多源多目標統計信息融閤 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 馬勒 著

圖書標籤:

• 統計信息融閤
• 多源信息融閤
• 多目標融閤
• 數據融閤
• 統計學
• 信息處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 傳感器融閤
• 智能信息處理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118088502

商品編碼：1077761322

齣版時間：2013-08-01

作  者:(美)馬勒 著作 範紅旗 等 譯者 定  價:158 齣 版 社:國防工業齣版社 齣版日期:2013年08月01日 頁  數:543 裝  幀:平裝 ISBN:9787118088502 ●第1章 緒論
●1．1本書的目的
●1．2信息融閤的主要挑戰
●1．3為什麼需要隨機集或FIssT
●1．3．1多目標濾波的復雜性
●1．3．2超YUE啓發式
●1．3．3單目標與多目標統計學的區彆
●1．3．4常規數據與模糊數據的區彆
●1．3．5形式化貝葉斯建模
●1．3．6模糊信息建模
●1．3．7多源多目標形式化建模
●1．4信息融閤中的隨機集
●1．4．1多目標係統統計學
●1．4．2專傢係統統計學
●1．4．3有限集統計學
●1．5本書的結構
●1．5．1第1篇：統一化的單目標多源融閤
●1．5．2第1I篇：統一化的多目標多源融閤
●1．5．3第1II篇：多目標濾波的近似方法
●1．5．4附錄
●部分目錄

內容簡介

馬勒編著的《多源多目標統計信息融閤》全麵介紹瞭FIssT的基本概念、理論及實現技術，內容新穎，係統性強，理論聯係實際，文字深入淺齣，反映瞭近年來信息融閤領域的新理論和新方法。
目前，靠前尚未發現係統介紹FIssT理論及應用的書籍。《多源多目標統計信息融閤》可為從事雷達／光電等係統及其信息綜閤的技術人員解決復雜環境下的目標檢測、跟蹤與識彆等問題提供理論上的指導，也可作為高等院校通信與信息工程、電子技術、計算機應用等相關專業教師和研究生開展研究和教學時的參考教材。計算機科學傢、物理學傢、數學傢以及從事信息融閤理論研究的人員也可從本書中獲益。

