群决策信息分析及集结模型研究 9787030336897 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱建军 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030336897

商品编码：29219923783

包装：平装

出版时间：2012-04-01

基本信息

书名：群决策信息分析及集结模型研究

定价：39.00元

作者：朱建军

出版社：科学出版社

出版日期：2012-04-01

ISBN：9787030336897

字数：190000

页码：143

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

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　　《群决策信息分析及集结模型研究》聚焦于群体决策过程的信息集结研究，针对常用的判断矩阵和决策矩阵等决策信息，在决策信息一致性分析、群体信息质量分析等基础上，研究信息的集结决策模型。本书章回顾相关领域的研究进展，第2章和第3章分别研究互反判断矩阵和互补判断矩阵的一致性及决策方法；第4章研究互反判断矩阵和互补判断矩阵的集结模型；第5章研究判断矩阵和决策矩阵的集结模型；第6章提出一类混合决策矩阵的决策模型；第7章研究基于不完全决策矩阵的证据推理与决策模型。

内容提要

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　　《系统评估、预测、决策与优化研究论丛：群决策信息分析及集结模型研究》研究群体决策中多类型偏好信息的一致性分析及集结决策模型，主要包括基于互反判断矩阵和互补判断矩阵的一致性检验、改进及权重排序方法，互反判断矩阵和互补判断矩阵的集结模型，基于信息联动角度的判断矩阵和决策矩阵的集结模型，二维混合决策矩阵及其信息集结模型，基于证据推理的不完全决策矩阵的信息集结模型。
　　《系统评估、预测、决策与优化研究论丛：群决策信息分析及集结模型研究》可作为决策管理人员的工具书，以及管理科学、系统工程、运筹学、信息科学等专业领域高年级本科生、研究生、教师、研究人员和工程技术人员的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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复杂系统中的共识构建与信息融合：理论、方法与应用 导论 在信息爆炸、多元观点交织的现代社会，如何从海量、异质的信息中提炼出具有代表性的、高质量的决策，成为一个至关重要且极具挑战性的议题。尤其是在面对复杂、不确定性高的决策场景时，单一主体的判断往往难以穷尽所有可能性，也容易陷入认知局限。因此，汇聚多方智慧，进行群体的决策分析与信息集结，已成为提升决策质量、规避风险、促进协同的有效途径。本书正是围绕这一核心问题，深入探讨群决策信息分析及集结模型的相关理论、方法与应用，旨在为各类复杂系统中的群体共识构建提供一套系统化的研究框架与实践指导。 第一章：群体决策的理论基础与研究现状 群体决策并非新鲜事物，其思想根源可追溯至古代的“群策群力”理念。然而，随着科学技术的飞速发展，特别是信息科学、计算机科学、管理科学等学科的交叉融合，群体决策的研究已进入一个全新的阶段。本章将首先梳理群体决策的核心理论，包括但不限于： 理性选择理论与博弈论： 探讨个体如何在信息不对称、利益冲突的环境下做出最优选择，以及群体互动如何影响最终决策结果。我们将剖析纳什均衡、帕累托最优等经典概念在群体决策中的意义，并分析其局限性。 认知心理学与决策偏差： 审视人类在决策过程中存在的系统性偏差，如锚定效应、确认偏误、过度自信等，并分析这些认知因素如何影响个体以及群体的信息处理与判断。理解这些偏差是设计有效信息集结机制的基础。 社会学与群体动力学： 探讨群体内部的沟通、影响、说服等社会互动过程，以及群体结构、领导者角色、群体规范等因素如何塑造群体决策的最终走向。我们将讨论群体极化、群体思维等现象，并分析如何避免其负面影响。 信息论与证据理论： 从信息科学的角度，理解信息的价值、不确定性度量以及信息传播的规律。我们将介绍贝叶斯理论、证据理论（如D-S证据理论）等，为量化和融合不同来源的信息奠定理论基础。 在理论梳理的基础上，本章还将对国内外群体决策信息分析及集结模型的研究现状进行全面回顾。我们将重点关注： 传统的多属性决策方法： 如AHP（层次分析法）、TOPSIS（优劣解距离法）、VIKOR（综合评价法）等，分析它们在处理群体决策时的优势与不足，尤其是在处理信息的不确定性、异质性以及个体偏好差异时面临的挑战。 基于机器学习与人工智能的群体决策模型： 探讨近年来兴起的利用大数据、机器学习算法（如神经网络、支持向量机、集成学习等）来模拟、预测和优化群体决策的方法。分析这些方法在处理高维数据、挖掘潜在模式方面的能力。 