多源多目标统计信息融合 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 马勒 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088502

商品编码：1077761322

出版时间：2013-08-01

作  者:(美)马勒 著作 范红旗 等 译者 定  价:158 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2013年08月01日 页  数:543 装  帧:平装 ISBN:9787118088502 ●第1章 绪论
●1．1本书的目的
●1．2信息融合的主要挑战
●1．3为什么需要随机集或FIssT
●1．3．1多目标滤波的复杂性
●1．3．2超YUE启发式
●1．3．3单目标与多目标统计学的区别
●1．3．4常规数据与模糊数据的区别
●1．3．5形式化贝叶斯建模
●1．3．6模糊信息建模
●1．3．7多源多目标形式化建模
●1．4信息融合中的随机集
●1．4．1多目标系统统计学
●1．4．2专家系统统计学
●1．4．3有限集统计学
●1．5本书的结构
●1．5．1第1篇：统一化的单目标多源融合
●1．5．2第1I篇：统一化的多目标多源融合
●1．5．3第1II篇：多目标滤波的近似方法
●1．5．4附录
●部分目录

内容简介

马勒编著的《多源多目标统计信息融合》全面介绍了FIssT的基本概念、理论及实现技术，内容新颖，系统性强，理论联系实际，文字深入浅出，反映了近年来信息融合领域的新理论和新方法。
目前，靠前尚未发现系统介绍FIssT理论及应用的书籍。《多源多目标统计信息融合》可为从事雷达／光电等系统及其信息综合的技术人员解决复杂环境下的目标检测、跟踪与识别等问题提供理论上的指导，也可作为高等院校通信与信息工程、电子技术、计算机应用等相关专业教师和研究生开展研究和教学时的参考教材。计算机科学家、物理学家、数学家以及从事信息融合理论研究的人员也可从本书中获益。

