图书介绍
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- 郭齐胜等编著 著
- 出版社： 北京：国防工业出版社
- ISBN：7118043591
- 出版时间：2006
- 标注页数：356页
- 文件大小：20MB
- 文件页数：371页
- 主题词：系统建模
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图书目录
目录1
第1章 绪论1
1.1 系统与模型1
1.1.1 系统1
1.1.2 模型4
1.2 概念模型5
1.2.1 概念模型的定义5
1.2.2 概念模型的分类5
1.3 数学模型7
1.3.1 数学模型的定义7
1.3.2 数学模型的分类7
1.4 数学建模方法学11
1.4.1 建模过程的信息源11
1.4.2 建模的途径12
1.4.3 模型的可信度13
1.4.4 建模的一般原则14
1.4.5 建模的一般过程15
1.4.6 模型文档17
1.5 复杂系统建模基础18
1.5.1 基本概念18
1.5.2 复杂性问题19
1.5.3 复杂系统建模的困难21
1.5.4 复杂系统建模方法的研究重点21
1.5.5 复杂系统建模方法的主要类型22
1.5.6 系统模型的简化23
第2章 概念建模方法24
2.1 引言24
2.2 概念建模现状25
2.3 概念建模过程26
2.4.1 基于实体—关系的概念建模方法27
2.4 概念建模方法27
2.4.2 基于面向对象的概念建模方法28
2.4.3 基于本体的概念建模方法31
2.5 常用概念建模语言33
2.5.1 基于UML的概念建模34
2.5.2 基于XML的概念建模36
2.5.3 基于IDEF的概念建模38
2.6 概念模型在仿真中的应用40
第3章 系统的数学描述43
3.1 引言43
3.2 系统的抽象化与形式化描述43
3.2.1 系统的形式化描述44
3.2.2 系统模型的几种描述水平45
3.2.3 特定的系统模型46
3.2.4 系统研究中的基本假定49
3.3 确定型数学模型50
3.3.1 连续时间模型50
3.3.2 离散时间模型56
3.4 随机型数学模型58
3.4.1 随机噪声及其数学模型58
3.4.2 系统随机型数学模型61
3.5 等价模型及模型的规范型63
第4章 连续系统建模方法66
4.1 引言66
4.2 微分方程的机理建模方法67
4.2.1 建模步骤67
4.2.2 建模示例67
4.2.3 非线性系统模型的线性化73
4.3.1 根据物理学定律直接建立状态空间模型79
4.3 状态空间模型的建模方法79
4.3.2 由微分方程建立状态空间模型82
4.3.3 由传递函数建立状态空间模型87
4.3.4 状态方程的标准化92
4.4 变分原理的建立方法93
4.4.1 引言93
4.4.2 变分原理建立与变换的系统途径94
4.4.3 变分原理建模示例97
第5章 离散事件系统建模方法105
5.1 引言105
5.1.1 离散事件系统建模术语105
5.1.2 离散事件系统建模结构107
5.2 随机数的产生108
5.2.1 均匀分布随机数的产生108
5.2.2 非均匀分布随机数的产生109
5.3 随机数性能检验112
5.3.1 引言112
5.3.2 均匀性检验113
5.3.3 独立性检验117
5.3.4 矩检验法121
5.4 实体流图法123
5.4.1 实体流图123
5.4.2 模型的人工运行126
5.5 活动周期图法126
5.5.1 活动周期图127
5.5.2 实体流图与活动周期图的比较131
5.6 Petri网法132
5.6.1 Petri网的基本概念132
5.6.2 Petri网的行为特性及其分析方法141
5.6.3 高级Petri网148
第6章 随机变量模型建模方法156
6.1 引言156
6.2 分布类型假设156
6.3 分布参数估计158
6.4 分布假设检验159
第7章 基于系统辨识的建模方法164
7.1 系统辨识概述164
7.1.1 系统辨识的定义164
7.1.2 系统辨识的有关概念165
7.1.3 系统辨识的基本过程165
7.1.4 系统辨识方法167
7.2 模型参数的辨识方法167
7.2.1 最小二乘法167
7.2.2 广义最小二乘法175
7.3 模型阶次的辨识方法179
7.3.1 Hankel矩阵法180
7.3.2 行列式比（或积矩矩阵）法181
7.3.3 残差平方和法182
7.3.4 信息准则法183
7.3.5 最终预报误差准则法184
7.3.6 小结185
7.4 闭环系统辨识186
第8章 基于人工神经网络的建模方法187
8.1 人工神经网络简介187
8.1.1 人工神经元模型187
8.1.2 人工神经网络的分类189
8.1.3 人工神经网络的工作过程190
8.1.4 人工神经网络的学习方式191
8.1.5 人工神经网络的学习规则191
8.1.6 人工神经网络的几何意义193
8.1.7 人工神经网络建模的特点194
8.2 BP网络194
8.2.1 BP网络结构194
