12.4 最短路和最小代價流
2.12.5 工程網絡圖
2.12.6 計算機網絡
2.12.7 Petri網
2.12.8 人工神經網絡
2.12.9 貝葉斯網
2.13 元模型及綜合集成研討廳理念
2.13.1 引言
2.13.2 元模型理念及其相關概念
2.13.3 綜合集成研討廳理念
2.14 虛擬現實及其相關理論
2.14.1 引言
2.14.2 基本概念及定義
2.14.3 VR系統及分類
2.14.4 VR硬、軟件工具
2.14.5 VR技術及其應用
思考題
第3章 常用數學建模方法、原理及案例
3.1 概述
3.1.1 引言
3.1.2 數學建模方法的選取
3.2 機理分析法
3.2.1 方法原理
3.2.2 建模過程
3.2.3 應用案例
3.3 盲接相似法
3.3.1 方法原理
3.3.2 建模過程
3.3.3 應用案例
3.4 量綱分析法
3.4.1 方法原理
3.4.2 建模過程
3.4.3 應用案例
3.5 比例法
3.5.1 方法原理
3.5.2 建模過程
3.5.3 應用案例
3.6 概率統計法
3.6.1 方法原理
3.6.2 建模過程
3.6.3 應用案例
3.7 回歸分析法
3.7.1 方法原理
3.7.2 建模過程
3.7.3 應用案例
3.8 集合分析法
3.8.1 方法原理
3.8.2 建模過程
3.8.3 應用案例
3.9 層次分析法
3.9.1 方法原理
3.9.2 建模過程
3.9.3 應用案例
3.10 圖解法
3.10.1 方法原理
3.10.2 建模過程
3.10.3 應用案例
3.11 蒙特卡羅法
3.11.1 方法原理
3.11.2 建模過程
3.11.3 應用案例
3.12 模糊集論法
3.12.1 引言
3.12.2 隸屬函數確定法
3.12.3 模糊聚類分析法
3.12.4 模糊模式識別法
3.12.5 模糊綜合評判法
3.13 “隔艙”系統法
3.13.1 方法原理
3.13.2 建模過程
3.13.3 應用案例
3.14 灰色系統法
3.14.1 方法原理
3.14.2 建模過程
3.14.3 應用案例
3.15 想定法
3.15.1 方法原理
3.15.2 建模過程
3.15.3 應用案例
3.16 計算機輔助法
3.16.1 方法原理
3.16.2 建模過程
3.16.3 應用案例
3.17 系統辨識法
3.17.1 方法原理
3.17.2 建模過程
3.17.3 應用案例
3.18神經網絡法
3.18.1 方法原理
3.18.2 建模過程
3.18.3 應用案例
思考題
第4章 面向復雜系統建模的新方法與技術
4.1 概述
4.2 混合建模方法與技術
4.2.1 引言
4.2.2 分析-統計法
4.2.3 模糊辨識法
4.2.4 基于模糊神經網絡的模型辨識
4.3 組合建模方法與技術
4.3.1 方法原理
4.3.2 技術特點
4.3.3 典型應用
4.4 基于智能技術的Agent/MAS建模方法與技術
4.4.1 引言
4.4.2 方法原理
4.4.3 技術特點
4.4.4 典型應用
4.5 基于Petri網建模方法與技術
4.5.1 引言
4.5.2 方法原理
4.5.3 技術特點
4.5.4 典型應用
4.6 馬爾可夫建模方法與技術
4.6.1 引言
4.6.2 動態系統傳統馬爾可夫建模方法與技術
4.6.3 動態系統模糊馬爾可夫建模方法與技術
4.7 Bootstrap、Bayes及Bayes Bootstrap建模方法與技術
4.7.1 引言
4.7.2 Bootstrap建模方法與技術
4.7.3 Bayes Bootstrap建模方法與技術
4.7.4 Bayes建模方法與技術
4.8 基于貝葉斯網的建模方法與技術
4.8.1 引言
4.8.2 基于專家主導的貝葉斯網建模方法與技術
4.8.3 基于聯結樹的貝葉斯網建模方法與技術
4.9 定性建模方法與技術
4.9.1 引言
4.9.2 基于p-范數的近似推理定性建模方法與技術
4.9.3 基于通用系統問題求解系統理論的歸納推理定性建模方法與技術
4.9.4 基于QSIM算法的定性建模方法與技術
4.9.5 基于微分方程定性理論的建模方法與技術
4.9.6 基于范例推理建模方法與技術
4.10 基于因果關系的建模方法與技術
4.10.1 引言
4.10.2 方法原理
4.10.3 技術特點
4.10.4 典型應用
4.11 基于云理論的建模方法與技術
4.11.1 引言
4.11.2 方法原理
4.11.3 技術特點
4.11.4 典型應用
4.12 基于元模型的建模方法與技術
4.12.1 引言
4.12.2 方法原理
4.12.3 技術特點
4.12.4 典型應用
4.12.5 基于元模型的仿真模型表示及建模方法
4.13 基于元胞自動機的建模方法與技術
4.13.1 引言
4.13.2 方法原理
4.13.3 技術特點
4.13.4 典型應用
4.14 基于支持向量機的建模方法與技術
