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第一章 定性建模中的不确定性 1

1．1 有关概率论和模糊数学的基础 1

1．1．1 概率论 1

1．1．2 模糊数学 3

1．1．3 隶属函数的确定方法 4

1．2 精确量，模糊量的转化 6

1．2．1 精确量转化为模糊数 6

1．2．2 精确数转化为区间数 7

1．2．3 模糊集合与普通集合的转化 9

1．3 模糊度量 10

1．3．1 模糊度量的基本表示 10

1．3．2 信任度度量和真实性度量 11

1．3．3 概率度量 14

1．3．4 可能性度量和必要性度量 15

1．3．5 以概率论为基础的模糊度量方法之间的关系 17

1．3．6 基于模糊集合理论的模糊度量 18

1．4．1 最大最小不确定性原理 20

1．4 处理不确定性的方法和原则 20

1．4．2 最大最小化熵原理 21

1．4．3 一个例子 22

1．5 小结 24

参考文献 25

第二章 定性因果关系 26

2．1 概述 26

2．2 因果次序分析 27

2．2．1 平衡系统中的因果序 28

2．2．2 动态结构中的因果序 34

2．2．3 混合结构中的因果序 36

2．2．4 评价 39

2．3 定性物理中的因果关系 39

2．3．1 定性物理 39

2．3．2 定性推理 39

2．3．3 定性物理中的因果关系 40

2．3．4因果关系与约束扩散 45

2．3．5 与因果序理论的比较 48

2．4．1 一种因果关系模型的定性建立方法 49

2．4 其它方法介绍 49

2．4．2 故障诊断中的不完全因果模型逻辑方法 54

2．5 小结 58

参考文献 58

第三章 Kuipers的定性仿真理论 59

3．1 问题的提出 59

3．2 Kuipers的定性仿真方法 61

3．2．1 Kuipers的定性仿真理论 62

3．2．2 定性仿真实例 68

3．2．3 QSIM算法的时间复杂性 76

3．2．4 QSIM内核实际运行时间分析 77

3．2．5 QSIM算法的充分性和不完备性 80

3．3 引人高阶导数约束，消除冗余行为 81

3．3．1 导出并应用高阶导数信息 81

3．3．2 行为抽取 88

3．4 交互式定性仿真系统IQSS 89

3．4．1 IQSS简介 89

3．4．2 GQSS对QSIM算法的改进 90

3．4．3 系统结构及实现细节 91

3．4．4 实例分析 94

3．5 小结 97

参考文献 97

第四章 归纳推理定性仿真 99

4．1 归纳推理及其在定性仿真中的地位 99

4．2 系统科学与通用系统理论 99

4．3 GSPS理论基础 101

4．3．1 GSPS的基本工作原理 101

4．3．2 系统的认识论等级结构 103

4．3．3 源系统 105

4．3．4 数据系统 113

4．3．5 生成系统 114

4．4 归纳推理法的仿真机制 120

4．4．1 归纳推理定性仿真的基本原理 121

4．4．2 采样与重新编码 122

4．4．3 优化mask分析 123

4．4．4 用香农熵计算mask的预测能力Q 125

4．4．5 影响最佳mask推导的两个因素 126

4．4．6 预测系统行为：仿真性能的检验 130

4．5 归纳推理法的特点与意义 132

4．5．1 归纳推理法的特点 132

4．5．2 在复杂系统控制中的作用 133

4．5．3 在智能控制中的作用 134

4．5．4 处理不可预见的紧急情况 134

4．6 小结 136

参考文献 137

5．1 问题的提出 138

第五章 定性和定量仿真的集成 138

5．2 定性-数字仿真及Q2、Q3仿真器 139

5．2．1 在算术约束中传播定量信息 139

5．2．2 在单调函数中传播定量信息 140

5．2．3 在微分运算中传播定量信息 140

5．2．4 在量空间中传播定量信息 141

5．2．5 约束传播算法 142

5．2．6 Q3仿真器和步长精炼法 143

5．2．7 例子：返回式火箭 145

5．3 模糊定性仿真方法 147

5．3．1 模糊定性建模 148

5．3．2 模糊仿真算法 153

5．4 自解释仿真 157

5．4．1 定性定量的集成建模 158

5．4．2 状态的集成 159

5．4．3 自解释仿真器的结构 159

5．4．4 例子 161

5．5 一种定性定量相集成的建模方法 162

5．5．1 集成定性定量的仿真 162

5．5．2 共享变量定性化的细节 164

5．5．3 例子 166

5．6 小结 169

参考文献 169

第六章 并行定性仿真 170

6．1 并行处理技术的引入 170

6．1．1 关于定性仿真的几个误解 170

6．1．2 并行处理技术的引入 172

6．1．3 并行定性仿真研究现状 173

6．2．1 并行性分析 174

6．2 并行QSIM算法 174

6．2．2 并行约束满足问题 176

6．2．3 启发式约束过滤和并行约束检查函数的条件执行 180

6．2．4 并行QSIM算法的逻辑结构 182

6．2．5 并行QSIM算法的加速比 183

6．3 并行QSIM算法的实现与评价 184

6．3．1 并行QSIM算法的数据结构 184

6．3．2 并行QSIM算法的实现方法 187

6．3．3 并行QSIM算法的实验评价 189

6．4 小结 193

参考文献 194

第七章 定性仿真中的系统动力学方法 195

7．1 引言 195

7．2 系统动力学的理论基础 196

7．3 系统动力学方法 197

7．3．1 建模 197

7．3．2 仿真 210

7．3．3 结果分析 213

7．4 小结 216

参考文献 217

第八章 定性仿真的实际应用 218

8．1 工程和工业过程 219

8．1．1 蒸馏塔的简化定性模型 220

8．1．2 基于蒸馏塔定性模型的智能控制 224

8．2 电子电路分析和故障诊断 226

8．2．1 故障诊断 226

8．2．2 模拟电路故障诊断系统DEDALE 226

8．3 社会经济领域的建模仿真 229

8．3．1 简单的市场占有率的定性模型SHANEX 230

8．3．2 模型的扩展 232

8．3．3 更接近实际的市场占有率预测模型 233

8．4 医药和医疗诊断 238

8．4．1 肾脏模型 238

8．4．2 对环境变化的正常反应 240

8．4．3 对治疗方法的仿真 242

8．5 小结 244

参考文献 244