《多源多目标统计信息融合》一书，旨在深入探讨如何有效地整合来自不同来源、代表不同目标的海量统计数据，以期提取出更全面、更准确、更具决策价值的信息。本书并非关于某一特定领域的应用案例，而是聚焦于统计信息融合背后普遍适用的理论框架、方法论和关键技术。 全书从信息融合的基本概念出发，阐述了其在现代信息处理和决策科学中的重要性。随后，本书系统地梳理了多源统计信息融合的挑战，包括数据异构性（如尺度、单位、精度不同）、数据不确定性（噪声、缺失、模糊）、数据时空相关性以及信息源之间的依赖与冲突等。 在理论层面，本书深入介绍了信息融合的几种主流统计学派别。首先是基于概率论的融合方法，详细解析了贝叶斯推断在信息融合中的应用，包括如何构建联合概率分布、如何进行后验信息更新，以及如何处理先验信息的不确定性。接着，本书详细阐述了证据理论（Dempster-Shafer理论）在不确定性信息融合中的优势，特别是在处理缺乏精确概率信息的情况时，如何通过信任函数和似然函数来量化和融合证据。此外，书中还涵盖了基于模糊逻辑的融合方法，探讨了如何将模糊集合理论应用于特征提取和信息聚合，以应对概念模糊和边界不清的统计数据。 对于多目标统计信息融合，本书强调了在整合过程中如何权衡和协调不同目标的重要性。这包括多目标决策理论的基本概念，以及如何在信息融合的框架下实现帕累托最优或满意解的寻找。本书将介绍多目标优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，如何在信息融合模型中被应用，以平衡不同统计指标的权重和偏好。 在方法论方面，本书详细介绍了一系列关键技术： 1. 数据预处理与标准化： 涵盖了数据清洗、缺失值填充、异常值检测与处理，以及如何进行不同数据源之间的尺度和单位标准化，以确保数据的一致性和可比性。 2. 特征提取与降维： 介绍了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等线性降维方法，以及核PCA、t-SNE等非线性降维技术，如何从高维原始统计数据中提取出更具代表性的特征，以简化融合过程并避免“维度灾难”。 3. 模型构建与融合策略： 详细阐述了多种融合模型，包括： 线性加权融合： 介绍如何根据信息源的可靠性、重要性等因素，通过设定不同权重来实现加权平均。 贝叶斯网络与图模型： 探讨如何利用贝叶斯网络或马尔可夫随机场来刻画变量之间的依赖关系，并进行概率推理，实现信息融合。 卡尔曼滤波及其变种： 详细介绍了线性卡尔曼滤波（Kalman Filter）、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等在时序统计信息融合中的应用，特别是如何处理动态系统的状态估计和预测。 支持向量机（SVM）与深度学习模型： 探讨如何利用这些强大的机器学习模型来学习数据之间的复杂非线性关系，从而实现更高级别的信息融合。本书将重点介绍卷积神经网络（CNN）在处理图像或时序特征融合中的应用，以及循环神经网络（RNN）或Transformer在处理序列数据融合时的优势。 4. 不确定性量化与传播： 关注如何量化和传播信息源中的不确定性，例如通过蒙特卡洛模拟、区间分析等方法，为融合后的结果提供置信区间或模糊描述。 5. 融合结果的评估与验证： 提供了多种评估融合效果的标准和方法，包括准确度、鲁棒性、信息增益等指标，并介绍如何通过交叉验证、回溯测试等手段来验证模型的有效性。 本书还讨论了信息融合在一些通用场景下的理论延伸，例如： 时空统计信息融合： 关注如何整合具有时空特性的统计数据，如气象数据、交通流量数据等，考虑其空间依赖性和时间演化规律。 异构数据源的深度融合： 探讨如何处理统计数据与非统计数据（如文本、图像）混合的情况，以及如何利用跨模态学习技术进行融合。 在线与实时信息融合： 针对需要快速响应的场景，介绍流式数据处理和增量式学习方法，以实现高效的实时信息融合。 《多源多目标统计信息融合》一书的目标读者包括但不限于：统计学、机器学习、计算机科学、数据科学、信号处理、控制理论等领域的科研人员、工程师、研究生以及对信息融合技术感兴趣的专业人士。本书力求理论严谨、方法详实，并通过清晰的逻辑结构和丰富的理论阐述，为读者提供一个深入理解和掌握多源多目标统计信息融合技术的研究平台。本书不涉及具体的商业应用产品介绍，而是专注于方法论和理论构建，以便读者能够将所学知识灵活应用于各种实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《多源多目标统计信息融合》，在我看来，是一部真正意义上的学术巨著，它不仅仅是信息的堆砌，更是作者心血的凝聚，智慧的结晶。我被书中那种对细节的极致追求所深深吸引，每一个公式的推导，每一个定理的证明，都严谨得近乎苛刻，却又充满了数学的美感。作者在梳理“多源”信息时，展现出的广度和深度令人惊叹，从经典的传感器网络到新兴的社交媒体数据，从时序数据到空间数据，几乎涵盖了信息来源的多样性。