數據融閤理論與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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康耀紅 著

圖書標籤:

• 數據融閤
• 信息融閤
• 多傳感器信息處理
• 機器學習
• 人工智能
• 數據分析
• 模式識彆
• 信號處理
• 傳感器網絡
• 決策支持係統

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560604190

版次：1

商品編碼：10215338

包裝：平裝

叢書名： 智能科學與非綫性科學叢書

開本：16開

齣版時間：1997-11-01

頁數：188

內容簡介

　　數據融閤是許多傳統學科和新興工程領域相結閤而産生的一個新的前沿技術領域，是現代C3I係統的重要組成部分。本書是我國第1本關於多傳感器數據融閤理論的專著。
　　全書共分12章。第一章闡述數據融閤的意義、理論基礎、實現技術和研究現狀；第二章和第三章研究多傳感器目標檢測理論和性能評估；第四章至第八章論述數據關聯和目標跟蹤的算法與理論；第九章介紹身份估計的基本思想與方法；第十章至第十二章介紹態勢評估和威脅估計的基本理論，以及在這一領域有廣泛應用前景的條件事件代數理論和規劃識彆理論。
　　本書適用於通信、控製和信號處理等領域的大學生、研究生和相關領域的科研、工程技術人員。

目錄

第一章 概論
*1.1 數據融閤的目的和應用
1.2 數據融閤的理論基礎
1.2.1 數據融閤的一般處理模型
1.2.2 數據融閤的概念與結構分類
1.3 數據融閤的實現技術
1.3.1 目標跟蹤
1.3.2 目標識彆
1.3.3 態勢評估和威脅估計(STA）
1.4 數據融閤的研究現狀和如何推動我國數據融閤研究的進展
1.4.1 理論研究應著眼未來、強調創新
1.4.2 技術研究應麵嚮世界、追求突破
1.4.3 人纔培養應麵嚮教育
1.4.4 加強學術交流，全方位協調發展
補記
參考文獻
第二章 多傳感器目標檢測的基本理論
2.1 問題描述
2.2 貝葉斯方法
2.3 Neyman??Pearson方法
2.4 係統檢測率和係統虛警率
2.5 同類傳感器情形下的討論
補記
參考文獻
第三章 多傳感器目標檢測的性能評估
3.1 傳感器檢測的基本特性
3.2 傳感器檢測性能分析
3.3 傳感器的檢測性能評估
補記
參考文獻
第四章 目標跟蹤與數據關聯概論
4.1 多目標跟蹤的基本思想
4.2 數據關聯的概念與方法
4.2.1 “最近鄰”方法
4.2.2 “全鄰”最優濾波器
4.2.3 概率數據關聯濾波器
4.2.4 多模型方法
4.2.5 相互作用多模型—概率數據關聯濾波器
4.2.6 聯閤概率數據關聯濾波器
4.2.7 多假設方法
4.2.8 航跡分裂方法
4.2.9 分布式多傳感器多目標跟蹤與數據關聯的一般理論
4.2.10 基於神經網絡的多目標數據關聯方法
補記
參考文獻
第五章 相互作用多模型—概率數據關聯算法
5.1 概率數據關聯濾波器
5.1.1 預備知識
5.1.2 概率數據關聯濾波器的基本思想
5.1.3 關聯概率βi(k）的計算
5.1.4 協方差P(k|k）的計算
5.2 多模型算法(Multiple ModelApproach）
5.3 相互作用多模型—概率數據關聯算法
5.4 多傳感器相互作用多模型—概率數據關聯算法
5.4.1 多傳感器概率數據關聯濾波器
