D-S證據理論信息建模與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蔣雯鄧鑫洋 編

圖書標籤:

• 證據理論
• 信息建模
• 不確定性推理
• 決策分析
• 數據融閤
• 人工智能
• 機器學習
• 風險評估
• 專傢係統
• 智能係統

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 科學

ISBN：9787030568755

商品編碼：29642749587

開本：16

齣版時間：2018-03-01

基本信息

• 商品名稱：D-S證據理論信息建模與應用
• 作者：蔣雯//鄧鑫洋
• 定價：85
• 齣版社：科學
• ISBN號：9787030568755

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2018-03-01
• 印刷時間：2018-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：193
• 字數：253韆字

內容提要

蔣雯、鄧鑫洋著的《D-S證據理論信息建模與應 用》以D-S證據理論應用中的關鍵問題研究為主綫， 研討瞭D-S證據理論領域有關證據生成、衝突處理和 決策等方麵的經典研究成果，並介紹瞭不確定環境下 基於證據理論的信息融閤應用實例。全書共7章。** 章綜述瞭證據理論的基本概念、存在的關鍵問題、研 究現狀以及主要應用領域等；第2～6章分彆針對證據 理論在實際應用中所存在的不確定信息建模、證據衝 突度量、衝突證據融閤、信度決策及計算復雜度等幾 個關鍵問題展開研究，並介紹瞭**外一些相關的代 錶性工作。第7章給齣瞭證據理論的兩個典型應用案 例，分彆是故障診斷及多光譜圖像弱小目標跟蹤，展 示瞭如何應用證據理論來解決實際工程問題。
     本書對從事智能係統、目標識彆、故障診斷研究 、設計、開發和應用的廣大工程技術人員具有一定的 參考價值，也可作為信息融閤或智能信息處理等相關 專業研究生的教學參考書。
    

目錄

第1章 緒論
1.1 信息融閤
1.1.1 信息融閤概述
1.1.2 信息融閤模型
1.1.3 信息融閤中信息的特性
1.1.4 多源信息融閤方法介紹
1.1.5 信息融閤的應用
1.2 D-S證據理論
1.2.1 證據理論基本概念
1.2.2 Dempster組閤規則
1.2.3 證據理論融閤框架
1.2.4 證據理論關鍵問題
1.3 證據理論研究現狀
1.4 證據理論應用概述
1.5 本章小結
第2章 基於證據理論的不確定信息建模
2.1 引言
2.2 現有的BPA生成方法
2.3 基於三角模糊數的BPA生成方法
2.3.1 模糊集理論
2.3.2 基於三角模糊數的BPA生成過程
2.3.3 算例分析
2.4 基於高斯分布的BPA生成方法
2.4.1 基於高斯分布的BPA生成過程
2.4.2 算例分析
2.5 基於可靠性的二元組BPA生成方法
2.5.1 預備知識
2.5.2 基於可靠性的二元組BPA生成過程
2.5.3 算例分析
2.6 本章小結
第3章 證據理論中的衝突
3.1 引言
3.2 證據組閤中的衝突悖論
3.2.1 證據衝突
3.2.2 證據衝突産生的原因
3.2.3 證據衝突産生的影響
3.3 證據衝突錶示方法概述
3.3.1 衝突係數k
3.3.2 Jousse1me證據距離
3.3.3 Pignistic概率距離以及二元組衝突錶示方法
3.4 基於證據關聯係數的衝突度量
3.4.1 證據關聯係數
3.4.2 證據關聯係數的性質
3.4.3 基於證據關聯係數的衝突錶示
3.4.4 新衝突錶示方法下的組閤規則適用性
3.5 本章小結
第4章 衝突證據融閤研究
4.1 引言
4.2 Dempster組閤規則分析
4.2.1 Dempster組閤規則及其性質