更重要的是，作者并未止步于此，而是着重探讨了如何应对这些异构数据在特征空间、时间尺度、甚至语义层面的差异，如何通过有效的预处理和特征提取技术，为后续的融合奠定坚实的基础。而“多目标”的处理，更是将本书的价值推向了另一个层面。作者深入浅出地阐述了多目标优化理论在信息融合中的应用，例如在决策支持系统中，如何平衡准确性、鲁棒性、实时性等多重约束，如何设计出能够满足复杂需求的融合模型。书中对各种融合方法的比较分析，也做得非常到位，既有理论上的深度，也有实践上的指导意义。我特别喜欢其中关于贝叶斯理论在信息融合中应用的章节，作者将其与概率图模型相结合，构建出强大的融合框架，让我对“如何让不同的信息‘说话’，并且‘说得一样好’”，有了更深刻的理解。阅读此书，仿佛经历了一场头脑风暴，每一个观点都能引发我更深层次的思考，也让我对未来信息融合技术的发展方向充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，我被它厚重的篇幅和严谨的排版所吸引，预感这将是一本能给我带来深刻启发的读物。翻开扉页，作者的序言便点明了本书的核心主题——如何有效地整合来自不同来源、服务于不同目标的信息。在“多源”的处理上，本书没有流于表面，而是深入到了数据的本质，比如在讨论如何处理不同采样率、不同精度的数据时，作者提出的自适应权重调整和基于模型的数据插值方法，都非常具有创新性和实用性。我特别欣赏作者在描述不同信息源之间的相关性时，不仅仅是简单地计算皮尔森系数，而是引入了协方差矩阵和主成分分析等更高级的统计工具，这使得我们能够更全面地理解数据之间的耦合关系，并据此设计更精妙的融合策略。而在“多目标”的融合方面，本书更是展现了其独特的视角。作者并没有将多目标简单地看作是多个独立问题的叠加，而是将其视为一个整体，探讨了如何在不同目标之间进行权衡取舍，如何在多维度上实现最优解。比如，在涉及可靠性和时效性并存的目标时，作者提出的模糊逻辑和遗传算法结合的优化方法，为实际工程应用提供了极具参考价值的思路。本书的行文风格，虽然学术性很强，但作者却能巧妙地运用类比和实例，将复杂的概念解释得清晰易懂，仿佛在与一位经验丰富的学者进行一对一的辅导，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够引发读者深度思考的书籍，其在《多源多目标统计信息融合》这一主题上的钻研，达到了令人赞叹的程度。我被作者对“多源”信息的处理方式深深吸引。他没有将不同来源的信息视为相互独立的个体，而是深入挖掘了它们之间的关联性、互补性以及潜在的冲突。例如，在处理来自不同时间序列的数据时，作者提出的基于时间序列分析和滑动窗口的融合方法，能够有效地捕捉数据中的动态变化，并做出相应的调整，这对于处理实时性要求较高的应用场景具有重要的指导意义。我尤其欣赏作者在“多目标”融合方面的创新。他并没有将多个目标简单地视为独立的优化问题，而是强调了目标之间的权衡与协同。比如，在涉及传感器选择和数据融合优先级设定时，作者提出的基于信息论和多准则决策的融合策略，能够根据实际需求，动态地调整融合的侧重点，从而实现整体效益的最大化。本书的行文风格，虽然严谨而学术，但作者却善于运用生动的例子和形象的比喻，将复杂的统计概念解释得清晰易懂，让我能够毫不费力地跟随他的思路。我特别喜欢书中关于“信息冗余度分析与选择性融合”的讨论，作者通过量化信息冗余，能够避免不必要的计算开销，并提高融合效率，这对于处理海量数据具有重要的现实意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《多源多目标统计信息融合》，就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索信息世界的奥秘。我被书中对于“多源”信息的严谨处理所深深折服。作者并没有满足于将不同来源的数据简单地堆砌，而是深刻剖析了数据间的内在联系和潜在的冲突。例如，在讨论如何处理来自不同传感器、具有不同噪声特性的数据时，作者提出的基于贝叶斯更新和卡尔曼滤波的融合框架，既保留了原有信息的精度，又有效地抑制了噪声的影响，这种精妙的设计让我赞叹不已。更让我兴奋的是，本书在“多目标”融合方面的深度和广度。作者没有将多目标视为孤立的优化任务，而是强调了目标间的相互作用和全局最优解的求解。比如，在涉及资源分配和任务优先级设定的场景下，作者提出的基于博弈论和多智能体协同的融合方法，为如何在复杂的决策环境中实现多目标的最优平衡，提供了极具价值的参考。书中大量的图表和仿真结果，更是为理论的阐述增添了说服力，让我对算法的性能有了直观的认识。我特别喜欢书中关于“信息不确定性量化与传播”的讨论，作者通过严谨的数学推导，揭示了信息在融合过程中不确定性的演化规律，这对于构建更鲁棒、更可信的融合系统至关重要。阅读此书，如同经历了一场智慧的洗礼，让我对信息融合的理解达到了一个新的境界。

