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： 木垛图书旗舰店

出版社： 科学

ISBN：9787030568755

商品编码：29642757840

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

现代信息管理与决策支持的基石 在当今信息爆炸的时代，如何高效、准确地获取、整合、分析和利用海量信息，是提升组织竞争力和应对复杂挑战的关键。无论是科学研究、工程项目、商业运营，还是社会治理，都离不开对信息背后深层含义的深刻理解与准确把握。本书旨在深入探讨信息建模的理论基础与实践方法，为读者提供一套系统而全面的信息管理与决策支持的理论框架和技术工具，帮助读者在纷繁复杂的信息世界中建立清晰的认知，做出更为明智的决策。 第一章：信息时代的挑战与信息建模的需求 信息时代最显著的特征是信息的指数级增长，以及信息来源的多样化、异构化和不确定性。我们面临的挑战不仅在于信息的数量，更在于信息的质量和价值。传统的信息处理方法往往难以有效应对这些挑战。例如，单一来源的信息可能存在偏见或不完整；不同来源的信息之间可能存在冲突或矛盾；信息本身可能包含模糊、噪声或不确定性，难以直接转化为可靠的知识。 在这种背景下，信息建模的重要性日益凸显。信息建模不仅仅是对数据进行结构化或可视化，更是对信息背后所蕴含的知识、关系和意义进行抽象、组织和表达的过程。它要求我们能够识别信息的关键要素，理解它们之间的相互联系，并以一种系统化的方式将其呈现出来，从而为后续的分析和决策奠定坚实的基础。良好的信息模型能够： 提炼核心要素： 将冗余和无关的信息剔除，聚焦于与决策目标直接相关的信息。 揭示内在联系： 梳理不同信息片段之间的因果、关联、层次等关系，构建完整的知识图谱。 处理不确定性： 针对信息的不完备、模糊或冲突，提供有效的处理和量化方法。 支持推理与决策： 为智能分析和辅助决策系统提供可靠的数据输入和逻辑基础。 促进知识共享与复用： 建立标准化、易于理解的信息结构，方便团队协作和知识的长期积累。 因此，理解信息建模的原理和方法，对于任何希望在信息时代取得成功的个人或组织来说，都至关重要。 第二章：传统信息建模方法的审视与局限 在信息建模领域，长期以来存在着各种各样的理论和方法。本章将对其中一些主流的传统方法进行回顾和梳理，并对其在应对现代信息挑战时可能存在的局限性进行深入分析。 关系型数据库模型： 作为结构化数据管理的核心，关系型模型以表格的形式组织数据，并通过键值对建立实体间的关系。它在数据的一致性、完整性和查询效率方面表现出色。然而，其对数据结构的预定义性较强，在处理半结构化或非结构化数据时显得力不从心。同时，对于具有模糊边界或概率性特征的信息，关系型模型难以直接表达。 面向对象模型： 面向对象模型将数据和操作封装在一起，强调对象的属性和行为，更符合现实世界中事物的抽象。它在软件开发中被广泛应用。但其在信息间的复杂逻辑关系建模，以及在处理高度不确定和冲突信息方面，仍然存在不足。 本体论建模： 本体论（Ontology）提供了一种形式化的、显式的对概念、属性及其关系的描述，旨在为特定领域的知识构建一个共享的理解。它在语义网、知识工程等领域发挥着重要作用。本体论在概念的清晰定义和推理方面有优势，但构建复杂本体需要专业知识，且对于动态变化或概率性信息，传统的本体模型可能难以完全捕捉其精髓。 模糊逻辑与概率论： 模糊逻辑能够处理概念的模糊性和不确定性，而概率论则擅长处理随机性和统计规律。这些方法在一定程度上能够弥补传统模型处理不确定信息的不足。然而，它们各自的侧重点不同，如何有机地融合，以更全面地描述现实世界中普遍存在的多重不确定性，仍然是一个挑战。 尽管这些传统方法在各自的领域都取得了显著成就，但面对日益复杂的现实世界信息，尤其是在处理证据冲突、信息模糊、概率性和多源异构等问题时，它们往往显得力不从心。如何构建一个能够更全面、更鲁棒地处理这些挑战的信息模型，成为了理论研究和实践探索的重要方向。 