基于社会网络分析的群体决策模型： 探讨如何利用社会网络理论和工具来分析群体内部的信息流动、影响传播路径，并据此设计更有效的决策协同机制。 复杂网络与系统科学在群体决策中的应用： 审视群体决策作为一个复杂系统的本质，探讨如何运用复杂网络理论、系统动力学等工具来理解群体决策过程的涌现行为、自组织特性等。 通过本章的深入分析，读者将对群体决策的学科背景、理论基石以及当前的研究前沿形成清晰的认识，为后续模型的研究和应用奠定坚实的理论基础。 第二章：群决策信息分析的关键技术 群体决策的有效性高度依赖于对输入信息的精准分析。本章将聚焦于群决策信息分析中的核心技术，涵盖从原始信息收集到特征提取、模式识别的全过程： 多源异构信息预处理技术： 面对来自不同渠道、不同格式、不同质量的信息，如何进行有效的清洗、去噪、规范化是关键。本节将介绍数据挖掘中的数据清洗技术、自然语言处理中的文本预处理技术（如分词、词性标注、去除停用词等）、图像与多媒体信息的特征提取方法等。 不确定性信息表示与量化： 群体决策中的信息往往伴随着不确定性，包括模糊性、随机性、证据不足等。本节将重点介绍多种不确定性信息表示方法，例如： 模糊集理论： 如何用隶属度函数来描述模糊概念的成员资格，以及如何进行模糊信息的运算和推理。 粗糙集理论： 如何利用等价关系和不可辨识关系来处理不精确、不完整的数据，提取知识和模式。 概率论与统计推断： 如何用概率分布来描述随机不确定性，以及如何利用统计方法进行参数估计和假设检验。 证据理论（D-S理论）： 如何对不确定性的来源进行建模，并融合来自不同独立证据的信息，处理证据之间的冲突。 特征提取与降维技术： 在高维信息空间中，如何有效地提取关键特征并降低数据维度，以提高分析效率和模型性能。本节将介绍主成分分析（PCA）、因子分析、独立成分分析（ICA）、t-SNE等经典的降维技术，以及基于深度学习的自动特征提取方法。 模式识别与分类技术： 如何从分析后的信息中识别出有意义的模式，并对信息进行分类，为后续的决策集结提供依据。我们将介绍决策树、支持向量机（SVM）、神经网络、聚类分析（如K-means、DBSCAN）等常用的模式识别与分类算法，并讨论它们在群体决策场景下的适用性。 文本情感分析与观点挖掘： 在涉及用户评论、专家意见等文本信息时，如何自动识别其中的情感倾向（正面、负面、中性）和观点立场，是信息分析的重要环节。本节将介绍基于词典的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法来解决文本情感分析和观点挖掘问题。 通过掌握本章介绍的关键技术，研究者和实践者将能够有效地处理和分析复杂的群体决策信息，为构建鲁棒的集结模型打下坚实基础。 第三章：群体决策信息集结模型研究 信息分析的最终目的是为了将分散、异质的信息有效地集结起来，形成一致的、可靠的决策。本章将深入探讨各类群体决策信息集结模型，重点关注其模型构建、算法设计与理论依据： 基于加权平均的集结模型： 这是最直观的集结方式，即为每个决策者或信息源分配一定的权重，然后进行加权平均。本节将分析： 权重确定方法： 如何客观地确定决策者或信息源的权重，包括基于信誉度的权重、基于贡献度的权重、基于一致性程度的权重以及专家评估法等。 不同信息类型的加权集结： 如何处理数值型、语言型、模糊型等不同类型信息的加权集结。 动态权重调整机制： 探讨如何在决策过程中根据信息反馈和决策者表现动态调整权重，以提高集结效率。 基于投票与排序的集结模型： 适用于选项有限、需要做出明确选择的场景。本节将介绍： 多数投票法及其变种： 分析简单多数投票、绝对多数投票等方法的优缺点，以及在信息不完全情况下的应用。 排序集结方法： 如Borda计数法、Kemeny排序法等，如何融合多个决策者提供的排序结果，得到一个全局最优的排序。 基于社会选择理论的集结： 探讨阿罗不可能定理等社会选择理论对群体决策集结的启示，以及如何设计更公平、理性的集结规则。 基于证据融合的集结模型： 针对不确定性较强、信息来源相对独立的场景。本节将重点分析： D-S证据理论集结： 如何利用信任函数和信任分配函数来融合来自不同证据源的信息，并处理证据之间的冲突。 基于贝叶斯网络的集结： 如何构建贝叶斯网络来表示变量之间的概率依赖关系，并利用概率推理进行信息融合和决策。 模糊逻辑集结： 如何利用模糊规则和模糊推理来融合模糊信息，得到模糊决策结果。 基于学习与演化的集结模型： 强调信息集结过程的自适应性与动态性。 基于机器学习的集结： 将群体决策视为一个预测或分类问题，利用集成学习技术（如Bagging、Boosting、Stacking）来融合多个弱学习器的预测结果。 基于进化计算的集结： 如遗传算法、粒子群优化等，如何利用这些算法来搜索最优的集结策略或权重组合。 基于复杂网络的集结： 探讨信息在网络中的传播、演化以及最终的共识形成过程，利用网络结构优化集结效率。 基于偏好约束的集结模型： 考虑决策者之间存在的偏好约束、议程设置等复杂因素。 多准则决策（MCDA）与群体决策结合： 如何将多准则决策方法与群体决策的集结机制相结合，处理多属性、多专家的复杂决策问题。 信息协商与博弈论视角下的集结： 探讨如何在信息披露、策略选择等博弈过程中实现更优的群体集结。 