8.2.2 BP学习算法194
8.2.3 BP算法的计算步骤197
8.2.4 BP算法示例198
8.2.5 BP算法的不足及其改进200
8.2.6 BP网络工程应用中的若干问题202
8.3 反馈式神经网络205
8.3.1 连续型Hopfield网络205
8.3.2 离散型Hopfield网络210
8.4 人工神经网络应用示例214
8.4.1 人工神经网络用于CGF智能行为建模214
8.4.2 人工神经网络用于规则搜索217
8.4.3 人工神经网络用于火力分配219
8.4.4 人工神经网络用于系统辨识220
第9章 基于灰色系统理论的建模方法223
9.1 引言223
9.1.1 灰色系统的概念与基本原理223
9.1.2 几种不确定性方法的比较224
9.1.3 灰色系统理论在横断学科群中的地位225
9.1.4 灰色系统建模基础225
9.2 GM（1,1）模型232
9.2.1 灰色微分方程232
9.2.2 GM（1,1）模型的建立233
9.2.3 模型精度的检验234
9.2.4 GM（1,1）模型群238
9.2.5 GM（1,1）模型的适应范围239
9.3.1 残差GM（1,1）模型240
9.3 GM（1,1）的修正模型240
9.3.2 残差均值修正GM（1,1）模型242
9.3.3 尾部数列GM（1,1）修正模型243
9.4 直接灰色模型DGM(1,1)245
9.4.1 模型描述245
9.4.2 模型应用246
9.5 其他灰色模型247
9.5.1 GM(1,N)247
9.5.2 GM(0,N)249
9.5.3 GM(2,1)251
第10章 定性建模方法255
10.1 引言255
10.2 模糊建模方法255
10.2.1 模糊集合与隶属度函数255
10.2.2 隶属度函数的表示形式256
10.2.3 基本运算规则258
10.2.4 模糊矩阵？258
10.2.5 模糊矩阵的运算259
10.2.6 模糊推理259
10.2.7 模糊建模实例265
10.3 Kuipers定性建模方法270
10.3.1 可推理函数270
10.3.2 约束的定义270
10.3.3 定性微分方程271
10.3.4 建模示例271
10.4 基于SDG的定性建模方法272
10.4.1 引言272
10.4.2 SDG描述273
10.4.4 SDG的推理机制275
10.4.5 SDG方法的优缺点275
10.4.3 SDG建模方法275
10.4.6 SDG方法应用276
第11章 基于系统动力学的建模方法280
11.1 引言280
11.2 系统动力学建模基础280
11.2.1 系统的因果关系280
11.2.2 系统动力学模型的构造282
11.2.3 系统流图的基本构成284
11.2.4 系统流图设计中的几个问题285
11.3 系统动力学建模方法285
11.3.1 系统动力学建模的主要环节285
11.3.2 系统动力学建模步骤287
11.4 系统动力学建模实例288
11.4.3 系统流图289
11.4.1 系统定义289
11.4.2 因果关系图289
11.5 系统动力学建模总结291
11.5.1 系统动力学建模方法的优势291
11.5.2 系统动力学建模方法的不足291
第12章 基于层次分析法的建模方法292
12.1 引言292
12.2 基本层次分析法292
12.2.1 层次分析法的步骤292
12.2.2 递阶层次结构的建立292
12.2.3 构造两两比较的判断矩阵294
12.2.4 单一准则下元素相对排序权重计算294
12.2.5 判断矩阵的一致性检验296
12.2.6 计算各层元素对目标层的总排序权重296
12.3.1 引言298
12.3 群组层次分析法298
12.3.2 群组决策综合方法299
12.4 灰色层次分析法300
12.4.1 步骤300
12.4.2 示例302
12.5 模糊层次分析法308
12.5.1 引言308
12.5.2 方法描述309
12.5.3 应用310
第13章 基于Agent的行为建模方法313
13.1 引言313
13.2 Agent的基本概念313
13.2.1 Agent的定义313
13.2.2 Agent与对象315
13.2.3 多Agent系统316
13.2.4 Agent的作用317
13.3 基于Agent的行为建模方法318
13.3.1 基于Agent的建模思想318
13.3.2 Agent生命周期319
13.3.3 基于Agent的行为建模方法的一般过程319
13.3.4 多Agent系统的体系结构324
13.4 建模实例——多Agent水面舰艇CGF系统326
13.4.1 系统结构326
13.4.2 主要Agent的模型结构及功能328
13.4.3 通信与协作机制331
13.4.4 模糊控制机理332
13.5 Agent的实现339
13.5.1 采用面向对象技术实现Agent339
13.5.2 采用面向Agent的软件开发工具实现Agent340
13.5.3 水面舰艇CGF系统的运行341
参考文献354