《多源多目標統計信息融閤》一書，旨在深入探討如何有效地整閤來自不同來源、代錶不同目標的海量統計數據，以期提取齣更全麵、更準確、更具決策價值的信息。本書並非關於某一特定領域的應用案例，而是聚焦於統計信息融閤背後普遍適用的理論框架、方法論和關鍵技術。 全書從信息融閤的基本概念齣發，闡述瞭其在現代信息處理和決策科學中的重要性。隨後，本書係統地梳理瞭多源統計信息融閤的挑戰，包括數據異構性（如尺度、單位、精度不同）、數據不確定性（噪聲、缺失、模糊）、數據時空相關性以及信息源之間的依賴與衝突等。 在理論層麵，本書深入介紹瞭信息融閤的幾種主流統計學派彆。首先是基於概率論的融閤方法，詳細解析瞭貝葉斯推斷在信息融閤中的應用，包括如何構建聯閤概率分布、如何進行後驗信息更新，以及如何處理先驗信息的不確定性。接著，本書詳細闡述瞭證據理論（Dempster-Shafer理論）在不確定性信息融閤中的優勢，特彆是在處理缺乏精確概率信息的情況時，如何通過信任函數和似然函數來量化和融閤證據。此外，書中還涵蓋瞭基於模糊邏輯的融閤方法，探討瞭如何將模糊集閤理論應用於特徵提取和信息聚閤，以應對概念模糊和邊界不清的統計數據。 對於多目標統計信息融閤，本書強調瞭在整閤過程中如何權衡和協調不同目標的重要性。這包括多目標決策理論的基本概念，以及如何在信息融閤的框架下實現帕纍托最優或滿意解的尋找。本書將介紹多目標優化算法，如遺傳算法、粒子群優化等，如何在信息融閤模型中被應用，以平衡不同統計指標的權重和偏好。 在方法論方麵，本書詳細介紹瞭一係列關鍵技術： 1. 數據預處理與標準化： 涵蓋瞭數據清洗、缺失值填充、異常值檢測與處理，以及如何進行不同數據源之間的尺度和單位標準化，以確保數據的一緻性和可比性。 2. 特徵提取與降維： 介紹瞭主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等綫性降維方法，以及核PCA、t-SNE等非綫性降維技術，如何從高維原始統計數據中提取齣更具代錶性的特徵，以簡化融閤過程並避免“維度災難”。 3. 模型構建與融閤策略： 詳細闡述瞭多種融閤模型，包括： 綫性加權融閤： 介紹如何根據信息源的可靠性、重要性等因素，通過設定不同權重來實現加權平均。 貝葉斯網絡與圖模型： 探討如何利用貝葉斯網絡或馬爾可夫隨機場來刻畫變量之間的依賴關係，並進行概率推理，實現信息融閤。 卡爾曼濾波及其變種： 詳細介紹瞭綫性卡爾曼濾波（Kalman Filter）、擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）等在時序統計信息融閤中的應用，特彆是如何處理動態係統的狀態估計和預測。 支持嚮量機（SVM）與深度學習模型： 探討如何利用這些強大的機器學習模型來學習數據之間的復雜非綫性關係，從而實現更高級彆的信息融閤。本書將重點介紹捲積神經網絡（CNN）在處理圖像或時序特徵融閤中的應用，以及循環神經網絡（RNN）或Transformer在處理序列數據融閤時的優勢。 4. 不確定性量化與傳播： 關注如何量化和傳播信息源中的不確定性，例如通過濛特卡洛模擬、區間分析等方法，為融閤後的結果提供置信區間或模糊描述。 5. 融閤結果的評估與驗證： 提供瞭多種評估融閤效果的標準和方法，包括準確度、魯棒性、信息增益等指標，並介紹如何通過交叉驗證、迴溯測試等手段來驗證模型的有效性。 本書還討論瞭信息融閤在一些通用場景下的理論延伸，例如： 時空統計信息融閤： 關注如何整閤具有時空特性的統計數據，如氣象數據、交通流量數據等，考慮其空間依賴性和時間演化規律。 異構數據源的深度融閤： 探討如何處理統計數據與非統計數據（如文本、圖像）混閤的情況，以及如何利用跨模態學習技術進行融閤。 在綫與實時信息融閤： 針對需要快速響應的場景，介紹流式數據處理和增量式學習方法，以實現高效的實時信息融閤。 《多源多目標統計信息融閤》一書的目標讀者包括但不限於：統計學、機器學習、計算機科學、數據科學、信號處理、控製理論等領域的科研人員、工程師、研究生以及對信息融閤技術感興趣的專業人士。本書力求理論嚴謹、方法詳實，並通過清晰的邏輯結構和豐富的理論闡述，為讀者提供一個深入理解和掌握多源多目標統計信息融閤技術的研究平颱。本書不涉及具體的商業應用産品介紹，而是專注於方法論和理論構建，以便讀者能夠將所學知識靈活應用於各種實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的衝擊，遠超齣瞭我最初的預期。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次對信息科學前沿的深度探索。《多源多目標統計信息融閤》的作者，顯然是一位對信息融閤領域有著深刻洞察力和豐富實踐經驗的學者。在“多源”的處理上，本書突破瞭傳統單一數據類型的局限，將目光投嚮瞭更為復雜、更為異構的數據集。我印象特彆深刻的是關於“異構數據降維與特徵對齊”的章節，作者提齣的基於流形學習和深度學習的方法，為如何將不同維度、不同語義的數據進行有效整閤，提供瞭全新的視角和解決方案。這種處理方式，讓我看到瞭未來大數據融閤的巨大潛力。而在“多目標”的融閤過程中，本書更是將理論與實踐的結閤推嚮瞭極緻。作者並沒有迴避多目標優化中固有的復雜性和不確定性，而是積極探索能夠應對這些挑戰的算法和框架。例如，書中對於如何在高維度、非凸多目標優化問題中尋找帕纍托最優解的探討，以及其在智能交通、環境監測等領域的應用實例，都讓我感受到瞭信息融閤在解決現實世界復雜問題時的強大力量。我特彆欣賞作者在解釋一些復雜的統計模型時，所采用的直觀的類比和生動的比喻，使得抽象的理論變得觸手可及。整本書讀下來，我感覺自己對信息融閤的理解，從“如何做”上升到瞭“為什麼這麼做”以及“未來可以如何做”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這是一本真正能夠引發讀者深度思考的書籍，其在《多源多目標統計信息融閤》這一主題上的鑽研，達到瞭令人贊嘆的程度。我被作者對“多源”信息的處理方式深深吸引。他沒有將不同來源的信息視為相互獨立的個體，而是深入挖掘瞭它們之間的關聯性、互補性以及潛在的衝突。例如，在處理來自不同時間序列的數據時，作者提齣的基於時間序列分析和滑動窗口的融閤方法，能夠有效地捕捉數據中的動態變化，並做齣相應的調整，這對於處理實時性要求較高的應用場景具有重要的指導意義。我尤其欣賞作者在“多目標”融閤方麵的創新。他並沒有將多個目標簡單地視為獨立的優化問題，而是強調瞭目標之間的權衡與協同。比如，在涉及傳感器選擇和數據融閤優先級設定時，作者提齣的基於信息論和多準則決策的融閤策略，能夠根據實際需求，動態地調整融閤的側重點，從而實現整體效益的最大化。本書的行文風格，雖然嚴謹而學術，但作者卻善於運用生動的例子和形象的比喻，將復雜的統計概念解釋得清晰易懂，讓我能夠毫不費力地跟隨他的思路。我特彆喜歡書中關於“信息冗餘度分析與選擇性融閤”的討論，作者通過量化信息冗餘，能夠避免不必要的計算開銷，並提高融閤效率，這對於處理海量數據具有重要的現實意義。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《多源多目標統計信息融閤》這本書時，我感覺到它不僅僅是一本技術書籍，更是一份對信息科學前沿的深度探索。作者在“多源”信息整閤方麵的處理方式，讓我印象深刻。他沒有局限於單一類型的數據，而是將目光投嚮瞭更為復雜、更為異構的數據集。我尤其欣賞作者在探討如何應對不同數據源在空間、時間、甚至語義上的差異時，所提齣的基於圖論和機器學習的融閤方法。這些方法能夠有效地捕捉數據間的復雜關係，並進行精準的對齊，為後續的融閤打下瞭堅實的基礎。在“多目標”的融閤處理上，本書更是展現瞭其獨特的價值。作者並沒有將多個目標簡單地視為獨立的優化問題，而是強調瞭目標之間的相互作用以及如何通過全局優化來實現整體效益的最大化。例如，在涉及多傳感器協同感知和目標跟蹤時，作者提齣的基於貝葉斯推理和粒子濾波的融閤框架，能夠有效地平衡檢測概率、定位精度以及計算復雜度等多重目標，這對於高精尖領域的應用具有重要的指導意義。我特彆喜歡書中關於“信息冗餘與互補性分析”的討論，作者通過量化信息之間的冗餘和互補程度，能夠更有效地設計融閤策略，避免不必要的計算開銷，並提高融閤的整體性能。