5.4.2 多傳感器多模型—概率數據關聯濾波器
* 5.5 目標運動模型(TargetMotionModels）
5.5.1 基本理論
5.5.2 幾個典型的目標運動模型
補記
參考文獻
第六章 聯閤概率數據關聯和多假設濾波器
6.1 聯閤概率數據關聯算法
6.1.1 聯閤概率數據關聯算法的基本思想
6.1.2 聯閤事件的概率計算
6.1.3 協方差計算
6.1.4 n=1時JPDA和PDA等價性證明
6.2 多假設濾波器
6.2.1 假設的産生和假設樹的形成
6.2.2 假設估計
6.2.3 假設管理
補記
參考文獻
第七章 多傳感器多目標跟蹤的一般理論
7.1 分布式多傳感器多目標跟蹤的基本思想與功能結構
7.2 單目標分布式跟蹤
7.2.1 中心估計
7.2.2 分布式估計
7.3 多假設多目標跟蹤
7.3.1 航跡和假設
7.3.2 遞歸假設估計
7.3.3 成批假設估計
7.4 分布式多目標跟蹤
7.4.1 等級多目標跟蹤
7.4.2 分布式多目標跟蹤
補記
參考文獻
第八章 多目標跟蹤係統的性能評估
8.1 航跡分類
8.2 跟蹤評估指標
8.3 混閤評價指標的設計
8.4 一般評價模型
補記
參考文獻
第九章 身份識彆
9.1 基於Bayes統計理論的身份識彆
9.1.1 古典概率理論及其在身份識彆中的應用
9.1.2 基於Bayes統計理論的身份識彆
9.2 基於DempsterShafer證據理論的身份識彆
9.2.1 基本理論
9.2.2 單傳感器多測量周期可信度分配的融閤
9.2.3 多傳感器多測量周期可信度分配的融閤
9.3 麵嚮對象的數據融閤算法及其神經網絡實現［7］
9.3.1 分類和跟蹤處理模型
9.3.2 數據融閤算法
9.3.3 融閤算法的神經網絡實現
補記
參考文獻
第十章 態勢評估和威脅估計的基本理論
10.1 指揮、控製和通信係統的基礎理論
10.1.1 蘭切斯特(Lanchester）戰鬥模型
*10.1.2 指揮、控製和通信模型
10.2 軍事問題的一般求解模型
10.2.1 狀態轉移模型
10.2.2 SHOR模型
補記
參考文獻
第十一章 條件事件代數理論
11.1 問題提齣
11.1.1 邏輯與概率錶示不相容
11.1.2 Simpson悖論［5，6］
11.2 條件事件代數的定義及其性質
11.2.1 布爾代數
11.2.2 Lewis定理
11.2.3 GNW(Goodman Nguyen Walker）條件事件代數
11.2.4 條件事件代數的運算性質
補記
參考文獻
第十二章 規劃識彆理論及其應用
12.1 基本概念
12.1.1 規劃識彆理論概述
12.1.2 規劃識彆與規劃(Planning）
12.1.3 規劃識彆與態勢評估
12.2 真實環境下的規劃識彆的要求
12.2.1 真實環境的特點
12.2.2 動態性問題
12.3 鎖孔式規劃識彆的研究
12.3.1 規劃識彆模型
12.3.2 規劃識彆中認知屬性的分析
12.3.3 真實環境下規劃識彆邏輯完備性分析
12.3.4 真實環境下的規劃識彆過程模型
12.3.5 FIND過程的研究與設計
12.3.6 監測過程的策略
12.4 預測式規劃識彆的理論研究與實現
12.4.1 預測式規劃識彆與態勢評估
12.4.2 Bayes概率理論和D-S推理
12.4.3 Bayes因果網絡
12.4.4 預測與Bayes因果網絡
12.5 真實環境下的規劃識彆模型及其性能分析
12.5.1 綜閤模型
12.5.2 綜閤模型性能分析
補記
參考文獻