智能係統中的信息融閤與不確定性處理：理論基礎與前沿探索 在當今快速發展的科技浪潮中，信息爆炸已成為常態。海量數據的湧現，為各行各業帶來瞭前所未有的機遇，同時也伴隨著巨大的挑戰。尤其是在復雜多變的決策場景下，如何有效地整閤來自不同源頭、不同精度、甚至相互衝突的信息，並從中提取齣可靠的決策依據，是構建智能係統、實現自主決策的關鍵。不確定性，作為信息固有的屬性，更是極大地增加瞭信息處理的難度。這種不確定性可能來源於傳感器測量誤差、數據本身的模糊性、模型的不完善、以及人類知識的主觀性等多個方麵。準確地識彆、量化並應對這些不確定性，是提升智能係統魯棒性、可靠性和智能水平的基石。 本書旨在深入探討在構建智能係統時，如何係統性地對信息進行建模，並有效地處理信息中的不確定性。我們將從信息建模的哲學和數學基礎齣發，逐步引入現代信息融閤的多種理論和方法。本書的核心關注點在於，如何設計齣能夠捕捉和錶達信息間細微關聯、並能對不確定性進行精確量化的模型，從而為復雜的決策提供堅實的信息支撐。 第一部分：信息建模的基礎與挑戰 在信息處理的徵途中，首要的任務是如何將現實世界的對象、事件和關係轉化為計算機可以理解和處理的形式。信息建模，便是這一過程的核心。本部分將首先迴顧信息建模的哲學基礎，探討信息與知識的本質，以及不同認知主體如何理解和錶述世界。我們將追溯從早期邏輯係統到現代概率論、模糊集等不同信息錶示方式的發展脈絡，理解它們各自的優勢和局限性。 接著，我們將深入討論在智能係統中，信息建模麵臨的典型挑戰。這包括： 信息的異構性與多樣性： 現實世界中的信息往往以多種形式存在，例如數值型數據、文本、圖像、聲音，甚至主觀的判斷和信念。如何將這些異構信息有效地組織和整閤，是信息建模的首要難題。 信息的稀疏性與不完備性： 很多時候，我們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進行推斷，填補知識的空白，是智能係統必須解決的問題。 信息的衝突性與不一緻性： 來自不同信息源的數據，由於測量誤差、主觀判斷差異或傳感器故障等原因，往往會齣現相互矛盾或不一緻的情況。如何在這種情況下，依然能夠提取齣最可信的結論，是信息融閤的重大挑戰。 信息的不確定性： 如前所述，不確定性是信息固有的屬性。它可能錶現為概率性的隨機性，也可能錶現為模糊性的不精確性，或者是信息來源的不可靠性。如何準確地度量和錶達這些不確定性，並基於它們進行閤理的推斷，是構建魯棒智能係統的關鍵。 模型的可解釋性與可維護性： 隨著模型復雜度的增加，理解模型的內部工作機製以及對模型進行更新和維護變得越來越睏難。如何平衡模型的錶達能力與可解釋性，是信息建模需要長期關注的方嚮。 在本部分，我們將為讀者構建一個理解信息建模在智能係統中所扮演角色的堅實基礎，並為後續章節中更深入的理論探討和方法介紹打下鋪墊。 第二部分：傳統與現代信息融閤理論 信息融閤，顧名思義，是將來自多個信息源的數據進行組閤，以期獲得比單一數據源更準確、更完整或更可靠的信息。在智能係統中，信息融閤是實現更高級認知功能（如目標識彆、態勢感知、決策製定等）不可或缺的環節。本部分將係統性地梳理和介紹當前主流的信息融閤理論與方法。 我們將從經典的融閤方法開始，例如： 基於統計的融閤方法： 主要包括貝葉斯推斷、最大似然估計等。這些方法在信息具有明確概率分布的情況下錶現齣色，能夠有效地處理隨機不確定性。我們將詳細闡述其數學原理和應用場景，例如在目標跟蹤、參數估計等領域。 基於模糊邏輯的融閤方法： 針對信息的不精確性和模糊性，模糊邏輯提供瞭一種強大的工具。我們將介紹模糊集、模糊規則、模糊推理等基本概念，並探討如何利用模糊邏輯來處理那些無法用精確數值錶達的定性信息，例如“溫度很高”、“物體偏離中心”等。 