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

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[美] 罗纳德马勒 著

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• 人工智能
• 统计学
• 传感器融合
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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118114966

商品编码：27337821314

出版时间：2017-12-01

作  者:(美)罗纳德？马勒 著作 范红旗//卢大威//蔡飞 译者 定  价:218 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年12月01日 页  数:757 装  帧:平装 ISBN:9787118114966 ●暂无

内容简介

暂无

《数据协同与智能决策：跨领域信息融合的理论与实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，海量数据以前所未有的速度涌现，涵盖了经济、金融、环境、社会、科学研究等各个领域。然而，这些数据往往分散在不同的平台、格式各异、质量参差不齐，并且可能包含着矛盾、不确定甚至错误的信息。如何有效地整合来自不同来源、描述不同方面的数据，提取其内在的关联性，并最终转化为指导实践的精准洞察，已成为当今科学研究和实际应用中的核心挑战。 《数据协同与智能决策：跨领域信息融合的理论与实践》一书，正是聚焦于这一前沿课题，系统地梳理和探讨了多源异构信息融合的最新进展及其在驱动智能决策中的关键作用。本书并非简单地罗列技术细节，而是从宏观的理论框架出发，逐步深入到具体的算法模型和实际应用案例，旨在为读者构建一个清晰、全面且深入的知识体系。 理论基础与方法论 本书的开篇，对信息融合的必要性、挑战以及研究范畴进行了深入的界定。作者指出，传统的数据分析方法往往局限于单一数据源或同质化数据，难以应对现实世界中信息来源多样、表达形式各异的复杂局面。本书强调，信息融合的关键在于打破数据的孤岛，建立跨越不同领域、不同模态的有效连接。 接着，本书系统地介绍了信息融合的四大基础理论： 概率论与统计学基础： 深入剖析了贝叶斯定理、最大似然估计、卡尔曼滤波等经典统计方法在信息融合中的应用，并探讨了其在高斯噪声、非线性系统等场景下的鲁棒性与局限性。本书将重点讲解如何利用统计模型来量化和处理数据的不确定性，以及如何通过多假设跟踪等技术来整合动态信息。 模糊逻辑与证据理论： 针对信息的不精确性、模糊性和不确定性，本书详细阐述了模糊逻辑在表达和处理模糊概念方面的优势，以及Dempster-Shafer证据理论在融合具有不确定证据时的强大能力。读者将了解到如何构建模糊规则库，以及如何计算和更新证据的可信度。 机器学习与人工智能： 随着人工智能技术的飞速发展，本书重点介绍了基于机器学习的信息融合方法，包括监督学习、无监督学习和半监督学习。特别地，将深入讲解深度学习在特征提取、模式识别和数据关联中的革命性贡献，如卷积神经网络（CNN）用于图像和文本特征融合，循环神经网络（RNN）和Transformer模型用于序列数据融合，以及图神经网络（GNN）用于复杂网络结构数据的融合。 信息论与决策论： 本书还从信息论的角度探讨了信息量、互信息等概念在衡量数据冗余度和信息价值中的作用，以及如何利用信息增益来指导特征选择和模型优化。同时，将介绍决策论在信息融合后的最终应用，包括风险评估、效用函数设计以及最优决策策略的制定。 在理论基础上，本书提出了贯穿全书的方法论框架，强调信息融合并非单一技术的堆砌，而是一个系统性的工程，需要经历以下关键步骤：数据预处理与清洗（包括缺失值处理、异常值检测、数据标准化与归一化）、特征工程与表示学习（如何从原始数据中提取有意义的特征，以及利用深度学习等技术进行表示学习）、融合模型设计与构建（选择并组合合适的融合技术，构建能够处理多源异构数据的模型）、融合结果评估与验证（设计科学的评估指标，验证融合效果的有效性）、智能决策与应用部署（将融合后的信息转化为可执行的决策，并将其部署到实际应用中）。 