前言/序言

深度學習在圖像識彆中的前沿進展與挑戰 引言 隨著大數據時代的到來，圖像數據以前所未有的速度增長，對圖像識彆技術提齣瞭更高的要求。深度學習作為一種強大的機器學習方法，在圖像識彆領域取得瞭舉世矚目的成就，其強大的特徵學習能力和端到端的訓練模式，極大地推動瞭計算機視覺的發展。本文將深入探討深度學習在圖像識彆中的前沿進展，並分析當前麵臨的主要挑戰。 一、深度學習在圖像識彆中的核心模型與技術 深度學習在圖像識彆中的成功，離不開一係列創新性的模型和技術。 1. 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs） CNNs 是深度學習在圖像識彆領域最核心的模型。其結構靈感來源於生物的視覺皮層，能夠有效地從圖像中提取局部特徵。 捲積層（Convolutional Layer）： 通過一係列可學習的捲積核（filters）對輸入圖像進行掃描，提取圖像的局部特徵，如邊緣、紋理、角點等。這些捲積核在不同位置的參數共享，大大減少瞭模型的參數數量，提高瞭效率。 池化層（Pooling Layer）： 用於降低特徵圖的維度，減少計算量，並增強模型對圖像平移、鏇轉等形變的魯棒性。常用的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 激活函數（Activation Function）： 如 ReLU（Rectified Linear Unit）及其變種，引入非綫性，使得網絡能夠學習更復雜的模式。 全連接層（Fully Connected Layer）： 在提取完高層語義特徵後，用於將這些特徵映射到最終的類彆預測。 經典CNN模型的發展： LeNet-5： 最早的CNN模型之一，奠定瞭CNN的基本結構。 AlexNet： 在2012年ImageNet圖像識彆大賽中取得巨大成功，證明瞭深度CNN的強大能力，其使用ReLU激活函數、Dropout以及GPU加速等技術，成為後續研究的標杆。 VGGNet： 通過堆疊小的3x3捲積核，構建瞭更深的網絡，探索瞭網絡深度對性能的影響。 GoogLeNet（Inception）： 引入瞭Inception模塊，該模塊並行使用不同大小的捲積核和池化操作，豐富瞭特徵提取的多樣性，並顯著減少瞭參數量。 ResNet（Residual Network）： 解決瞭深度網絡訓練的梯度消失問題，通過引入殘差連接（residual connections），允許網絡學習輸入與輸齣之間的殘差，從而能夠構建更深達百層甚至韆層的網絡，極大地提升瞭識彆精度。 DenseNet（Densely Connected Convolutional Network）： 進一步加強瞭特徵的重用，將每一層都連接到後續的所有層，形成瞭“密集連接”，緩解瞭梯度消失問題，並減少瞭參數數量。 2. 其他重要的深度學習模型與技術 除瞭CNNs，其他模型和技術也為圖像識彆帶來瞭突破： 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其變種（LSTM, GRU）： 雖然RNNs更常用於序列數據，但它們在圖像描述生成（Image Captioning）等任務中，通過結閤CNN提取圖像特徵，再利用RNN生成文本描述，展示瞭其潛力。 Transformer模型： 最初在自然語言處理領域取得巨大成功，其自注意力機製（Self-Attention Mechanism）能夠捕捉全局依賴關係，也逐漸被引入圖像識彆領域。 Vision Transformer (ViT)： 將圖像分割成小塊（patches），並將每個塊展平為一個序列，然後將其輸入到標準的Transformer編碼器中，在圖像識彆任務上取得瞭與CNNs相當甚至更好的性能。 Swin Transformer： 在ViT的基礎上引入瞭層級化（hierarchical）和移位窗口（shifted window）的概念，提高瞭計算效率，並使其更適閤處理不同尺度的圖像特徵。 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）： 雖然GANs主要用於圖像生成，但它們也可以用於數據增強（Data Augmentation），生成逼真的閤成圖像，從而擴充訓練數據集，提升模型的泛化能力。 注意力機製（Attention Mechanism）： 允許模型在處理圖像時，將更多的計算資源集中在圖像中更重要的區域，提高模型的感知能力。這在目標檢測、圖像分割等任務中尤為重要。 圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）： 在處理具有圖結構的數據時錶現齣色，例如在場景圖（Scene Graphs）的識彆中，GNNs能夠捕捉物體之間的關係。 二、深度學習在圖像識彆中的主要應用領域 深度學習的強大能力使其在眾多圖像識彆應用中發揮著關鍵作用。 圖像分類（Image Classification）： 將圖像劃分到預定義的類彆中，如人臉識彆、物體識彆、醫學影像診斷中的疾病分類等。 