评分☆☆☆☆☆

手捧这本书，我仿佛置身于一片信息数据的汪洋大海之中，而本书则如同一艘坚固的航船，带领我探寻信息的深层价值。《多源多目标统计信息融合》这本书，从我个人的阅读体验来说，它最大的亮点在于其系统性和前瞻性。在“多源”信息的整合方面，作者不仅仅停留在对现有技术的梳理，而是对未来可能出现的信息形态和融合需求进行了深入的思考和预测，这一点在我看来尤为宝贵。例如，书中关于非结构化数据融合的章节，对于自然语言处理、图像识别等领域的前沿研究成果进行了精彩的论述，并提出了将统计学方法应用于这些复杂数据融合的创新思路，这让我对接下来的研究方向有了更清晰的认识。而在“多目标”的融合处理上，本书的深度更是让我耳目一新。作者并没有将多目标简单地视为独立的优化问题，而是强调了目标之间的内在联系以及如何通过全局优化来实现整体效益的最大化。书中关于多目标粒子群优化算法在信息融合中的应用，以及其在解决实际问题时所展现出的高效性和鲁棒性，给我留下了深刻的印象。我尤其喜欢书中对于“信息融合的评估指标”这一部分的阐述，作者提出了多种客观且科学的评估方法，能够帮助我们更准确地衡量融合效果，也为后续的改进提供了明确的方向。本书的排版精良，图文并茂，阅读体验极佳，仿佛每一页都在诉说着信息融合的无穷魅力。

