参考文献
各研究方向的经典文献与前沿论文,持续更新中。 ⭐ 必读经典 | 🔥 近年高影响力
模糊集与模糊理论
Fuzzy sets ⭐
L.A. Zadeh · Information and Control, 1965 · DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X
模糊集理论的开山之作。提出以隶属函数替代经典集合的特征函数,首次为"不精确性"提供严格的数学语言,是整个模糊理论体系的出发点。
Intuitionistic fuzzy sets ⭐
K.T. Atanassov · Fuzzy Sets and Systems, 1986 · DOI: 10.1016/S0165-0114(86)80034-3
引入非隶属度的概念,将 Zadeh 模糊集扩展为直觉模糊集(IFS),同时刻画"支持"与"反对"两个维度,是目前应用最广泛的广义模糊集类型之一。
Pythagorean membership grades in multicriteria decision making ⭐
R.R. Yager · IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2014 · DOI: 10.1109/TFUZZ.2013.2278989
提出毕达哥拉斯模糊集(PFS),将 IFS 的约束条件 放宽为 ,显著扩大了可表达的信息空间,近年来在决策领域使用极为广泛。
Hesitant fuzzy sets
V. Torra · International Journal of Intelligent Systems, 2010 · DOI: 10.1002/int.20418
提出犹豫模糊集(HFS),允许一个元素同时对应多个隶属度值,有效刻画决策者在赋值时的"犹豫"状态,是处理群体意见分歧的重要工具。
The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning ⭐
L.A. Zadeh · Information Sciences, 1975 · DOI: 10.1016/0020-0255(75)90036-5
提出语言变量的概念,奠定了模糊语言模型与近似推理的基础,对后续语言决策和自然语言处理研究影响深远。
On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision making ⭐
R.R. Yager · IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1988 · DOI: 10.1109/21.87068
提出 OWA 算子,通过有序加权的方式统一了"乐观"与"悲观"聚合策略,是模糊决策中使用最广的聚合算子之一。
决策理论
TOPSIS ⭐
C.L. Hwang & K. Yoon · Multiple Attribute Decision Making, Springer, 1981 · DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9
提出 TOPSIS(逼近理想解排序法),通过计算方案与正负理想解的距离来排序,概念清晰、计算简便,至今仍是 MADM 领域引用量最高的方法之一。
Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS ⭐
S. Opricovic & G.-H. Tzeng · European Journal of Operational Research, 2004 · DOI: 10.1016/S0377-2217(03)00020-1
提出 VIKOR 折衷排序法,侧重在冲突准则下寻找最大群体效益与最小个体遗憾之间的平衡解,特别适合准则间存在明显冲突的决策问题。
Consensus models for managing noncooperative behaviors in large-scale group decision making 🔥
X. Liu et al. · IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2019
面向大规模群决策中的非合作行为,提出最小代价共识模型,系统解决了意见整合中的激励与惩罚机制问题,是近年群决策领域的高被引成果。
The theory of regret
D.E. Bell · Operations Research, 1982 · DOI: 10.1287/opre.30.5.961
后悔理论的奠基论文,将人在决策中对"错误选择"的心理感受形式化,开创了行为决策理论的重要分支,对模糊决策与前景理论研究具有深远影响。
A mathematical theory of evidence ⭐
G. Shafer · Princeton University Press, 1976 · ISBN: 0-691-08175-1
Dempster-Shafer 证据理论的权威著作,提出信度函数框架用于处理不确定性,是模糊推理与不精确概率研究中的重要参考。
The concept of three-way decisions
Y.Y. Yao · International Journal of Approximate Reasoning, 2012
提出三支决策理论,将传统二值决策扩展为"接受 / 拒绝 / 不承诺"三种策略,为粗糙集与粒计算提供了新的决策语义,国内学者广泛跟进。
模糊系统
Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis ⭐
E.H. Mamdani · IEEE Transactions on Computers, 1977 · DOI: 10.1109/TC.1977.1674779
Mamdani 型模糊推理系统的经典论文,以直观的 IF-THEN 规则构建模糊控制器,可解释性强,是工程应用中最广泛使用的模糊系统架构。
Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control ⭐
T. Takagi & M. Sugeno · IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1985 · DOI: 10.1109/TSMC.1985.6313399
提出 T-S 模糊模型,以线性子系统代替 Mamdani 系统的模糊后件,兼顾系统分析的严格性与工程实用性,是模型化和控制设计的主流框架。
ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system ⭐
J.-S.R. Jang · IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1993 · DOI: 10.1109/21.256541
提出自适应神经模糊推理系统(ANFIS),将神经网络的学习能力与模糊系统的可解释性融合,是神经模糊混合建模的标志性工作。
机器学习
FCM: The fuzzy c-means clustering algorithm ⭐
J.C. Bezdek et al. · Computers & Geosciences, 1984 · DOI: 10.1016/0098-3004(84)90020-7
提出模糊 C 均值(FCM)聚类算法,允许数据点以不同成员度同时属于多个簇,是模糊聚类算法的基础,后续绝大多数模糊聚类方法均由此扩展。
Random forests
L. Breiman · Machine Learning, 2001 · DOI: 10.1023/A:1010933404324
随机森林算法的原始论文,通过集成多棵随机决策树实现高准确率与强鲁棒性,至今仍是处理中小规模表格数据的首选方法之一。
XGBoost: A scalable tree boosting system 🔥
T. Chen & C. Guestrin · ACM KDD, 2016 · DOI: 10.1145/2939672.2939785