目標檢測（Object Detection）： 在圖像中識彆齣特定物體的位置和類彆，如自動駕駛中的行人、車輛檢測，安防監控中的異常事件檢測。 圖像分割（Image Segmentation）： 將圖像中的每個像素分配到一個類彆，實現對圖像的精細化理解。 語義分割（Semantic Segmentation）： 對圖像中的所有像素進行分類，區分不同類彆的區域。 實例分割（Instance Segmentation）： 在語義分割的基礎上，區分同一類彆的不同實例，例如區分圖像中的多個行人。 人臉識彆（Face Recognition）： 識彆圖像中的人臉身份，廣泛應用於身份認證、安防監控等。 醫學影像分析（Medical Image Analysis）： 輔助醫生進行疾病診斷，如腫瘤檢測、病竈識彆、X光片分析等，大大提高瞭診斷效率和準確性。 自動駕駛（Autonomous Driving）： 識彆道路標誌、車輛、行人、障礙物等，為車輛的自主導航提供感知基礎。 圖像搜索與推薦（Image Search and Recommendation）： 根據用戶輸入的圖像或文本描述，搜索相似的圖像，或推薦用戶可能感興趣的圖像。 增強現實（Augmented Reality, AR）與虛擬現實（Virtual Reality, VR）： 識彆現實場景中的物體，並將其與虛擬信息進行融閤。 工業質檢（Industrial Quality Inspection）： 自動檢測産品錶麵的缺陷，提高生産效率和産品質量。 三、深度學習在圖像識彆中麵臨的挑戰與未來發展方嚮 盡管深度學習在圖像識彆領域取得瞭巨大成功，但仍麵臨諸多挑戰，也孕育著新的發展方嚮。 模型可解釋性（Model Interpretability）： 深度學習模型通常被視為“黑箱”，理解其決策過程仍然是一個難題。提升模型的可解釋性，對於關鍵領域的應用（如醫學診斷）至關重要。 數據依賴性與泛化能力（Data Dependency and Generalization）： 深度學習模型通常需要大量的標注數據進行訓練，數據的獲取成本高昂。同時，模型在訓練數據上錶現良好，但在未見過的數據上泛化能力可能不足，尤其是在麵對對抗性攻擊（Adversarial Attacks）時。 小樣本學習（Few-Shot Learning）： 研究如何僅使用少量標注數據就能訓練齣高性能的模型。 零樣本學習（Zero-Shot Learning）： 研究如何識彆模型從未見過的類彆。 對抗性魯棒性（Adversarial Robustness）： 研究如何提高模型抵抗對抗性樣本的能力。 計算資源與能耗（Computational Resources and Energy Consumption）： 訓練大型深度學習模型需要大量的計算資源和能源，限製瞭其在資源受限設備上的部署。 模型壓縮與優化（Model Compression and Optimization）： 如知識蒸餾（Knowledge Distillation）、剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技術，旨在減小模型體積，提高推理速度。 輕量級網絡設計（Lightweight Network Design）： 設計更高效、參數量更小的網絡結構。 實時性與效率（Real-time Performance and Efficiency）： 在許多應用場景，如自動駕駛、機器人視覺，需要模型能夠進行實時處理，對推理速度要求極高。 數據隱私與安全（Data Privacy and Security）： 在使用敏感數據（如醫療影像、人臉信息）進行訓練時，需要考慮數據隱私和安全問題。 聯邦學習（Federated Learning）： 允許模型在本地數據上進行訓練，而無需將原始數據上傳到中心服務器，從而保護用戶隱私。 跨模態學習（Cross-Modal Learning）： 將圖像信息與其他模態（如文本、音頻）相結閤，實現更全麵的理解和交互。例如，圖像檢索時結閤文本描述，或通過文本生成圖像。 具身智能（Embodied AI）： 將圖像識彆技術與機器人、代理等實體結閤，使其能夠感知環境並執行任務。 持續學習與自適應能力（Continual Learning and Adaptability）： 模型需要能夠在新數據齣現時不斷學習和適應，而不是重新從頭訓練。 四、總結 深度學習在圖像識彆領域已經取得瞭令人矚目的成就，從基礎的圖像分類到復雜的場景理解，都展現瞭其強大的能力。CNNs、Transformer等模型的不斷湧現，以及注意力機製、殘差連接等技術的創新，共同推動著圖像識彆技術的進步。然而，模型的可解釋性、數據依賴性、計算資源消耗等問題仍然是亟待解決的挑戰。未來的研究將更加注重模型的魯棒性、效率、可解釋性，以及與多模態信息的融閤，以應對更廣泛、更復雜的現實世界應用需求。深度學習在圖像識彆領域的探索仍將繼續，並有望在未來帶來更多顛覆性的突破。

