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基于計算智能的軍事沖突建模 版權信息
- ISBN：9787118105285
- 條形碼：9787118105285 ; 978-7-118-10528-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于計算智能的軍事沖突建模 本書特色
馬瓦拉、拉賈左*的《基于計算智能的軍事沖突 建模》通過利用計算智能的軍事沖突建模，探討了計 算智能方法在沖突建模中的應用。傳統的沖突建模以 博弈論為基礎。當需要處理三個以上參與者的博弈， 以及克服博弈論內在的局限性時，利用計算智能的沖 突建模就成為我們的**。 國際軍事爭端定義為兩國或多國之間的一組摩擦 互動，這可能導致軍事力量的炫耀、武力威脅或者明 確地使用武力。這些摩擦互動可能會以和平或戰爭收 尾。本書研究了關鍵變量之間的關系以及對兩國之間 沖突的風險進行建模。這些關鍵變量包括，同盟國一 一衡量軍事同盟存在與否，近鄰國一一衡量國家之間 是否共享一個共同的邊界，以及軍事大國——衡量其 中一個或兩個國家是否都是軍事大國。 利用計算智能的軍事沖突建模采用各種多層感知 神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、神經模糊模型 、粗糙集模型、神經粗糙集模型以及優化的粗糙集模 型等實施工具來創建給定變量之間存在沖突風險的評 估模型。其次，這些模型用來研究每個變量對沖突風 險的敏感性。此外，也提出了一個如何使用這些模型 來達成“和平”可能性的框架。*后，還論及了沖突 建模的一些新興主題并提出下一步工作要點。
基于計算智能的軍事沖突建模 內容簡介
《基于計算智能的軍事沖突建模》通過利用計算智能的軍事沖突建模，探討了計算智能方法在沖突建模中的應用。傳統的沖突建模以博弈論為基礎。 國際軍事爭端定義為兩國或多國之間的一組摩擦互動，這可能導致軍事力量的炫耀、武力威脅或者明確地使用武力。這些摩擦互動可能會以和平或戰爭收尾。《基于計算智能的軍事沖突建模》研究了關鍵變量之間的關系以及對兩國之間沖突的風險進行建模。這些關鍵變量包括，同盟國一一衡量軍事同盟存在與否，近鄰國一一衡量國家之間是否共享一個共同的邊界，以及軍事大國——衡量其中一個或兩個國家是否都是軍事大國。 利用計算智能的軍事沖突建模采用各種多層感知神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、神經模糊模型、粗糙集模型、神經粗糙集模型以及優化的粗糙集模型等實施工具來創建給定變量之間存在沖突風險的評估模型。其次，這些模型用來研究每個變量對沖突風險的敏感性。此外，也提出了一個如何使用這些模型來達成“和平”可能性的框架。*后，還論及了沖突建模的一些新興主題并提出下一步工作要點。
基于計算智能的軍事沖突建模 目錄
第1章 國際沖突建模：老問題的新發展 1.1 引言 1.2 關于國際沖突理論與方法的結合 1.3 導致戰爭與和平的多條匯合路徑的復雜性 1.4 計算智能在國際沖突分析中的應用 1.4.1 靈活性 1.4.2 交互性 1.4.3 附屬國的贊同 1.5 數據與變量 1.6 本書概要 參考文獻第2章 基于自關聯檢測法的國際沖突識別 2.1 引言 2.2 數學框架 2.2.1 神經網絡 2.2.2 貝葉斯框架 2.2.3 自關聯測定 2.3 國際沖突應用 2.4 結論 2.5 下一步工作 參考文獻第3章 基于多層感知器和徑向基函數的國際沖突建模 3.1 引言 3.2 數學框架 3.2.1 用于分類問題的多層感知器 3.2.2 徑向基函數 3.2.3 模型選擇 3.3 mlp模型與rbif模型對比 3.4 國際沖突應用 3.5 結論 3.6 