XGBoost 原始论文,提出高效的梯度提升树实现,在 Kaggle 竞赛和工业应用中表现卓越,引用量极高。
粒球计算
Granular-ball computing: An efficient, robust, and interpretable adaptive multi-granularity representation and computation method ⭐
S. Xia et al. · Information Sciences, 2023
粒球计算的综合框架论文,系统阐述了以"粒球"替代"点"的核心理念,将计算复杂度从 降至 (),同时保持甚至提升了模型性能与鲁棒性。
Granular-ball support vector machine 🔥
S. Xia et al. · Pattern Recognition, 2022
将粒球计算引入 SVM,以粒球代替单个支持向量参与训练,大幅降低了计算量,同时对噪声和离群点具有天然的抗干扰能力。
GBRS: An efficient granular-ball rough set model for classification
S. Xia et al. · Information Sciences, 2023
构建基于粒球的粗糙集模型,将粒球计算与粗糙集的近似推理机制结合,为大规模数据上的属性约简与分类提供了高效路径。
大语言模型与智能体
Attention is all you need ⭐
A. Vaswani et al. · NeurIPS, 2017 · DOI: 10.48550/arXiv.1706.03762
提出 Transformer 架构,用自注意力机制完全替代 RNN/CNN,彻底改变了自然语言处理的研究范式,是现代 LLM 的直接基础。
A survey of large language models 🔥
W.X. Zhao et al. · arXiv:2303.18223, 2023 · DOI: 10.48550/arXiv.2303.18223
迄今为止最全面的 LLM 综述之一,系统梳理了从预训练、指令微调、RLHF 到评估的完整技术栈,是入门 LLM 研究的重要参考。
ReAct: Synergizing reasoning and acting in language models 🔥
S. Yao et al. · ICLR, 2023 · DOI: 10.48550/arXiv.2210.03629
提出 ReAct 框架,将推理(Chain-of-Thought)与行动(工具调用)交替执行,是当前主流 LLM Agent 框架的核心设计模式。
Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks
P. Lewis et al. · NeurIPS, 2020 · DOI: 10.48550/arXiv.2005.11401
提出 RAG(检索增强生成)框架,通过检索外部知识库补充 LLM 的参数化知识,有效缓解幻觉问题,是构建知识密集型 AI 应用的基础范式。
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ Fuzzy sets | L.A. Zadeh | Information and Control, 1965 | 模糊集理论开山之作 |
| ⭐ Intuitionistic fuzzy sets | K.T. Atanassov | Fuzzy Sets and Systems, 1986 | 直觉模糊集 (IFS) 的提出 |
| ⭐ Pythagorean membership grades in multicriteria decision making | R.R. Yager | IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2014 | 毕达哥拉斯模糊集 (PFS) |
| Generalized orthopair fuzzy sets | R.R. Yager | IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2017 | q-阶正交模糊集 (q-ROFS) |
| Hesitant fuzzy sets | V. Torra | Int. J. Intelligent Systems, 2010 | 犹豫模糊集 (HFS) |
| ⭐ The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning | L.A. Zadeh | Information Sciences, 1975 | 语言变量与近似推理 |
| Type-2 fuzzy sets made simple | J.M. Mendel & R.I. John | IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2002 | 二型模糊集入门综述 |
| Probabilistic linguistic term sets | Q. Pang et al. | Information Sciences, 2016 | 概率语言术语集 (PLTS) |
聚合算子与信息度量
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision making | R.R. Yager | IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, 1988 | OWA 算子经典论文 |
| Intuitionistic fuzzy aggregation operators | Z.S. Xu & R.R. Yager | IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2006 | IFS 聚合算子 |
| Bonferroni means with intuitionistic fuzzy information | Z.S. Xu & R.R. Yager | IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics-B, 2011 | Bonferroni 均值算子 |
| A non-probabilistic concept of entropy and information | A. De Luca & S. Termini | Information and Control, 1972 | 模糊熵的奠基 |
决策理论
经典多属性决策方法 (MADM)
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ TOPSIS — A multiple criteria decision making method | C.L. Hwang & K. Yoon | Springer, 1981 | TOPSIS 原始著作 |
| ⭐ Multicriteria optimization of civil engineering systems | S. Opricovic & G.-H. Tzeng | Expert Systems with Applications, 2004 | VIKOR 方法 |
| ⭐ The analytic hierarchy process | T.L. Saaty | McGraw-Hill, 1980 | AHP 层次分析法经典著作 |
| The PROMETHEE methods for MCDM | J.P. Brans et al. | Management Science, 1986 | PROMETHEE 偏好排序法 |
| ELECTRE is and IV: Range and size of the method-computation and implementation considerations | B. Roy | INFOR, 1991 | ELECTRE 消去选择方法 |