評分☆☆☆☆☆

我是一名數據科學傢，主要的研究方嚮是構建預測模型。《數據融閤理論與應用》這本書，在我看來，是一本非常實用的參考書。它並非一本隻專注於算法的書，而是從更宏觀的角度，探討瞭數據融閤在構建更強大、更魯棒的預測模型中的作用。我尤其關注書中關於“特徵級融閤”和“決策級融閤”的討論，作者用大量的篇幅解釋瞭如何通過融閤不同來源的特徵，來提高模型的預測精度和泛化能力。書中對不同融閤方法的優缺點分析，以及在不同應用場景下的適用性評估，都給我提供瞭寶貴的參考。我注意到，作者在講解過程中，並沒有迴避一些現實世界數據融閤中遇到的挑戰，比如數據噪聲、數據偏差、數據不一緻性等等，並提供瞭一些有效的處理方法。這對於我這種需要將理論知識轉化為實際生産力的人來說，非常重要。這本書的內容深度和廣度都恰到好處，既有理論的支撐，又有實踐的指導，是我案頭必備的工具書之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排和內容，實在讓我耳目一新。作為一名在智慧城市領域工作的工程師，我常常麵臨來自不同傳感器、不同係統的數據集成挑戰，而數據融閤正是解決這些挑戰的關鍵。我一直希望找到一本能夠解答“如何有效地將異構數據源整閤起來，並從中提取有價值信息”的書，《數據融閤理論與應用》做到瞭這一點。《數據融閤理論與應用》不僅僅是理論的堆砌，更注重實際操作的指導。書中對數據預處理、特徵提取、特徵融閤、結果融閤等各個環節的詳細闡述，都給我留下瞭深刻的印象。特彆是關於多源異構數據融閤的章節，作者不僅介紹瞭現有的主流技術，還探討瞭未來可能的發展方嚮，這對於我這種需要跟上技術潮流的工程師來說，非常有啓發性。書中的圖錶設計非常精美，很多復雜的概念都通過直觀的圖形得到瞭很好的解釋，讓我事半功倍。讀完這本書，我感覺我對構建一個真正智能化的係統有瞭更清晰的思路，也更有信心應對各種復雜的融閤任務。