4.14.1 引言
4.14.2 方法原理
4.14.3 技術特點
4.14.4 典型應用
4.15 基于超高計算智能逼近的建模方法與技術
4.15.1 引言
4.15.2 基于量子神經網絡的建模方法與技術
4.15.3 基于協同進化計算的建模方法與技術
4.15.4 基于多智能體遺傳算法的建模方法與技術
4.16 基于混合專家系統的建模方法與技術
4.16.1 引言
4.16.2 方法原理
4.16.3 技術特點
4.16.4 典型應用
4.17 綜合集成建模方法與技術
4.17.1 引言
4.17.2 方法原理
4.17.3 技術特點
4.17.4 典型應用
4.18 基于CAS理論的建模方法與技術
4.18.1 引言
4.18.2 方法原理
4.18.3 技術特點
4.18.4 典型應用
4.19 基于自組織理論的建模方法與技術
4.19.1 引言
4.19.2 基于GMDH建模的方法原理
4.19.3 基于GMDH建模的技術特點
4.19.4 基于GMDH建模的典型應用
4.20 基于分形理論的建模方法與技術
4.20.1 引言
4.20.2 方法原理
4.20.3 技術特點
4.20.4 典型應用
4.21 多分辨率建模方法與技術
4.21.1 引言
4.21.2 方法原理
4.21.3 技術特點
4.21.4 典型應用
4.22 面向對象建模方法與技術
4.22.1 引言
4.22.2 方法原理
4.22.3 技術特點
4.22.4 典型應用
思考題
第5章 復雜系統M&S支撐環境及工具
5.1 概述
5.2 UML/Rational Rose
5.2.1 引言
5.2.2 UML/Rational Rose簡介
5.2.3 應用實例
5.3 ABM/Swarm
5.3.1 引言
5.3.2 SVVarm平臺簡介
5.3.3 應用實例
5.4 HLA/RTI
5.4.1 引言
5.4.2 基本思想及開發過程
5.4.3 應用實例
5.5 OpenGL/Vega和MultiGen/Creator
5.5.1 引言
5.5.2 OpenGL/Vega簡介
5.5.3 MultiGen/Creator簡介
5.5.4 應用實例
5.6 MATLAB/Simulink
5.6.1 引言
5.6.2 MATLAB/Simulink簡介
5.6.3 應用實例
5.7 ADAMS/VieVV
5.7.1 引言
5.7.2 ADAMS簡介
5.7.3 應用實例
5.8 STAGE/STRIVE
5.8.1 引言
5.8.2 STAGE簡介
5.8.3 STRIVE簡介
5.8.4 應用實例
5.9 Globus Toolkit
5.9.1 引言
5.9.2 網格技術發展概況
5.9.3 Globus Toolkit簡介
5.9.4 應用實例
5.10 M&S的其他支撐環境與工具
思考題
第6章 大型復雜仿真系統的VV&A及可信度評估
6.1 引言
6.2 大型復雜仿真系統的特點及可信度評估對策
6.2.1 現代大型復雜仿真系統的特點
6.2.2 大型復雜仿真系統的可信度評估對策
6.3 VV&A基本概念及相關概念
6.3.1 基本概念
6.3.2 相關概念
6.4 VV&A的原則和工作模式
6.4.1 仿真系統VV&A原則
6.4.2 VV&A工作模式
6.5 仿真系統V&V方法
6.5.1 仿真系統校核方法
6.5.2 仿真系統驗證方法
6.5.3 一般最大熵譜估計法
6.5.4 基于神經網絡的最大熵譜估計法
6.6 復雜仿真系統生命周期VV&A方案設計
6.7 典型復雜仿真系統生命周期VV&A開發過程
6.7.1 分布交互式仿真系統生命周期VV&A開發過程
6.7.2 HLA仿真系統生命周期VV&A開發過程
6.7.3 DIS/HLA仿真系統生命周期VV&A開發過程
6.8 復雜仿真系統VV&A標準/規范及其應用
6.8.1 引言
6.8.2 復雜仿真系統VV&A標準/規范的需求分析
6.8.3 復雜仿真系統VV&A標準/規范技術框架及主要內容
6.8.4 復雜仿真系統VV&A標準/規范應用
6.9 VV&A的自動化、通用化和智能化問題
6.9.1 VV&A工作流的自動化
6.9.2 通用的VV&A體系
6.9.3 基于人工智能的VV&A平臺
6.10 M&S的VV&A管理系統設計與實現
6.10.1 引言
6.10.2 系統結構設計
6.10.3 系統數據庫設計
6.10.4 VV&A管理庫設計
6.10.5 系統功能設計
6.10.6 應用實例
6.11 大型復雜仿真系統的可信度評估方法
6.11.1 引言
6.11.2 層次分析評估法
6.11.3 模糊綜合評判法
6.11.4 模糊層次分析評估法
6.11.5 灰色綜合評估法
6.11.6 相似度辨識評估法
6.11.7 基于逼真度評估法
思考題
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