| 🔥 CoCoSo method with combined objective weighting | M. Yazdani et al. | Knowledge-Based Systems, 2019 | CoCoSo 综合折衷方法 |
群决策 (GDM)
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ Consensus models under fuzzy preferences | E. Herrera-Viedma et al. | European J. Operational Research, 2002 | 模糊偏好下的共识模型 |
| Large-scale group decision making: A systematic review | X. Liu et al. | Information Fusion, 2023 | 大规模群决策综述 |
| Social network GDM frameworks | Z. Wu et al. | Information Sciences, 2019 | 社交网络群决策 |
决策理论扩展
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ The theory of regret | D.E. Bell | Operations Research, 1982 | 后悔理论 |
| ⭐ A mathematical theory of evidence | G. Shafer | Princeton University Press, 1976 | D-S 证据理论 |
| The concept of three-way decisions | Y.Y. Yao | Int. J. Approximate Reasoning, 2012 | 三支决策理论 |
模糊系统
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes | E.H. Mamdani | IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, 1977 | Mamdani 模糊系统 |
| ⭐ Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control | T. Takagi & M. Sugeno | IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, 1985 | T-S 模糊系统 |
| ⭐ ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system | J.-S.R. Jang | IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, 1993 | 自适应神经模糊推理系统 |
| Type-2 fuzzy logic systems | J.M. Mendel | IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2007 | 二型模糊逻辑系统概述 |
机器学习
经典方法
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ The Elements of Statistical Learning | T. Hastie et al. | Springer, 2009 | 统计学习经典教材 |
| ⭐ Pattern Recognition and Machine Learning | C.M. Bishop | Springer, 2006 | 模式识别经典教材 |
| XGBoost: A scalable tree boosting system | T. Chen & C. Guestrin | KDD, 2016 | XGBoost 原始论文 |
| Random forests | L. Breiman | Machine Learning, 2001 | 随机森林 |
模糊机器学习
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ FCM: The fuzzy c-means clustering algorithm | J.C. Bezdek et al. | Computers & Geosciences, 1984 | 模糊 C 均值聚类 |
| Fuzzy neural networks: A survey | J.M. Mendel | Proceedings of the IEEE, 1995 | 模糊神经网络综述 |
| 🔥 Fuzzy feature selection: A survey | R. Jensen & Q. Shen | Fuzzy Sets and Systems, 2010 | 模糊特征选择 |
粒球计算
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ Granular-ball computing: An efficient, robust, and interpretable adaptive multi-granularity representation and computation method | S. Xia et al. | Information Sciences, 2023 | 粒球计算综合框架 |
| 🔥 An efficient and robust granular-ball generation method | S. Xia et al. | Applied Soft Computing, 2023 | 粒球生成算法改进 |
| Granular ball support vector machine | S. Xia et al. | Pattern Recognition, 2022 | 粒球 SVM |
| GBRS: An efficient granular-ball rough set model for classification | S. Xia et al. | Information Sciences, 2023 | 粒球粗糙集 |
| Granular-ball sampling for noisy label classification | S. Xia et al. | IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, 2023 | 粒球噪声标签处理 |
大语言模型与智能体
| 文献 | 作者 | 期刊/年份 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ⭐ Attention is all you need | A. Vaswani et al. | NeurIPS, 2017 | Transformer 架构 |
| 🔥 A survey of large language models | W.X. Zhao et al. | arXiv:2303.18223, 2023 | LLM 综合综述 |
| 🔥 ReAct: Synergizing reasoning and acting in language models | S. Yao et al. | ICLR, 2023 | ReAct 框架 |
| Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks | P. Lewis et al. | NeurIPS, 2020 | RAG 检索增强生成 |
| 🔥 The rise and potential of large language model based agents: A survey | Z. Xi et al. | arXiv:2309.07864, 2023 | LLM Agent 综述 |
| Tool learning with foundation models | Y. Qin et al. | arXiv:2304.08354, 2023 | 工具学习 |