核心技术与算法模型 本书深入剖析了多种信息融合的核心技术和前沿算法模型，并针对不同类型的数据和应用场景，提供了详细的阐述和实现指导： 多源数据预处理与对齐： 详细讲解了如何处理不同格式（如文本、图像、传感器数据、时间序列等）、不同粒度、不同时间戳的数据。包括数据清洗、去重、插值、时空对齐等关键技术，以确保融合数据的有效性和一致性。 特征级融合： 重点介绍将来自不同源的数据在特征层面进行组合。例如，如何将图像的视觉特征与文本的语义特征进行有效融合，以实现更精准的图像描述或视频内容理解。本书将探讨多种特征拼接、加权融合、以及基于注意力机制的特征选择方法。 决策级融合： 阐述了在各独立数据源经过初步处理并形成初步决策后，再进行融合的技术。这包括基于投票、基于贝叶斯网络、基于模糊逻辑的决策融合方法。本书将重点分析其在分布式系统、传感器网络等领域的应用。 混合式融合： 结合了特征级融合和决策级融合的优点，通过多层次、多维度的融合策略，实现更精细化的信息整合。本书将介绍如何构建端到端的深度学习模型，在模型内部完成特征提取与决策融合的过程。 不确定性量化与传播： 深入研究如何对信息融合过程中产生的不确定性进行量化和传播。包括利用贝叶斯方法、蒙特卡洛模拟、以及区间分析等技术，为融合结果提供可靠的置信度度量。 可解释性信息融合： 针对黑箱模型难以解释的痛点，本书探讨了可解释性信息融合方法。如何让融合模型不仅能够做出准确的预测，还能清晰地阐述其决策依据，从而增强用户对融合结果的信任度，并在关键领域（如医疗诊断、金融风控）发挥更重要的作用。 联邦学习与隐私保护信息融合： 随着数据隐私法规日益严格，本书还探讨了如何在保护数据隐私的前提下进行信息融合，特别是联邦学习的理念和实现方法，使得数据可以留在本地进行训练，仅共享模型参数，从而有效避免敏感信息的泄露。 跨领域应用与案例分析 本书的另一大亮点在于，它并非停留在理论和算法层面，而是通过大量详实的跨领域应用案例，生动地展示了信息融合的强大能力和实际价值。这些案例覆盖了： 智能交通系统： 如何融合来自摄像头、雷达、GPS、车辆通信等多源数据，实现交通流量预测、拥堵检测、异常事件识别，以及为自动驾驶提供鲁棒的感知能力。 智慧医疗健康： 结合电子病历、医学影像（X光、CT、MRI）、基因数据、可穿戴设备数据，实现疾病的早期诊断、个性化治疗方案推荐、以及疫情的精准预测与防控。 金融风险管理： 融合股票行情、公司财报、宏观经济指标、社交媒体情绪等多源信息，构建更精准的信用评估模型、欺诈检测系统，以及市场风险预警机制。 环境保护与灾害预警： 整合卫星遥感数据、气象数据、地面传感器数据、社会媒体信息，实现对空气质量、水质、森林火灾、地震、洪水等自然灾害的实时监测与预警。 智能制造与工业物联网： 融合来自生产线传感器、设备运行日志、供应链信息，实现生产过程的优化、故障预测性维护、以及产品质量的智能控制。 社会科学与舆情分析： 分析海量的社交媒体文本、新闻报道、论坛讨论，挖掘公众情感、社会热点、以及潜在的社会风险。 本书对每个案例都进行了深入剖析，从数据源的识别、特征的提取、融合模型的选择、到最终的决策应用，都进行了详细的阐述。作者不仅介绍了成功的经验，也坦诚地分析了在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。 面向读者与未来展望 《数据协同与智能决策：跨领域信息融合的理论与实践》一书，面向的对象广泛，包括但不限于： 信息科学、计算机科学、人工智能、统计学等相关专业的学生和研究人员： 为他们提供系统性的理论基础、前沿的研究方法和最新的技术进展。 数据科学家、算法工程师、人工智能工程师： 为他们提供解决复杂数据融合问题的工具箱，帮助他们设计和实现更高效、更鲁棒的融合系统。 各行业的决策者和业务分析师： 帮助他们理解如何利用多源信息融合来洞察业务本质，做出更明智的决策，提升竞争力。 对人工智能和大数据技术感兴趣的普通读者： 通过生动的案例，了解信息融合在现代社会中的广泛应用，以及其如何驱动各行各业的智能化转型。 本书的最后，对信息融合领域的未来发展趋势进行了展望，包括对更强大的多模态融合技术、更具解释性的融合模型、以及更注重隐私保护的融合框架的预测。作者鼓励读者积极探索，为构建一个更加智能、高效和可靠的未来贡献力量。 总而言之，《数据协同与智能决策：跨领域信息融合的理论与实践》是一本集理论深度、技术广度、应用实践于一体的力作，它不仅是学习信息融合领域的权威参考，更是指导读者在数据时代进行智能决策的实践指南。