評分☆☆☆☆☆

這本《多源多目標統計信息融閤》，就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索信息世界的奧秘。我被書中對於“多源”信息的嚴謹處理所深深摺服。作者並沒有滿足於將不同來源的數據簡單地堆砌，而是深刻剖析瞭數據間的內在聯係和潛在的衝突。例如，在討論如何處理來自不同傳感器、具有不同噪聲特性的數據時，作者提齣的基於貝葉斯更新和卡爾曼濾波的融閤框架，既保留瞭原有信息的精度，又有效地抑製瞭噪聲的影響，這種精妙的設計讓我贊嘆不已。更讓我興奮的是，本書在“多目標”融閤方麵的深度和廣度。作者沒有將多目標視為孤立的優化任務，而是強調瞭目標間的相互作用和全局最優解的求解。比如，在涉及資源分配和任務優先級設定的場景下，作者提齣的基於博弈論和多智能體協同的融閤方法，為如何在復雜的決策環境中實現多目標的最優平衡，提供瞭極具價值的參考。書中大量的圖錶和仿真結果，更是為理論的闡述增添瞭說服力，讓我對算法的性能有瞭直觀的認識。我特彆喜歡書中關於“信息不確定性量化與傳播”的討論，作者通過嚴謹的數學推導，揭示瞭信息在融閤過程中不確定性的演化規律，這對於構建更魯棒、更可信的融閤係統至關重要。閱讀此書，如同經曆瞭一場智慧的洗禮，讓我對信息融閤的理解達到瞭一個新的境界。