评分☆☆☆☆☆

一本我一直寻觅的书，封面设计就透着一股严谨与深邃，像是在低语着信息海洋的奥秘。我毫不犹豫地翻开了第一页，一股知识的洪流便扑面而来。作者的笔触，时而如同涓涓细流，细腻地铺陈理论基础，将那些晦涩难懂的概念逐一剖析，让我这个非专业读者也能窥见其精妙之处。时而又如惊涛拍岸，以其深厚的学术功底，将复杂的模型和算法娓娓道来，仿佛置身于一场智慧的盛宴。书中对于“多源”的探讨，远不止是简单地罗列不同来源的数据，而是深入剖析了数据异构性、噪声干扰、时空相关性等一系列棘手问题，并给出了富有洞察力的解决方案。我尤其欣赏作者在处理“多目标”时的审慎与创新，如何在相互冲突或关联的目标之间找到最佳平衡点，如何构建有效的融合策略，这无疑是信息融合领域中最具挑战性的部分，而作者在这方面展现出的深刻理解和独到见解，令我受益匪浅。书中大量的图表和案例分析，更是起到了画龙点睛的作用，让抽象的理论变得生动形象，也让我对实际应用有了更直观的认识。例如，在描述某个融合算法时，作者不仅仅给出公式，还会通过一个具体的场景，一步步引导读者理解算法的逻辑和优势，这种教学方式让我感觉自己是在与一位经验丰富的导师对话，而非机械地阅读枯燥的文字。整本书读下来，我感觉自己的知识体系得到了极大的拓展，对信息融合的理解也提升到了一个新的高度，仿佛打开了一扇通往更广阔数据世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《多源多目标统计信息融合》这本书时，我感觉到它不仅仅是一本技术书籍，更是一份对信息科学前沿的深度探索。作者在“多源”信息整合方面的处理方式，让我印象深刻。他没有局限于单一类型的数据，而是将目光投向了更为复杂、更为异构的数据集。我尤其欣赏作者在探讨如何应对不同数据源在空间、时间、甚至语义上的差异时，所提出的基于图论和机器学习的融合方法。这些方法能够有效地捕捉数据间的复杂关系，并进行精准的对齐，为后续的融合打下了坚实的基础。在“多目标”的融合处理上，本书更是展现了其独特的价值。作者并没有将多个目标简单地视为独立的优化问题，而是强调了目标之间的相互作用以及如何通过全局优化来实现整体效益的最大化。例如，在涉及多传感器协同感知和目标跟踪时，作者提出的基于贝叶斯推理和粒子滤波的融合框架，能够有效地平衡检测概率、定位精度以及计算复杂度等多重目标，这对于高精尖领域的应用具有重要的指导意义。我特别喜欢书中关于“信息冗余与互补性分析”的讨论，作者通过量化信息之间的冗余和互补程度，能够更有效地设计融合策略，避免不必要的计算开销，并提高融合的整体性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的冲击，远超出了我最初的预期。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次对信息科学前沿的深度探索。《多源多目标统计信息融合》的作者，显然是一位对信息融合领域有着深刻洞察力和丰富实践经验的学者。在“多源”的处理上，本书突破了传统单一数据类型的局限，将目光投向了更为复杂、更为异构的数据集。我印象特别深刻的是关于“异构数据降维与特征对齐”的章节，作者提出的基于流形学习和深度学习的方法，为如何将不同维度、不同语义的数据进行有效整合，提供了全新的视角和解决方案。这种处理方式，让我看到了未来大数据融合的巨大潜力。而在“多目标”的融合过程中，本书更是将理论与实践的结合推向了极致。作者并没有回避多目标优化中固有的复杂性和不确定性，而是积极探索能够应对这些挑战的算法和框架。例如，书中对于如何在高维度、非凸多目标优化问题中寻找帕累托最优解的探讨，以及其在智能交通、环境监测等领域的应用实例，都让我感受到了信息融合在解决现实世界复杂问题时的强大力量。我特别欣赏作者在解释一些复杂的统计模型时，所采用的直观的类比和生动的比喻，使得抽象的理论变得触手可及。整本书读下来，我感觉自己对信息融合的理解，从“如何做”上升到了“为什么这么做”以及“未来可以如何做”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本《多源多目标统计信息融合》不仅仅是一本书，更像是一扇窗，让我窥见了信息融合领域的无限可能。我被作者对“多源”信息的严谨处理所深深吸引。他不仅仅是简单地罗列各种信息来源，而是深入分析了不同信息源的特性、优缺点以及它们之间的相互关系。例如，在处理时间序列数据时，作者提出了基于马尔可夫模型和隐马尔可夫模型等统计方法，能够有效地捕捉数据中的动态变化和潜在的模式，这对于预测和决策具有重要的价值。更令我着迷的是，本书在“多目标”融合方面的深度和广度。作者并没有将多目标视为相互独立的优化问题，而是强调了目标之间的权衡与协同。比如，在涉及资源优化和任务调度时，作者提出的基于多目标进化算法和模糊逻辑的融合策略，能够根据实际需求，动态地调整融合的侧重点，从而实现整体效益的最大化。我特别欣赏作者在解释复杂统计模型时所采用的直观类比和生动实例，使得抽象的理论变得触手可及。例如，在讨论如何处理具有噪声和异常值的数据时，作者通过一个形象的比喻，让我瞬间理解了鲁棒统计方法的核心思想。整本书读下来，我感觉自己对信息融合的理解，已经从“知道有什么”提升到了“理解为什么”以及“如何做得更好”的层面。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《多源多目标统计信息融合》这本书时，我预感到这将是一次令人兴奋的知识之旅。作者以其深厚的学术功底和敏锐的洞察力，为我揭示了信息融合的广阔天地。在“多源”信息的处理上，本书超越了简单的技术叠加，而是深入探讨了如何应对数据在格式、精度、噪声、甚至语义上的差异。我印象特别深刻的是关于“多模态信息融合”的章节，作者将计算机视觉、自然语言处理等领域的最新进展与统计信息融合理论相结合，构建出强大的融合框架，这为处理日益增长的非结构化数据提供了新的思路。在“多目标”的融合方面，本书更是展现了其独特的价值。作者并没有将多目标视为相互独立的优化问题，而是强调了目标之间的相互作用以及如何通过全局优化实现整体效益的最大化。例如，在涉及多传感器协同定位和导航的场景下，作者提出的基于全局优化和模型预测控制的融合方法，能够有效地平衡精度、鲁棒性和实时性等多重目标，这对于高精尖领域的应用具有重要的指导意义。我特别喜欢书中关于“不确定性量化与信念传播”的讨论，作者通过深入浅出的讲解，使我对信息融合过程中不确定性的传播和累积有了更清晰的认识，这对于构建更加可信和鲁棒的融合系统至关重要。