第三章：不确定性信息建模的理论基础 不确定性是信息世界中无处不在的现象。它可能源于观测误差、测量精度不足、信息缺失、主观判断差异，甚至是事物的内在随机性。如何有效地量化、管理和推理这些不确定性，是现代信息建模面临的核心问题之一。本章将介绍不确定性信息建模的理论基础，为后续更具体的模型和方法奠定理论基石。 信息的不确定性来源与表现形式： 我们将深入分析信息不确定性的各种来源，例如： 测量误差与噪声： 传感器、仪器等设备在采集信息时可能引入的随机误差。 信息缺失与不完备： 由于种种原因，部分信息未能获取或记录。 模糊性与模糊概念： 概念边界不清，如“高温”、“满意”等，难以用精确数值界定。 概率性与随机性： 事件发生的可能性，如抛硬币、天气预报等。 证据冲突与矛盾： 来自不同来源的信息指向不同的结论。 主观性与信念： 基于个体经验、判断的信念强度。 这些不确定性会以不同的形式表现出来，如置信度、概率、隶属度、证据支持度等。 基于证据的推理： 传统概率论以事件发生的概率来描述不确定性，但对于专家判断、证据冲突等问题，其表达能力有限。证据理论（Dempster-Shafer Theory, DST）提供了一种新的视角，它不直接分配概率给单个事件，而是将概率分配给事件的集合（证据），从而能够更有效地处理信息的不确定性、证据的组合以及冲突。 证据理论的核心概念： 识别框架 (Frame of Discernment, FoD)： 所有可能的基本命题的集合。 基本概率分配 (Basic Probability Assignment, BPA)： 将信任度分配给识别框架的子集，表示对某个命题集成立的直接信任度。 信任度函数 (Belief Function)： 由BPA导出，表示一个命题集至少有多大概率成立。 似然度函数 (Plausibility Function)： 由BPA导出，表示一个命题集至少有多大概率是不矛盾的。 证据组合规则： Dempster组合规则，用于结合来自不同来源的证据，并处理证据之间的冲突。 证据理论的优势在于其能够区分“不知道”与“不相信”，并能有效地处理证据的融合与冲突，为构建更鲁棒的信息模型提供了强大的理论支撑。 其他不确定性处理方法简介： 除了证据理论，本章还将简要介绍其他与不确定性处理相关的数学工具和理论，如贝叶斯网络、模糊集合论、粗糙集等，并对比其在特定场景下的适用性，为理解不确定性信息建模的全景提供更广阔的视野。 第四章：信息建模的原理与方法论 在理解了信息时代的需求和不确定性处理的理论基础后，本章将聚焦于信息建模的核心原理和具体方法论。我们将探讨如何将理论知识转化为构建信息模型的实践步骤。 信息模型的设计原则： 完备性： 能够表达目标领域内的所有相关信息和知识。 一致性： 模型内部不应存在逻辑矛盾。 精确性： 能够准确描述实体、属性和关系。 鲁棒性： 能够有效处理不确定、模糊、冲突等信息。 可扩展性： 易于在原有模型基础上进行扩展和维护。 可理解性： 模型结构和表达方式应易于人类理解和解释。 信息模型构建的流程： 1. 需求分析与问题定义： 明确建模的目的，识别需要解决的关键问题，确定建模的范围和粒度。 2. 概念识别与定义： 识别领域内的核心概念、实体、属性和关系。 3. 信息结构设计： 规划信息之间的组织方式，例如，采用层次结构、网络结构或基于规则的结构。 4. 不确定性表示与量化： 针对不同类型的不确定性，选择合适的表示方法（如BPA、概率、模糊隶属度等），并进行量化。 5. 关系建模： 明确实体之间的相互作用和依赖关系，以及如何处理这些关系中的不确定性。 6. 规则与约束定义： 描述实体、属性之间的逻辑约束和业务规则。 7. 模型验证与评估： 通过测试和实际应用，评估模型的准确性、鲁棒性和实用性。 8. 模型迭代与优化： 根据反馈和新的需求，对模型进行持续的改进和优化。 信息模型表达的形式： 图形化表示： 使用图、表、树等可视化方式，直观地展示信息结构和关系。 