評分☆☆☆☆☆

這本《多源多目標統計信息融閤》，在我看來，是一部真正意義上的學術巨著，它不僅僅是信息的堆砌，更是作者心血的凝聚，智慧的結晶。我被書中那種對細節的極緻追求所深深吸引，每一個公式的推導，每一個定理的證明，都嚴謹得近乎苛刻，卻又充滿瞭數學的美感。作者在梳理“多源”信息時，展現齣的廣度和深度令人驚嘆，從經典的傳感器網絡到新興的社交媒體數據，從時序數據到空間數據，幾乎涵蓋瞭信息來源的多樣性。更重要的是，作者並未止步於此，而是著重探討瞭如何應對這些異構數據在特徵空間、時間尺度、甚至語義層麵的差異，如何通過有效的預處理和特徵提取技術，為後續的融閤奠定堅實的基礎。而“多目標”的處理，更是將本書的價值推嚮瞭另一個層麵。作者深入淺齣地闡述瞭多目標優化理論在信息融閤中的應用，例如在決策支持係統中，如何平衡準確性、魯棒性、實時性等多重約束，如何設計齣能夠滿足復雜需求的融閤模型。書中對各種融閤方法的比較分析，也做得非常到位，既有理論上的深度，也有實踐上的指導意義。我特彆喜歡其中關於貝葉斯理論在信息融閤中應用的章節，作者將其與概率圖模型相結閤，構建齣強大的融閤框架，讓我對“如何讓不同的信息‘說話’，並且‘說得一樣好’”，有瞭更深刻的理解。閱讀此書，仿佛經曆瞭一場頭腦風暴，每一個觀點都能引發我更深層次的思考，也讓我對未來信息融閤技術的發展方嚮充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書時，我被它厚重的篇幅和嚴謹的排版所吸引，預感這將是一本能給我帶來深刻啓發的讀物。翻開扉頁，作者的序言便點明瞭本書的核心主題——如何有效地整閤來自不同來源、服務於不同目標的信息。在“多源”的處理上，本書沒有流於錶麵，而是深入到瞭數據的本質，比如在討論如何處理不同采樣率、不同精度的數據時，作者提齣的自適應權重調整和基於模型的數據插值方法，都非常具有創新性和實用性。我特彆欣賞作者在描述不同信息源之間的相關性時，不僅僅是簡單地計算皮爾森係數，而是引入瞭協方差矩陣和主成分分析等更高級的統計工具，這使得我們能夠更全麵地理解數據之間的耦閤關係，並據此設計更精妙的融閤策略。而在“多目標”的融閤方麵，本書更是展現瞭其獨特的視角。作者並沒有將多目標簡單地看作是多個獨立問題的疊加，而是將其視為一個整體，探討瞭如何在不同目標之間進行權衡取捨，如何在多維度上實現最優解。比如，在涉及可靠性和時效性並存的目標時，作者提齣的模糊邏輯和遺傳算法結閤的優化方法，為實際工程應用提供瞭極具參考價值的思路。本書的行文風格，雖然學術性很強，但作者卻能巧妙地運用類比和實例，將復雜的概念解釋得清晰易懂，仿佛在與一位經驗豐富的學者進行一對一的輔導，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

一本我一直尋覓的書，封麵設計就透著一股嚴謹與深邃，像是在低語著信息海洋的奧秘。我毫不猶豫地翻開瞭第一頁，一股知識的洪流便撲麵而來。作者的筆觸，時而如同涓涓細流，細膩地鋪陳理論基礎，將那些晦澀難懂的概念逐一剖析，讓我這個非專業讀者也能窺見其精妙之處。時而又如驚濤拍岸，以其深厚的學術功底，將復雜的模型和算法娓娓道來，仿佛置身於一場智慧的盛宴。書中對於“多源”的探討，遠不止是簡單地羅列不同來源的數據，而是深入剖析瞭數據異構性、噪聲乾擾、時空相關性等一係列棘手問題，並給齣瞭富有洞察力的解決方案。我尤其欣賞作者在處理“多目標”時的審慎與創新，如何在相互衝突或關聯的目標之間找到最佳平衡點，如何構建有效的融閤策略，這無疑是信息融閤領域中最具挑戰性的部分，而作者在這方麵展現齣的深刻理解和獨到見解，令我受益匪淺。書中大量的圖錶和案例分析，更是起到瞭畫龍點睛的作用，讓抽象的理論變得生動形象，也讓我對實際應用有瞭更直觀的認識。例如，在描述某個融閤算法時，作者不僅僅給齣公式，還會通過一個具體的場景，一步步引導讀者理解算法的邏輯和優勢，這種教學方式讓我感覺自己是在與一位經驗豐富的導師對話，而非機械地閱讀枯燥的文字。整本書讀下來，我感覺自己的知識體係得到瞭極大的拓展，對信息融閤的理解也提升到瞭一個新的高度，仿佛打開瞭一扇通往更廣闊數據世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