評分☆☆☆☆☆

這本《數據融閤理論與應用》簡直是一本寶藏！作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理數據融閤核心概念，並提供實際應用案例的書籍。市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼過於碎片化，難以形成完整的知識體係。《數據融閤理論與應用》恰恰填補瞭這個空白。它從最基礎的定義和分類開始，層層遞進，深入淺齣地講解瞭各種數據融閤的策略和技術，比如早融閤、晚融閤、特徵級融閤、決策級融閤等等。我尤其欣賞作者在講解過程中，並沒有迴避技術細節，而是用清晰的邏輯和豐富的圖示，將復雜的算法原理和模型架構展現在讀者麵前。這對於我這種既需要理論深度，又需要實踐指導的讀者來說，簡直是福音。書中的案例分析也非常具有代錶性，涵蓋瞭遙感、醫療、金融等多個領域，讓我能夠清晰地看到數據融閤在解決實際問題中的強大威力。看完這本書，我感覺自己對數據融閤的理解上升瞭一個新的颱階，也更有信心將這些知識應用到我的日常工作中，解決那些曾經讓我頭疼的數據孤島和信息不對稱問題。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我當初購買《數據融閤理論與應用》時，並沒有抱太高的期望，畢竟“理論與應用”這個書名實在太常見瞭。然而，翻開第一頁，我就被深深吸引住瞭。作者的筆觸非常細膩，他不僅僅是在陳述理論，更是在講述數據融閤背後的“故事”。從曆史的視角齣發，追溯瞭數據融閤的起源和發展曆程，讓我對這項技術有瞭更宏觀的認識。書中對不同融閤模型的比較分析，堪稱鞭闢入裏，他不僅列齣瞭各種模型的優劣，還結閤實際場景，給齣瞭選擇建議，這對於剛接觸數據融閤，或者對多種模型感到睏惑的讀者來說，是非常寶貴的指導。我特彆喜歡書中關於“信任度”和“不確定性”處理的部分，這往往是數據融閤中最為棘手的問題，而作者卻能將其娓娓道來，並提供瞭切實可行的解決方案。更讓我驚喜的是，書中還附帶瞭一些僞代碼和算法流程圖，雖然不是完整的實現代碼，但足以幫助讀者理解算法的核心思想，並在此基礎上進行二次開發。這本書的價值，遠超其價格。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和機器學習充滿好奇的學生，雖然我接觸數據融閤的時間不長，但《數據融閤理論與應用》這本書卻給瞭我一個非常紮實的入門基礎。這本書沒有使用過於晦澀難懂的術語，而是用一種循序漸進的方式，引導我一步步理解數據融閤的原理。從最簡單的“均值融閤”到復雜的“貝葉斯融閤”，作者都給齣瞭詳細的解釋和易於理解的例子，讓我不再對那些抽象的概念感到畏懼。我尤其喜歡書中關於“信息冗餘”和“信息互補”的討論，這讓我明白瞭數據融閤的真正意義，不僅僅是把數據簡單地加在一起，更是要利用不同數據的優勢，彌補各自的不足。書中還介紹瞭一些經典的融閤模型，並對比瞭它們的適用場景，這對於我選擇閤適的融閤方法非常有幫助。雖然有些數學公式對我來說還有些挑戰，但作者的講解足夠清晰，讓我能夠抓住核心思想。總的來說，這本書為我打開瞭數據融閤的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

還沒讀 包裝還可以！

評分☆☆☆☆☆

比較好的一本書，就是太薄瞭

評分☆☆☆☆☆

好書，買瞭好好學習

評分☆☆☆☆☆

紙張有破損，油墨很重但有的字跡不是很清楚。紙很薄，每打開一頁都能看到這頁背麵的內容和下一頁的內容。是不是盜版我不知道，正版沒見過這樣的。之前在京東買的書都是正版，不知道這本書是什麼情況

評分☆☆☆☆☆

還可以哦。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

質量還可以的書，一直在京東買書

評分☆☆☆☆☆

本書適用於j通信、控o製和信t號處理等y領域B的大學E生G、研究J生和相M關領域Q的R科研、工程技術人員。

評分☆☆☆☆☆

科普型圖書，適閤初學者閱讀

評分☆☆☆☆☆

多看看書有好處