D-S证据理论信息建模与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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蒋雯邓鑫洋 编

图书标签:

• 证据理论
• 信息建模
• 不确定性推理
• 决策分析
• 数据融合
• 人工智能
• 机器学习
• 风险评估
• 专家系统
• 智能系统

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 科学

ISBN：9787030568755

商品编码：29642749587

开本：16

出版时间：2018-03-01

基本信息

• 商品名称：D-S证据理论信息建模与应用
• 作者：蒋雯//邓鑫洋
• 定价：85
• 出版社：科学
• ISBN号：9787030568755

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-03-01
• 印刷时间：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：193
• 字数：253千字

内容提要

蒋雯、邓鑫洋著的《D-S证据理论信息建模与应 用》以D-S证据理论应用中的关键问题研究为主线， 研讨了D-S证据理论领域有关证据生成、冲突处理和 决策等方面的经典研究成果，并介绍了不确定环境下 基于证据理论的信息融合应用实例。全书共7章。** 章综述了证据理论的基本概念、存在的关键问题、研 究现状以及主要应用领域等；第2～6章分别针对证据 理论在实际应用中所存在的不确定信息建模、证据冲 突度量、冲突证据融合、信度决策及计算复杂度等几 个关键问题展开研究，并介绍了**外一些相关的代 表性工作。第7章给出了证据理论的两个典型应用案 例，分别是故障诊断及多光谱图像弱小目标跟踪，展 示了如何应用证据理论来解决实际工程问题。
     本书对从事智能系统、目标识别、故障诊断研究 、设计、开发和应用的广大工程技术人员具有一定的 参考价值，也可作为信息融合或智能信息处理等相关 专业研究生的教学参考书。
    

目录

第1章 绪论
1.1 信息融合
1.1.1 信息融合概述
1.1.2 信息融合模型
1.1.3 信息融合中信息的特性
1.1.4 多源信息融合方法介绍
1.1.5 信息融合的应用
1.2 D-S证据理论
1.2.1 证据理论基本概念
1.2.2 Dempster组合规则
1.2.3 证据理论融合框架
1.2.4 证据理论关键问题
1.3 证据理论研究现状
1.4 证据理论应用概述
1.5 本章小结
第2章 基于证据理论的不确定信息建模
2.1 引言
2.2 现有的BPA生成方法
2.3 基于三角模糊数的BPA生成方法
2.3.1 模糊集理论
2.3.2 基于三角模糊数的BPA生成过程
2.3.3 算例分析
2.4 基于高斯分布的BPA生成方法
2.4.1 基于高斯分布的BPA生成过程
2.4.2 算例分析
2.5 基于可靠性的二元组BPA生成方法
2.5.1 预备知识
2.5.2 基于可靠性的二元组BPA生成过程
2.5.3 算例分析
2.6 本章小结
第3章 证据理论中的冲突
3.1 引言
3.2 证据组合中的冲突悖论
3.2.1 证据冲突
3.2.2 证据冲突产生的原因
3.2.3 证据冲突产生的影响
3.3 证据冲突表示方法概述
3.3.1 冲突系数k
3.3.2 Jousse1me证据距离
3.3.3 Pignistic概率距离以及二元组冲突表示方法
3.4 基于证据关联系数的冲突度量
3.4.1 证据关联系数
3.4.2 证据关联系数的性质
3.4.3 基于证据关联系数的冲突表示
3.4.4 新冲突表示方法下的组合规则适用性
3.5 本章小结
第4章 冲突证据融合研究
4.1 引言
4.2 Dempster组合规则分析
4.2.1 Dempster组合规则及其性质