下一步工作 參考文獻第4章 基于貝葉斯方法的國際沖突建模 4.1 簡介 4.2 神經網絡 4.3 采樣方法 4.3.1 蒙特卡洛方法 4.3.2 馬爾可夫鏈蒙特卡洛法 4.3.3 基于遺傳算法的馬爾可夫鏈蒙特卡洛采樣- 4.3.4 模擬退火 4.3.5 吉布斯采樣 4.4 高斯逼近法 4.5 混合蒙特卡洛法 4.6 隨機動力學模型 4.7 采樣方法對比 4.8 國際沖突建模 4.9 結論 4.10 下一步工作 參考文獻第5章 基于支持向量機的國際沖突建模 5.1 引言 5.2 背景 5.2.1 機器學習 5.2.2 人工神經網絡 5.2.3 支持向量機 5.2.4 國際沖突建模 5.3 結果與討論 5.4 結論 5.5 下一步工作 參考文獻第6章 基于模糊集合的國際沖突建模 6.1 引言 6.2 計算智能 6.2.1 基本模糊邏輯理論 6.2.2 模糊神經模型 6.2.3 支持向量機 6.3 知識提取 6.3.1 分類結果 6.3.2 模糊規則的提取 6.4 結論 6.5 下一步工作 參考文獻第7章 基于粗糙集的國際沖突建模 7.1 引言 7.2 粗糙集 7.2.1 信息系統 7.2.2 不可分關系- 7.2.3 信息表和數據表達 7.2.4 決策規則歸納 7.2.5 集合的上、下近似 7.2.6 集合的近似 7.2.7 約簡 7.2.8 邊界域 7.2.9 粗糙隸屬度函數 7.3 離散化方法 7.3.1 等寬槽分區 7.3.2 等頻槽分區 7.4 粗糙集規劃 7.5 神經模糊系統 7.6 粗糙集和模糊集 7.7 國際沖突建模 7.8 結論 7.9 下一步工作 參考文獻第8章 基于粒子群優化和爬山法優化粗糙集的國際沖突建模 8.1 簡介 8.2 粗糙集 8.3 優化方法 8.3.1 粒子群優化 8.3.2 爬山法 8.4 爬山法與粒子群優化對比 8.5 國際沖突建模 8.6 結論 8.7 下一步工作 參考文獻第9章 基于模擬退火優化粗糙集的國際沖突建模 9.1 引言 9.2 粗糙集 9.3 優化方法 9.3.1 模擬退火 9.3.2 粒子群優化 9.4 粒子群優化與模擬退火 9.5 國際沖突建模 9.6 結論 9.7 下一步工作 參考文獻 第10章 基于優化粗糙集的遺傳算法的國際沖突建模 10.1 引言 10.2 粗糙集 10.3 優化方法 10.3.1 遺傳算法 10.3.2 模擬退火 10.4 遺傳算法與模擬退火算法對比 10.5 國際沖突建模 10.6 結論 10.7 下一步工作 參考文獻第11章 基于神經粗糙集的國際沖突建模 11.1 引言 11.2 粗糙集 11.2.1 粗糙隸屬度函數 11.2.2 粗糙集精度 11.2.3 粗糙集建模流程 11.3 多層感知器 11.4 神經一粗糙集模型- 11.5 貝葉斯粗糙集 11.6 馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬 11.7 用遺傳算法優化的粗糙集模型 11.8 國際沖突建模 11.9 結論 11.10 下一步工作 參考文獻第12章 基于計算方法的早期預警與沖突預防 12.1 引言 12.2 早期預警與沖突預防：理論、方法及相關問題 12.2.1 領域研究進展 12.2.2 挑戰 12.3 計算智能用于早期預警與沖突預防 12.3.1 控制國際沖突 12.3.2 控制系統 12.3.3 貝葉斯網絡 12.3.4 黃金分割搜索方法 12.3.5 模擬退火方法 12.3.6 民主、盟友、實力和從屬性的調控” 12.4 結論 12.5 下一步工作 參考文獻第13章 結論與*新進展 13.1 引言 13.2 計算智能領域的新近發展 13.3 國際沖突建模的新近發展
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