基於證據理論（Dempster-Shafer Theory, DST）的信息融閤： DST是一種獨特的信息融閤框架，它能夠明確地錶達和處理不確定性，並且能夠很好地處理信息源之間的衝突。DST的核心在於“信任函數”或“證據函數”，它不僅可以分配概率給單個命題，還可以分配“信任度”給多個命題的集閤，即“信任度分配”（Basic Probability Assignment, BPA）。這種靈活性使得DST在處理多源異構、衝突信息時具有顯著優勢。我們將深入剖析DST的基本概念，包括基本證據分配（BPA）、信任函數（Belief Function）、可能性函數（Plausibility Function），以及Dempster證據組閤規則，並分析其在信息融閤中的應用潛力，特彆是在麵對存在較大不確定性和衝突信息的場景時。 除瞭上述經典理論，我們還將介紹一些新興的信息融閤技術和思路，例如： 基於機器學習的信息融閤： 隨著深度學習的興起，各種基於神經網絡的融閤模型層齣不窮。我們將探討如何利用捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、注意力機製等來學習信息之間的復雜關聯，並實現端到端的融閤。 基於貝葉斯網絡的融閤： 貝葉斯網絡以其直觀的圖形化錶示和強大的概率推理能力，在信息融閤領域得到瞭廣泛應用。我們將介紹如何構建貝葉斯網絡來錶示變量之間的因果關係或相關性，並進行概率推斷。 多模態信息融閤： 針對不同模態（如圖像、文本、聲音）的信息融閤，我們將介紹一些專門的技術和模型，例如跨模態檢索、多模態情感分析等。 在這一部分，我們的目標是為讀者提供一個清晰而全麵的信息融閤理論圖譜，幫助理解不同理論的適用範圍和內在聯係，並為後續的實踐應用奠定堅實的基礎。 第三部分：不確定性度量與處理的進階理論 在信息融閤的過程中，對不確定性的準確度量和有效處理是實現智能決策的關鍵。僅僅融閤信息是不夠的，更重要的是理解這些信息中蘊含的不確定性，並將其轉化為可用於決策的可靠知識。本部分將聚焦於不確定性的度量與處理的進階理論。 我們將深入探討以下主題： 不確定性的類型與錶達： 詳細解析不同類型的不確定性，包括隨機性（概率性）、模糊性、認知不確定性（缺乏知識）、衝突不確定性（信息矛盾）等。我們將介紹如何使用不同的數學工具來錶達這些不確定性，例如概率分布、隸屬度函數、信任度分配等。 基於證據理論的進一步探索： 除瞭Dempster證據組閤規則，我們還將深入研究DST的其他重要方麵，例如： 析取規則（Disjunctive Rule of Combination）： 在特定情況下，可能需要采用析取規則來處理信息。 證據的約簡與辨識： 如何識彆和處理冗餘或不相關的證據。 與概率論和模糊集的比較與融閤： 探討DST與傳統概率論、模糊集理論之間的關係，以及如何將它們結閤起來，以更全麵地處理不確定性。例如，如何將概率信息轉化為DST框架下的證據，或者如何將模糊信息融入DST的信任度分配中。 DST在衝突信息處理中的細節： 針對信息源之間的衝突，DST提供瞭特有的處理機製。我們將深入分析這些機製，例如Dempster規則在處理強衝突信息時可能遇到的問題，以及如何通過改進的組閤規則來應對。 信息不確定性的量化指標： 除瞭信任函數和可能性函數，我們還將介紹其他用於量化不確定性的指標，例如信息熵、模糊熵、證據熵等，並分析它們在不同情境下的適用性。 不確定性下的推理與決策： 探討如何在存在不確定性的情況下進行邏輯推理和製定最優決策。這將涉及例如基於不確定性的規則推理、決策樹的構建、以及風險評估等。 不確定性傳播與敏感性分析： 分析不確定性在信息傳遞和模型計算過程中的傳播方式，以及如何通過敏感性分析來識彆對最終結果影響最大的不確定性來源。 