智能系统中的信息融合与不确定性处理：理论基础与前沿探索 在当今快速发展的科技浪潮中，信息爆炸已成为常态。海量数据的涌现，为各行各业带来了前所未有的机遇，同时也伴随着巨大的挑战。尤其是在复杂多变的决策场景下，如何有效地整合来自不同源头、不同精度、甚至相互冲突的信息，并从中提取出可靠的决策依据，是构建智能系统、实现自主决策的关键。不确定性，作为信息固有的属性，更是极大地增加了信息处理的难度。这种不确定性可能来源于传感器测量误差、数据本身的模糊性、模型的不完善、以及人类知识的主观性等多个方面。准确地识别、量化并应对这些不确定性，是提升智能系统鲁棒性、可靠性和智能水平的基石。 本书旨在深入探讨在构建智能系统时，如何系统性地对信息进行建模，并有效地处理信息中的不确定性。我们将从信息建模的哲学和数学基础出发，逐步引入现代信息融合的多种理论和方法。本书的核心关注点在于，如何设计出能够捕捉和表达信息间细微关联、并能对不确定性进行精确量化的模型，从而为复杂的决策提供坚实的信息支撑。 第一部分：信息建模的基础与挑战 在信息处理的征途中，首要的任务是如何将现实世界的对象、事件和关系转化为计算机可以理解和处理的形式。信息建模，便是这一过程的核心。本部分将首先回顾信息建模的哲学基础，探讨信息与知识的本质，以及不同认知主体如何理解和表述世界。我们将追溯从早期逻辑系统到现代概率论、模糊集等不同信息表示方式的发展脉络，理解它们各自的优势和局限性。 接着，我们将深入讨论在智能系统中，信息建模面临的典型挑战。这包括： 信息的异构性与多样性： 现实世界中的信息往往以多种形式存在，例如数值型数据、文本、图像、声音，甚至主观的判断和信念。如何将这些异构信息有效地组织和整合，是信息建模的首要难题。 信息的稀疏性与不完备性： 很多时候，我们所掌握的信息是有限的，存在大量的缺失和空白。如何利用有限的信息进行推断，填补知识的空白，是智能系统必须解决的问题。 信息的冲突性与不一致性： 来自不同信息源的数据，由于测量误差、主观判断差异或传感器故障等原因，往往会出现相互矛盾或不一致的情况。如何在这种情况下，依然能够提取出最可信的结论，是信息融合的重大挑战。 信息的不确定性： 如前所述，不确定性是信息固有的属性。它可能表现为概率性的随机性，也可能表现为模糊性的不精确性，或者是信息来源的不可靠性。如何准确地度量和表达这些不确定性，并基于它们进行合理的推断，是构建鲁棒智能系统的关键。 模型的可解释性与可维护性： 随着模型复杂度的增加，理解模型的内部工作机制以及对模型进行更新和维护变得越来越困难。如何平衡模型的表达能力与可解释性，是信息建模需要长期关注的方向。 在本部分，我们将为读者构建一个理解信息建模在智能系统中所扮演角色的坚实基础，并为后续章节中更深入的理论探讨和方法介绍打下铺垫。 第二部分：传统与现代信息融合理论 信息融合，顾名思义，是将来自多个信息源的数据进行组合，以期获得比单一数据源更准确、更完整或更可靠的信息。在智能系统中，信息融合是实现更高级认知功能（如目标识别、态势感知、决策制定等）不可或缺的环节。本部分将系统性地梳理和介绍当前主流的信息融合理论与方法。 我们将从经典的融合方法开始，例如： 基于统计的融合方法： 主要包括贝叶斯推断、最大似然估计等。这些方法在信息具有明确概率分布的情况下表现出色，能够有效地处理随机不确定性。我们将详细阐述其数学原理和应用场景，例如在目标跟踪、参数估计等领域。 基于模糊逻辑的融合方法： 针对信息的不精确性和模糊性，模糊逻辑提供了一种强大的工具。我们将介绍模糊集、模糊规则、模糊推理等基本概念，并探讨如何利用模糊逻辑来处理那些无法用精确数值表达的定性信息，例如“温度很高”、“物体偏离中心”等。 基于证据理论（Dempster-Shafer Theory, DST）的信息融合： DST是一种独特的信息融合框架，它能够明确地表达和处理不确定性，并且能够很好地处理信息源之间的冲突。DST的核心在于“信任函数”或“证据函数”，它不仅可以分配概率给单个命题，还可以分配“信任度”给多个命题的集合，即“信任度分配”（Basic Probability Assignment, BPA）。这种灵活性使得DST在处理多源异构、冲突信息时具有显著优势。我们将深入剖析DST的基本概念，包括基本证据分配（BPA）、信任函数（Belief Function）、可能性函数（Plausibility Function），以及Dempster证据组合规则，并分析其在信息融合中的应用潜力，特别是在面对存在较大不确定性和冲突信息的场景时。 除了上述经典理论，我们还将介绍一些新兴的信息融合技术和思路，例如： 基于机器学习的信息融合： 随着深度学习的兴起，各种基于神经网络的融合模型层出不穷。我们将探讨如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等来学习信息之间的复杂关联，并实现端到端的融合。 基于贝叶斯网络的融合： 贝叶斯网络以其直观的图形化表示和强大的概率推理能力，在信息融合领域得到了广泛应用。我们将介绍如何构建贝叶斯网络来表示变量之间的因果关系或相关性，并进行概率推断。 多模态信息融合： 针对不同模态（如图像、文本、声音）的信息融合，我们将介绍一些专门的技术和模型，例如跨模态检索、多模态情感分析等。 在这一部分，我们的目标是为读者提供一个清晰而全面的信息融合理论图谱，帮助理解不同理论的适用范围和内在联系，并为后续的实践应用奠定坚实的基础。 第三部分：不确定性度量与处理的进阶理论 在信息融合的过程中，对不确定性的准确度量和有效处理是实现智能决策的关键。仅仅融合信息是不够的，更重要的是理解这些信息中蕴含的不确定性，并将其转化为可用于决策的可靠知识。本部分将聚焦于不确定性的度量与处理的进阶理论。 我们将深入探讨以下主题： 不确定性的类型与表达： 详细解析不同类型的不确定性，包括随机性（概率性）、模糊性、认知不确定性（缺乏知识）、冲突不确定性（信息矛盾）等。我们将介绍如何使用不同的数学工具来表达这些不确定性，例如概率分布、隶属度函数、信任度分配等。 基于证据理论的进一步探索： 除了Dempster证据组合规则，我们还将深入研究DST的其他重要方面，例如： 析取规则（Disjunctive Rule of Combination）： 在特定情况下，可能需要采用析取规则来处理信息。 证据的约简与辨识： 如何识别和处理冗余或不相关的证据。 与概率论和模糊集的比较与融合： 探讨DST与传统概率论、模糊集理论之间的关系，以及如何将它们结合起来，以更全面地处理不确定性。