手捧這本書，我仿佛置身於一片信息數據的汪洋大海之中，而本書則如同一艘堅固的航船，帶領我探尋信息的深層價值。《多源多目標統計信息融閤》這本書，從我個人的閱讀體驗來說，它最大的亮點在於其係統性和前瞻性。在“多源”信息的整閤方麵，作者不僅僅停留在對現有技術的梳理，而是對未來可能齣現的信息形態和融閤需求進行瞭深入的思考和預測，這一點在我看來尤為寶貴。例如，書中關於非結構化數據融閤的章節，對於自然語言處理、圖像識彆等領域的前沿研究成果進行瞭精彩的論述，並提齣瞭將統計學方法應用於這些復雜數據融閤的創新思路，這讓我對接下來的研究方嚮有瞭更清晰的認識。而在“多目標”的融閤處理上，本書的深度更是讓我耳目一新。作者並沒有將多目標簡單地視為獨立的優化問題，而是強調瞭目標之間的內在聯係以及如何通過全局優化來實現整體效益的最大化。書中關於多目標粒子群優化算法在信息融閤中的應用，以及其在解決實際問題時所展現齣的高效性和魯棒性，給我留下瞭深刻的印象。我尤其喜歡書中對於“信息融閤的評估指標”這一部分的闡述，作者提齣瞭多種客觀且科學的評估方法，能夠幫助我們更準確地衡量融閤效果，也為後續的改進提供瞭明確的方嚮。本書的排版精良，圖文並茂，閱讀體驗極佳，仿佛每一頁都在訴說著信息融閤的無窮魅力。

評分☆☆☆☆☆

這本《多源多目標統計信息融閤》不僅僅是一本書，更像是一扇窗，讓我窺見瞭信息融閤領域的無限可能。我被作者對“多源”信息的嚴謹處理所深深吸引。他不僅僅是簡單地羅列各種信息來源，而是深入分析瞭不同信息源的特性、優缺點以及它們之間的相互關係。例如，在處理時間序列數據時，作者提齣瞭基於馬爾可夫模型和隱馬爾可夫模型等統計方法，能夠有效地捕捉數據中的動態變化和潛在的模式，這對於預測和決策具有重要的價值。更令我著迷的是，本書在“多目標”融閤方麵的深度和廣度。作者並沒有將多目標視為相互獨立的優化問題，而是強調瞭目標之間的權衡與協同。比如，在涉及資源優化和任務調度時，作者提齣的基於多目標進化算法和模糊邏輯的融閤策略，能夠根據實際需求，動態地調整融閤的側重點，從而實現整體效益的最大化。我特彆欣賞作者在解釋復雜統計模型時所采用的直觀類比和生動實例，使得抽象的理論變得觸手可及。例如，在討論如何處理具有噪聲和異常值的數據時，作者通過一個形象的比喻，讓我瞬間理解瞭魯棒統計方法的核心思想。整本書讀下來，我感覺自己對信息融閤的理解，已經從“知道有什麼”提升到瞭“理解為什麼”以及“如何做得更好”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《多源多目標統計信息融閤》這本書時，我預感到這將是一次令人興奮的知識之旅。作者以其深厚的學術功底和敏銳的洞察力，為我揭示瞭信息融閤的廣闊天地。在“多源”信息的處理上，本書超越瞭簡單的技術疊加，而是深入探討瞭如何應對數據在格式、精度、噪聲、甚至語義上的差異。我印象特彆深刻的是關於“多模態信息融閤”的章節，作者將計算機視覺、自然語言處理等領域的最新進展與統計信息融閤理論相結閤，構建齣強大的融閤框架，這為處理日益增長的非結構化數據提供瞭新的思路。在“多目標”的融閤方麵，本書更是展現瞭其獨特的價值。作者並沒有將多目標視為相互獨立的優化問題，而是強調瞭目標之間的相互作用以及如何通過全局優化實現整體效益的最大化。例如，在涉及多傳感器協同定位和導航的場景下，作者提齣的基於全局優化和模型預測控製的融閤方法，能夠有效地平衡精度、魯棒性和實時性等多重目標，這對於高精尖領域的應用具有重要的指導意義。我特彆喜歡書中關於“不確定性量化與信念傳播”的討論，作者通過深入淺齣的講解，使我對信息融閤過程中不確定性的傳播和纍積有瞭更清晰的認識，這對於構建更加可信和魯棒的融閤係統至關重要。