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内容大纲
本书为科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材《应用统计学》（武小悦、刘琦、贾祥、吴昕阳编著）配套的学习指导书，主要内容包括绪论、描述性统计、抽样与估计、统计调查、假设检验、方差分析与试验设计、回归分析、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、时间序列分析、指数各章节的学习指导、习题和习题参考答案，以及大部分章节的软件操作。
本书可作为管理科学与工程、系统工程、工业工程、数据工程、经济管理等专业的应用统计学课程的习题册，也可供相关工程技术人员参考。 -
作者介绍
贾祥，博士，国防科技大学系统工程学院副教授，硕士生导师，湖南省优青，获省部级教学成果奖和科技进步奖2项，获中国系统工程学会优秀博士学位论文奖，出版专著3部，发表学术论文60多篇，主要研究方向为系统试验与评估、可靠性分析等。 -
目录
第一部分 基本理论
第1章 置信规则库推理模型的理论基础
1.1 概述
1.2 D-S证据理论
1.3 证据推理方法
参考文献
第2章 置信规则库推理模型的常见类型
2.1 概述
2.2 类型一：CBRB推理模型
2.3 类型二：DBRB推理模型
2.4 类型三：EBRB推理模型
2.5 BRB推理模型的对比分析
参考文献
第3章 置信规则库推理模型的研究现状
3.1 概述
3.2 CBRB推理模型的相关研究
3.3 DBRB推理模型的相关研究
3.4 EBRB推理模型的相关研究
参考文献
第二部分 小规模低维度数据情形中建模方法
第4章 基于规则约简的交集置信规则库建模方法
4.1 概述
4.2 规则约简的粗糙集方法
4.3 实验分析及方法比较
4.4 本章小结
参考文献
第5章 基于结构划分的交集置信规则库建模方法
5.1 概述
5.2 情景分析下CBRB的结构划分
5.3 基于结构划分的置信规则动态调整方法
5.4 实例分析与方法比较
5.5 本章小结
参考文献
第三部分 小规模高维度数据情形中建模方法
第6章 基于动态参数学习的并集置信规则库建模方法
6.1 概述
6.2 DBRB推理模型的动态参数学习模型
6.3 实验分析与方法比较
6.4 本章小结
参考文献
第7章 基于一致性分析的扩展置信规则库建模方法
7.1 概述
7.2 基于一致性分析的规则激活方法
7.3 实验分析与方法比较
7.4 本章小结
参考文献
第四部分 大规模任意维度数据情形中建模方法
第8章 基于索引框架的扩展置信规则库建模方法
8.1 概述
8.2 面向EBRB的MaSF构建方法
8.3 基于MaSF的规则检索和优化方法
8.4 实验分析与方法比较
8.5 本章小结
参考文献
第9章 基于区域划分的扩展置信规则库建模方法
9.1 概述
9.2 背景介绍与问题描述
9.3 基于区域分割的EBRB构建方法
9.4 Micro-EBRB推理模型与并行化实现
9.5 实验分析与方法比较
9.6 本章小结
参考文献
第五部分 置信规则库推理模型的应用
第10章 智能环境中基于传感器的活动识别
10.1 概述
10.2 基于传感器活动识别的文献综述
10.3 面向活动识别的BRB推理模型
10.4 面向活动识别的在线更新BRB推理模型
10.5 智能环境中活动识别的实例应用
10.6 本章小结
参考文献
第11章 交通网络中的桥梁风险评估与预测
11.1 概述
11.2 基于BRB联合优化的桥梁风险评估模型
11.3 实例分析与性能比较
11.4 本章小结
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