例如，如何将概率信息转化为DST框架下的证据，或者如何将模糊信息融入DST的信任度分配中。 DST在冲突信息处理中的细节： 针对信息源之间的冲突，DST提供了特有的处理机制。我们将深入分析这些机制，例如Dempster规则在处理强冲突信息时可能遇到的问题，以及如何通过改进的组合规则来应对。 信息不确定性的量化指标： 除了信任函数和可能性函数，我们还将介绍其他用于量化不确定性的指标，例如信息熵、模糊熵、证据熵等，并分析它们在不同情境下的适用性。 不确定性下的推理与决策： 探讨如何在存在不确定性的情况下进行逻辑推理和制定最优决策。这将涉及例如基于不确定性的规则推理、决策树的构建、以及风险评估等。 不确定性传播与敏感性分析： 分析不确定性在信息传递和模型计算过程中的传播方式，以及如何通过敏感性分析来识别对最终结果影响最大的不确定性来源。 通过本部分的学习，读者将能够更深刻地理解不确定性的本质，掌握多种度量和处理不确定性的先进理论与方法，从而为构建更加鲁棒和智能的系统打下坚实的基础。 第四部分：实际应用与案例分析 理论的价值最终体现在实践。本部分将聚焦于将前述信息建模与不确定性处理的理论应用于实际智能系统。我们将通过详细的案例分析，展示这些理论和方法在解决真实世界问题中的有效性。 我们将覆盖的典型应用领域包括： 智能机器人与自主导航： 在机器人感知和定位过程中，传感器数据往往存在噪声和不确定性。我们将探讨如何利用信息融合技术，例如多传感器数据融合（激光雷达、摄像头、IMU等），来提高机器人的环境感知和定位精度，并应对感知过程中的不确定性，从而实现安全的自主导航。 多源信息智能预警系统： 在灾害预警、网络安全监测等领域，需要整合来自气象、地震、网络流量、社交媒体等多种来源的信息。我们将分析如何利用信息融合理论，特别是能够处理冲突和不确定性的方法，来构建高效的预警系统，降低误报和漏报率。 医疗诊断与辅助决策： 在医疗领域，病人的症状、检查结果、历史病史等信息往往是零散、不完整甚至矛盾的。我们将展示如何利用信息融合和不确定性处理技术，来辅助医生进行诊断，提高诊断的准确性和效率。例如，整合多种影像学检查结果、实验室数据和医生主观判断。 金融风险评估与欺诈检测： 金融市场信息复杂多变，存在大量的交易数据、新闻报道、市场分析等。我们将探讨如何利用信息融合技术，来识别潜在的金融风险，检测异常交易行为，并进行欺诈检测。 智慧城市与交通管理： 在智慧城市建设中，需要整合来自交通传感器、摄像头、GPS数据、公众报告等的海量信息。我们将讨论如何利用信息融合技术，来优化交通流量，改善出行体验，并应对突发事件。 自然语言处理与知识图谱构建： 在处理非结构化文本信息时，存在大量的歧义和不确定性。我们将探讨如何利用信息融合技术，来提高自然语言理解的准确性，并构建更加完善的知识图谱。 在每个案例分析中，我们将详细介绍： 问题的背景与挑战： 明确所要解决的具体问题以及其中涉及的信息建模和不确定性处理的难点。 所选用的理论与方法： 说明为什么选择特定的信息融合理论和不确定性处理方法（例如，选择DST是因为信息源之间存在潜在冲突，或是不确定性需要明确表达）。 模型的设计与实现： 简要介绍模型的构建过程，包括数据预处理、特征提取、融合算法的应用等。 实验结果与分析： 展示模型的性能评估结果，并深入分析其优点、局限性以及改进空间。 通过这些贴近实际的案例，读者将能够更直观地理解信息建模和不确定性处理理论的实践价值，并获得将这些理论应用于自身研究和开发工作的灵感。 总结： 本书致力于为读者提供一个关于智能系统中信息建模与不确定性处理的全面视角。从理论基础到前沿技术，从经典模型到实际应用，我们力求深入浅出，条理清晰。我们相信，通过对本书内容的学习和掌握，读者将能够构建出更智能、更可靠、更具鲁棒性的信息系统，从而在日益复杂的信息化时代中，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，硬壳封面散发着一种沉稳而专业的质感，触感也十分细腻，一看就知道是花了心思的。封面上的设计元素，那些抽象的几何图形和深邃的色彩搭配，营造出一种神秘而前沿的氛围，让人不禁联想到信息科学与复杂系统领域的精妙之处。拿到手里的时候，就能感受到它作为一本专业书籍的分量，这不仅仅是纸张的重量，更是一种知识密度的体现。内页的排版也相当考究，字体大小和行距都经过精心调整，阅读起来非常舒适，即使长时间沉浸其中，眼睛也不会感到疲劳。书脊的装订也十分牢固，看得出印刷厂在细节处理上的用心，让人有理由相信，这本书的内容会像它的外在一样，经得起时间的考验。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一件艺术品，适合放在书架上，随时准备翻阅，那种视觉和触觉上的享受，已经为接下来的阅读体验定下了高品质的基调。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书的绪论部分，我立刻被作者宏大的视野和严谨的逻辑结构所吸引。它并非那种堆砌概念的枯燥论述，而是以一种富有叙事性的方式，缓缓展开了一幅关于信息处理和决策制定的宏伟蓝图。开篇就对当前领域内存在的若干核心挑战进行了精准的剖析，没有回避任何技术上的难题，反而将其作为驱动理论创新的动力。语言的运用非常精炼，每一个句子似乎都承载了丰富的含义，需要读者投入百分之百的注意力去咀嚼和理解。特别欣赏作者在阐述基础原理时，总是能巧妙地穿插历史背景和哲学思考，使得冰冷的理论框架瞬间变得有血有肉，充满了人文学科的深度。这种将数学的严谨性与思维的灵活性完美结合的写作手法，极大地提升了阅读的层次感，让人感觉自己不仅仅是在学习一套方法论，更是在参与一场深刻的智力对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践案例部分，可以说是其价值的又一高峰。它成功地架设了一座从抽象理论到具体应用的坚实桥梁。我注意到，作者选择的案例非常具有代表性，涵盖了从故障诊断到模式识别等多个交叉领域，显示出理论的普适性与强大生命力。案例的描述遵循着“问题提出—模型选择—参数设定—结果验证”的清晰路径，每一步都有详尽的数据支持和图表可视化。特别是数据可视化做得极为出色，那些精心制作的图表，不仅仅是数据的简单罗列，更是对模型性能的有力佐证，让原本晦涩难懂的性能指标变得直观易懂。跟随作者一步步操作和理解这些案例，我仿佛获得了一张进入高难度应用领域的通行证，极大地增强了我将所学知识迁移到自己研究课题上的信心。