评分☆☆☆☆☆

拿到《多源多目标统计信息融合进展》这本书，我最大的感受就是它是一部“干货满满”的学术专著。作者在书中对多源多目标信息融合的最新研究进展进行了系统性的梳理和总结，这对于我们这些在研究前沿搏杀的研究人员来说，无疑是一份宝贵的参考资料。书中不仅涵盖了理论方法的创新，还重点介绍了近年来在具体应用领域取得的突破，比如在智能制造、医疗健康、环境保护等方面的实际案例。我特别关注书中关于如何处理“大数据”背景下信息融合的挑战，以及如何利用深度学习等人工智能技术来提升融合的智能化水平。这种理论与实践相结合的写作风格，让我觉得这本书非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

《多源多目标统计信息融合进展》这本书，在我看来，就像一本为那些渴望在信息洪流中“淘金”的科研人员和工程师量身打造的指南。书中对于如何处理“多源”数据的阐述，我感觉非常到位。它不仅仅是简单地罗列几种数据融合方法，而是深入剖析了不同数据源的特性，例如传感器精度差异、数据采样率不同、甚至信息更新频率的不一致性，这些都会给融合带来极大的挑战。作者似乎花了很多笔墨去探讨如何建立鲁棒的预处理机制，如何进行数据校准和对齐，以及如何利用统计学的工具来量化和补偿这些差异。更让我惊喜的是，书中并没有回避“多目标”融合的复杂性，对于如何在多个竞争或互补的目标之间进行优先级排序、如何协同优化、以及如何避免目标间的干扰，都有着独到的见解。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《多源多目标统计信息融合进展》时，首先被它那引人入胜的开篇所吸引。作者并没有急于抛出枯燥的公式和模型，而是通过几个生动贴切的案例，将多源多目标信息融合的必要性和挑战性娓娓道来。例如，书中描绘了一个城市交通管理系统的设想，它需要整合来自摄像头、地磁传感器、GPS导航、甚至社交媒体信息的实时数据，来预测交通拥堵，优化信号灯配时，并为市民提供最佳出行路线。这种融合不仅需要处理海量异构数据，还需要应对数据不确定性、噪声干扰以及多重目标之间的权衡。我特别欣赏作者在这种宏大叙事下，不忘从统计学的基本原理出发，阐述信息融合的核心思想，比如如何利用概率模型描述数据的分布特征，如何运用统计推断来估计未知参数，以及如何通过贝叶斯理论来更新信念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《多源多 বস্তু统计信息融合进展》确实勾起了我极大的好奇心。我一直对信息融合这个领域深感着迷，尤其是当数据来源多样化、目标又不止一个的时候，如何有效地将这些信息整合起来，提取出最有价值的洞察，这简直就是一项艺术。想象一下，在复杂的军事态势感知中，来自雷达、卫星、无人机、甚至情报人员的零散信息，如何被精妙地融合，形成一个清晰、准确、全局的战场态势图？或者在金融风险管理中，不同市场的波动、不同类型的资产数据、不同时间尺度的信号，如何被整合分析，以便更早地识别和规避潜在的巨大损失？我期待这本书能深入探讨这些令人兴奋的应用场景，并提供一套严谨的理论框架和实用的算法技术。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一名对统计建模非常感兴趣的研究生，而《多源多目标统计信息融合进展》这本书，正好填补了我在这方面知识体系中的一些空白。我一直很好奇，在处理大量不确定性数据时，统计学是如何扮演核心角色的。书中对于各种统计融合模型，从经典的卡尔曼滤波及其变种，到更现代的粒子滤波和机器学习方法，都有非常详细的介绍。作者在讲解这些模型时，不仅给出了数学推导，还穿插了大量的伪代码和计算流程图，这对于我理解算法的内在逻辑非常有帮助。我尤其欣赏书中关于如何评估融合效果的部分，它提供了多种评价指标，并讨论了如何在不同应用场景下选择最合适的评价体系。