本章的重点在于提供一套兼具理论深度和实践可操作性的集结模型框架，帮助读者理解不同模型的适用场景、数学原理以及算法实现细节。 第四章：群体决策信息集结模型的应用与实践 理论模型的建立离不开实际的应用场景。本章将聚焦于群体决策信息集结模型在不同领域的应用，并通过案例分析，展示其解决实际问题的能力与价值： 金融投资与风险评估： 股票市场预测： 整合多位分析师的预测意见，结合市场数据，进行更精准的股票价格预测。 信贷风险评估： 汇集不同专家对客户信用状况的评价，利用集结模型降低误判率。 投资组合优化： 结合多位投资者的偏好和市场信息，构建更符合风险承受能力的投资组合。 医疗健康与疾病诊断： 疑难杂症的会诊： 整合多位医生对同一病例的诊断意见，减少误诊漏诊。 药物疗效评估： 汇总不同临床试验的结果，评估药物的真实疗效。 公共卫生预警： 整合来自不同地区、不同部门的疫情信息，进行更及时的疾病预警。 社会治理与公共政策制定： 民意调查与政策反馈： 整合公众的意见和建议，为政策制定提供参考。 重大项目决策： 汇集不同利益相关方的意见，评估项目的可行性和潜在影响。 突发事件应急响应： 整合多部门、多层级的信息，协同制定高效的应急预案。 电子商务与产品推荐： 协同过滤推荐算法： 结合多用户的使用行为和偏好，为用户提供个性化的产品推荐。 用户评价分析与汇总： 整合海量用户对产品的评价，提取关键信息，为消费者提供有价值的参考。 科研合作与知识发现： 多学科交叉研究的决策支持： 整合不同领域专家的知识和见解，推动前沿研究的突破。 文献综述与知识图谱构建： 自动分析大量文献，提取关键信息，构建知识图谱，促进知识发现。 在本章中，我们将通过详细的案例研究，剖析不同应用场景下信息集结模型的设计思路、参数设置、模型评估以及实际效果。同时，还将探讨模型在实际应用中可能遇到的挑战，如信息不对称、沟通障碍、利益冲突等，并提出相应的应对策略。 结论与展望 本书系统地研究了群决策信息分析及集结模型，从理论基础、核心技术、模型构建到实际应用，构建了一个完整的知识体系。我们认识到，在复杂多变的现代社会，群体智慧的汇聚与有效利用是提升决策质量、应对挑战的关键。 未来，群体决策信息分析与集结模型的研究仍将朝着更加智能化、鲁棒化、个性化的方向发展。例如，结合大数据分析、深度学习、认知科学等前沿技术，开发更具自适应性和泛化能力的模型；关注信息集结过程中的伦理与公平性问题，设计更具社会责任感的集结机制；以及探索在虚拟现实、增强现实等新兴技术环境下，如何实现更直观、高效的群体信息交互与集结。 我们相信，本书的研究成果和提出的方法，将对相关领域的学术研究和工程实践提供有益的参考，并为构建更智能、更协作的未来社会贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种非常专业且极具学术价值的第一印象，深邃的蓝色背景搭配简洁有力的白色书名，散发出一种沉静而引人探索的气息。我之所以对这本书产生浓厚兴趣，是因为我一直以来都对“群决策”这一复杂而又重要的议题抱有极大的关注。我认为，在信息洪流和多元化意见并存的时代，如何从海量的信息中提炼出有价值的洞察，如何将个体零散的、甚至可能相互冲突的观点进行有效的整合与分析，最终形成一个科学、高效的集体决策，是当前学术界和实践领域都亟待解决的关键问题。书名中的“信息分析”和“集结模型”这两个核心概念，准确地指出了本书的研究重点，让我对接下来的阅读内容充满了无限的遐想和期待。我希望能够从这本书中学习到一套严谨的理论框架和实用的方法论，能够指导我如何系统地分析群体决策过程中的各种信息，并构建出能够有效融合、评估和优化这些信息的集结模型。科学出版社在学术出版领域的卓越声誉，是我对这本书内容品质和学术深度的信心来源，相信它一定能够为我带来一次深刻的学术体验，并为我的相关研究提供坚实的基础和宝贵的启示。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，首先映入眼帘的是其封面设计，一种低调而内敛的艺术风格，让人感觉沉静而专注。我对“群决策”这个话题的兴趣由来已久，总觉得人类社会的进步很大程度上依赖于群体协作和集体智慧的发挥，而如何科学有效地做出群体决策，始终是一个值得深入研究的课题。这本书的书名，特别是“信息分析”和“集结模型”这几个字眼，瞬间抓住了我的注意力。在信息爆炸的时代，如何从浩如烟海的信息中筛选出真正有价值的成分，并将其有效地整合起来，形成具有指导意义的结论，这不仅是对个人能力的考验，更是对群体智慧的升华。我一直对各种决策模型和分析方法有着天然的好奇心，尤其希望能够学习到一套能够系统性处理群体决策中复杂信息的方法论。这本书的出现，似乎为我打开了一扇新的大门，让我有理由相信，它能够提供一种科学、规范的视角来审视和解决群体决策中信息不对称、意见冲突等难题。科学出版社作为国内知名的学术出版机构，其出版的书籍往往代表着学术界的前沿和权威性，这让我对本书的内容质量和深度充满期待，相信它能为我带来一次深刻的学术体验，并对我的相关研究提供重要的理论支撑和实践指导。