评分☆☆☆☆☆

深入到具体章节的推导过程，我不得不感叹作者在数学建模上的功底之深厚。那些公式和定理的推导过程，如同精心编排的乐章，每一步的过渡都自然流畅，环环相扣，充满了内在的美感。作者并没有采用那种教科书式的、冷冰冰的线性推导，而是时不时地插入一些“直觉解释”的段落，用非常形象的比喻来解释复杂数学概念背后的物理或逻辑意义。这对于那些更偏向应用而非纯理论的读者来说，简直是福音。我尤其喜欢那些关于参数敏感性和鲁棒性分析的探讨，这部分内容直接关系到理论如何在真实世界中“落地生根”，作者的分析细致入微，考虑到了许多实际工程中容易被忽略的边界条件。阅读这些内容时，我仿佛站在一个高高的观测点，俯瞰着整个理论体系的运作脉络，那种掌控全局的满足感是难以言喻的。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书超越了一本合格的专业著作应有的水准，它更像是一本引导读者进行深度思考的“思想指南”。阅读体验是一次持续的、充满惊喜的探索之旅。作者的学术态度令人敬佩，他不仅提供了成熟的知识体系，更在字里行间透露出对未来研究方向的敏锐洞察和审慎期许。读完这本书后，我感觉自己看待信息处理问题的视角被拓宽了，思维的框架也变得更加坚实和灵活。对于任何身处信息科学前沿，渴望建立起一套既有理论深度又有强大应用潜力的分析工具的学者或工程师而言，这本书无疑是一份不可多得的珍贵财富，其价值远超其本身的定价，值得反复研读，常读常新。