通過本部分的學習，讀者將能夠更深刻地理解不確定性的本質，掌握多種度量和處理不確定性的先進理論與方法，從而為構建更加魯棒和智能的係統打下堅實的基礎。 第四部分：實際應用與案例分析 理論的價值最終體現在實踐。本部分將聚焦於將前述信息建模與不確定性處理的理論應用於實際智能係統。我們將通過詳細的案例分析，展示這些理論和方法在解決真實世界問題中的有效性。 我們將覆蓋的典型應用領域包括： 智能機器人與自主導航： 在機器人感知和定位過程中，傳感器數據往往存在噪聲和不確定性。我們將探討如何利用信息融閤技術，例如多傳感器數據融閤（激光雷達、攝像頭、IMU等），來提高機器人的環境感知和定位精度，並應對感知過程中的不確定性，從而實現安全的自主導航。 多源信息智能預警係統： 在災害預警、網絡安全監測等領域，需要整閤來自氣象、地震、網絡流量、社交媒體等多種來源的信息。我們將分析如何利用信息融閤理論，特彆是能夠處理衝突和不確定性的方法，來構建高效的預警係統，降低誤報和漏報率。 醫療診斷與輔助決策： 在醫療領域，病人的癥狀、檢查結果、曆史病史等信息往往是零散、不完整甚至矛盾的。我們將展示如何利用信息融閤和不確定性處理技術，來輔助醫生進行診斷，提高診斷的準確性和效率。例如，整閤多種影像學檢查結果、實驗室數據和醫生主觀判斷。 金融風險評估與欺詐檢測： 金融市場信息復雜多變，存在大量的交易數據、新聞報道、市場分析等。我們將探討如何利用信息融閤技術，來識彆潛在的金融風險，檢測異常交易行為，並進行欺詐檢測。 智慧城市與交通管理： 在智慧城市建設中，需要整閤來自交通傳感器、攝像頭、GPS數據、公眾報告等的海量信息。我們將討論如何利用信息融閤技術，來優化交通流量，改善齣行體驗，並應對突發事件。 自然語言處理與知識圖譜構建： 在處理非結構化文本信息時，存在大量的歧義和不確定性。我們將探討如何利用信息融閤技術，來提高自然語言理解的準確性，並構建更加完善的知識圖譜。 在每個案例分析中，我們將詳細介紹： 問題的背景與挑戰： 明確所要解決的具體問題以及其中涉及的信息建模和不確定性處理的難點。 所選用的理論與方法： 說明為什麼選擇特定的信息融閤理論和不確定性處理方法（例如，選擇DST是因為信息源之間存在潛在衝突，或是不確定性需要明確錶達）。 模型的設計與實現： 簡要介紹模型的構建過程，包括數據預處理、特徵提取、融閤算法的應用等。 實驗結果與分析： 展示模型的性能評估結果，並深入分析其優點、局限性以及改進空間。 通過這些貼近實際的案例，讀者將能夠更直觀地理解信息建模和不確定性處理理論的實踐價值，並獲得將這些理論應用於自身研究和開發工作的靈感。 總結： 本書緻力於為讀者提供一個關於智能係統中信息建模與不確定性處理的全麵視角。從理論基礎到前沿技術，從經典模型到實際應用，我們力求深入淺齣，條理清晰。我們相信，通過對本書內容的學習和掌握，讀者將能夠構建齣更智能、更可靠、更具魯棒性的信息係統，從而在日益復雜的信息化時代中，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，硬殼封麵散發著一種沉穩而專業的質感，觸感也十分細膩，一看就知道是花瞭心思的。封麵上的設計元素，那些抽象的幾何圖形和深邃的色彩搭配，營造齣一種神秘而前沿的氛圍，讓人不禁聯想到信息科學與復雜係統領域的精妙之處。拿到手裏的時候，就能感受到它作為一本專業書籍的分量，這不僅僅是紙張的重量，更是一種知識密度的體現。內頁的排版也相當考究，字體大小和行距都經過精心調整，閱讀起來非常舒適，即使長時間沉浸其中，眼睛也不會感到疲勞。書脊的裝訂也十分牢固，看得齣印刷廠在細節處理上的用心，讓人有理由相信，這本書的內容會像它的外在一樣，經得起時間的考驗。這本書不僅僅是一本工具書，更像是一件藝術品，適閤放在書架上，隨時準備翻閱，那種視覺和觸覺上的享受，已經為接下來的閱讀體驗定下瞭高品質的基調。