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初次看到这本书，其封面设计给我一种沉稳而内敛的美感，深邃的蓝色背景与清晰的白色字体，营造出一种浓厚的学术氛围，让我立刻被吸引。我对“群决策”这一话题的关注已经持续了相当长一段时间，我认为这是一种高度集体智慧的体现，也是现代社会治理和组织管理不可或缺的一环。然而，如何将个体零散、甚至相互矛盾的信息，通过科学的分析和整合，转化为高质量的决策输入，始终是一个复杂而棘手的难题。书名中的“信息分析”和“集结模型”精准地指出了本书的研究重心，这让我对其中可能包含的理论方法和模型框架产生了浓厚的兴趣。我期待这本书能够提供一套严谨的分析工具，帮助我深入理解信息在群体决策中的作用机制，并掌握如何构建有效的集结模型，从而提升群体决策的效率和质量。科学出版社一直是我信赖的学术出版品牌，其严谨的出版态度和对学术前沿的敏锐洞察，让我相信这本书一定是一部具有较高学术价值和实践指导意义的佳作。

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这本书的封面设计风格非常简洁大气，深邃的蓝色给人一种宁静而睿智的感觉，与书名“群决策信息分析及集结模型研究”相得益彰，充满了学术的厚重感。我一直对如何集思广益，做出更优决策的议题非常感兴趣，尤其是在信息爆炸的当下，如何处理和分析海量的信息，并将其转化为群体决策的有效依据，这显得尤为重要。书名中的“信息分析”和“集结模型”这两个关键点，准确地抓住了我对于这方面知识的需求。我希望能够从这本书中了解到关于群体决策的最新理论研究成果，掌握一套科学、严谨的信息分析方法，以及能够有效整合和处理群体信息的集结模型。我设想，这本书可能会探讨如何处理主观性信息、客观性信息，如何对不同信息源进行可靠性评估，以及如何构建一个能够反映群体偏好和意见的数学模型。科学出版社在出版学术专著方面享有盛誉，其出版的书籍往往代表着学术界的最高水平，这让我对这本书的内容深度和学术价值充满期待，相信它将为我提供宝贵的理论指导和研究思路。