評分☆☆☆☆☆

深入到具體章節的推導過程，我不得不感嘆作者在數學建模上的功底之深厚。那些公式和定理的推導過程，如同精心編排的樂章，每一步的過渡都自然流暢，環環相扣，充滿瞭內在的美感。作者並沒有采用那種教科書式的、冷冰冰的綫性推導，而是時不時地插入一些“直覺解釋”的段落，用非常形象的比喻來解釋復雜數學概念背後的物理或邏輯意義。這對於那些更偏嚮應用而非純理論的讀者來說，簡直是福音。我尤其喜歡那些關於參數敏感性和魯棒性分析的探討，這部分內容直接關係到理論如何在真實世界中“落地生根”，作者的分析細緻入微，考慮到瞭許多實際工程中容易被忽略的邊界條件。閱讀這些內容時，我仿佛站在一個高高的觀測點，俯瞰著整個理論體係的運作脈絡，那種掌控全局的滿足感是難以言喻的。

評分☆☆☆☆☆

初讀這本書的緒論部分，我立刻被作者宏大的視野和嚴謹的邏輯結構所吸引。它並非那種堆砌概念的枯燥論述，而是以一種富有敘事性的方式，緩緩展開瞭一幅關於信息處理和決策製定的宏偉藍圖。開篇就對當前領域內存在的若乾核心挑戰進行瞭精準的剖析，沒有迴避任何技術上的難題，反而將其作為驅動理論創新的動力。語言的運用非常精煉，每一個句子似乎都承載瞭豐富的含義，需要讀者投入百分之百的注意力去咀嚼和理解。特彆欣賞作者在闡述基礎原理時，總是能巧妙地穿插曆史背景和哲學思考，使得冰冷的理論框架瞬間變得有血有肉，充滿瞭人文學科的深度。這種將數學的嚴謹性與思維的靈活性完美結閤的寫作手法，極大地提升瞭閱讀的層次感，讓人感覺自己不僅僅是在學習一套方法論，更是在參與一場深刻的智力對話。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書超越瞭一本閤格的專業著作應有的水準，它更像是一本引導讀者進行深度思考的“思想指南”。閱讀體驗是一次持續的、充滿驚喜的探索之旅。作者的學術態度令人敬佩，他不僅提供瞭成熟的知識體係，更在字裏行間透露齣對未來研究方嚮的敏銳洞察和審慎期許。讀完這本書後，我感覺自己看待信息處理問題的視角被拓寬瞭，思維的框架也變得更加堅實和靈活。對於任何身處信息科學前沿，渴望建立起一套既有理論深度又有強大應用潛力的分析工具的學者或工程師而言，這本書無疑是一份不可多得的珍貴財富，其價值遠超其本身的定價，值得反復研讀，常讀常新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐案例部分，可以說是其價值的又一高峰。它成功地架設瞭一座從抽象理論到具體應用的堅實橋梁。我注意到，作者選擇的案例非常具有代錶性，涵蓋瞭從故障診斷到模式識彆等多個交叉領域，顯示齣理論的普適性與強大生命力。案例的描述遵循著“問題提齣—模型選擇—參數設定—結果驗證”的清晰路徑，每一步都有詳盡的數據支持和圖錶可視化。特彆是數據可視化做得極為齣色，那些精心製作的圖錶，不僅僅是數據的簡單羅列，更是對模型性能的有力佐證，讓原本晦澀難懂的性能指標變得直觀易懂。跟隨作者一步步操作和理解這些案例，我仿佛獲得瞭一張進入高難度應用領域的通行證，極大地增強瞭我將所學知識遷移到自己研究課題上的信心。