评分☆☆☆☆☆

本书的封面设计给我留下了一种十分专业且学术严谨的印象，深邃的蓝色为主色调，搭配白色的书名，整体风格非常沉稳，预示着其内容的深度和专业性。我对“群决策”这个领域一直抱有浓厚的兴趣，觉得这是理解和影响社会运行机制的关键。在当今信息日益碎片化、个体意见日益多元化的时代，如何有效地汇集和处理来自不同个体的声音，从中提炼出具有决策价值的信息，并最终形成一致或协同的意见，这无疑是一个极具挑战性但又极其重要的问题。书名中的“信息分析”和“集结模型”这两个核心概念，准确地勾勒出了本书的研究方向，让我对接下来的阅读内容充满了期待。我个人对量化分析和建模方面的内容尤其感兴趣，希望这本书能够提供一套科学、系统的方法论，帮助我理解和掌握如何对群体决策过程中的信息进行有效的识别、筛选、量化和整合。科学出版社在出版高水平学术专著方面拥有良好的声誉，这让我相信本书在理论研究的深度和方法的创新性上，都能够达到较高的水准，为我提供有价值的参考和启发。

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评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计有一种沉静而深邃的美感，蓝色的主色调和清晰的字体，传递出一种严谨的学术气质。我之所以选择这本书，很大程度上是因为我对“群决策”这一概念的持续关注。我认为，在现代社会，很多重要的决策都不是单一个人可以独立完成的，而是需要汇集众人的智慧和信息。然而，如何有效地从多样化的信息中梳理出有价值的洞察，如何平衡不同参与者的意见，最终形成一个高质量的决策，这是一个充满挑战的问题。书名中的“信息分析”和“集结模型”这两个关键词，精准地概括了本书的研究方向，这让我对书中可能包含的理论框架和方法论充满期待。我渴望能够学习到一套科学、系统的方法，来分析群体决策过程中的信息，并构建能够有效整合和优化这些信息的模型。我希望这本书能够提供一些前沿的研究视角和实用的工具，帮助我更好地理解和参与到群体决策的实践中。科学出版社作为国内权威的学术出版机构，其出版的书籍质量一直是有保障的，这让我对本书的内容深度和学术严谨性充满信心。

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这本书的封面设计给我一种非常朴实而又充满智慧的视觉冲击，简洁的文字排版和典雅的色彩搭配，透露出一种严谨的学术气息。我之所以对这本书产生兴趣，主要是因为它触及了我一直以来都非常关注的一个议题——“群决策”。在我看来，个体力量的叠加未必能产生预期的效果，而如何将分散的、甚至可能冲突的信息有效地组织起来，形成一股合力，从而做出更明智、更具共识的决策，这是人类社会发展中一个永恒的课题。书名中的“信息分析”和“集结模型”这几个关键词，更是直接击中了我对于方法论探索的渴望。我希望能从这本书中学习到一套系统性的、可操作的分析框架，能够指导我如何在复杂的群体信息环境中，辨别真伪、权衡利弊、最终形成一个令人信服的决策路径。我对科学出版社的出版物素来有着高度的信任，相信这本书一定会在理论深度和模型构建上有所突破，为读者提供深刻的见解和实用的工具。

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这本书的封面设计给我一种非常专业且富有学术深度的感觉，深邃的蓝色调搭配简洁的标题，散发出一种沉静而引人思考的气质。我之所以选择这本书，很大程度上是因为我对“群决策”这个概念的持续关注。我认为，在现代社会，许多重要的决策，无论是国家层面的战略制定，还是企业内部的管理优化，亦或是日常的生活选择，都离不开群体的参与和智慧的碰撞。然而，如何从多元化的信息中梳理出脉络，如何平衡不同个体之间的意见和偏好，从而达成一个最优的集体决策，这其中蕴含着大量的学问。书名中的“信息分析”和“集结模型”几个词，直接点出了本书的核心内容，让我对它能够提供的具体方法和理论框架充满了好奇。我设想，这本书或许会介绍一些前沿的信息处理技术，以及用于整合和筛选群体信息的数学模型或算法。作为一名读者，我希望能够从中学习到一套严谨的分析工具，能够帮助我更有效地理解和参与到群体决策的各个环节中，提升决策的科学性和有效性。科学出版社在学术出版领域的声誉，也为我提供了信心，相信这本书会是一部内容扎实、论述严谨的优秀著作。