形式化语言： 采用特定的标记语言或建模工具，精确定义模型的各个组成部分。 知识图谱： 将实体、属性和关系表示为节点和边的网络结构，便于知识的存储、查询和推理。 基于规则的系统： 通过“IF-THEN”等规则来描述信息间的逻辑关系和推理过程。 选择合适的不确定性处理模型： 针对不同的应用场景和不确定性特征，选择最适合的信息建模方法。例如，对于存在大量专家判断和证据冲突的领域，证据理论可能是一个有力的选择；而对于模糊边界的概念，模糊逻辑可能更为适用。 第五章：基于不确定性信息建模的实践应用 信息建模的最终目的是服务于实际应用。本章将通过一系列典型案例，展示如何将前述理论与方法应用于具体的实践场景，解决现实世界中的复杂问题。 案例一：多源异构数据融合与决策支持 问题描述： 传感器网络、第三方数据平台、历史记录等多种来源的数据可能存在不一致、冲突或遗漏。如何将这些数据有效融合，形成可靠的决策依据。 建模方法： 采用证据理论来处理来自不同传感器和数据源的证据，通过Dempster组合规则融合证据，量化不确定性，并基于融合后的信息进行风险评估或状态监测。 应用场景： 智能交通系统中的路况预测，环境监测中的污染源追溯，工业生产中的故障诊断。 案例二：模糊概念与知识推理 问题描述： 许多领域，如医疗诊断、风险评估、客户评价等，涉及大量的模糊概念。如何建立能够处理这些模糊概念并进行有效推理的模型。 建模方法： 结合模糊逻辑和证据理论，一方面用模糊集来表示模糊概念的隶属度，另一方面利用证据理论处理因模糊性带来的不确定性以及专家判断。 应用场景： 医疗影像的智能诊断，金融领域的信用风险评估，企业绩效的模糊评价。 案例三：复杂系统建模与风险管理 问题描述： 复杂系统中各组件之间存在复杂的相互作用，且信息可能是不确定和动态变化的。如何建立模型来理解系统的行为，并进行风险评估和预警。 建模方法： 构建多层次、模块化的信息模型，利用证据理论捕捉组件间的交互和不确定性传播，结合动态推理技术，模拟系统在不同情况下的演化。 应用场景： 供应链风险管理，网络安全态势感知，大型工程项目的风险评估。 案例四：智能推荐系统的信息表示 问题描述： 如何更准确地理解用户偏好和物品的属性，克服数据稀疏和用户行为不确定性，从而提供更个性化的推荐。 建模方法： 利用知识图谱来表示用户、物品及其属性之间的关系，并结合证据理论来处理用户反馈的不确定性和物品信息的模糊性，构建更鲁棒的推荐模型。 应用场景： 电商平台的商品推荐，内容平台的文章/视频推荐，社交网络的兴趣匹配。 通过这些深入的案例分析，读者将能够清晰地看到信息建模理论如何在实际应用中发挥其价值，解决真实世界的复杂问题，提升决策的科学性和准确性。 第六章：信息建模的未来发展趋势 信息建模作为一个充满活力的研究领域，正随着技术的进步和应用需求的不断深化而持续演进。本章将展望信息建模的未来发展趋势，为读者提供对该领域未来走向的洞察。 与其他人工智能技术的融合： 深度学习与信息建模： 深度学习在特征提取和模式识别方面表现出色，未来将与信息建模技术深度融合，例如，利用深度学习模型自动构建或优化信息模型，或者将深度学习的输出作为证据输入到不确定性推理模型中。 自然语言处理（NLP）与信息建模： NLP技术将进一步提升从非结构化文本中提取信息、构建知识图谱的能力，使信息模型能够更好地理解和利用自然语言描述的知识。 强化学习与信息建模： 强化学习在序贯决策和自适应学习方面具有优势，未来可能用于优化信息模型的参数，或实现基于不确定性信息的动态决策策略。 动态与实时信息建模： 现实世界的信息是动态变化的，未来的信息模型需要具备更强的实时性和适应性，能够快速响应信息的变化，并进行动态更新和推理。 流式数据处理与建模： 针对大数据流，需要开发高效的流式信息建模技术。 因果推理在信息建模中的应用： 深入理解信息间的因果关系，将有助于构建更具解释性和预测能力的模型。 可解释性与透明度： 随着AI应用的深入，模型的可解释性变得越来越重要。未来的信息模型需要更加透明，能够清晰地展示推理过程和不确定性来源，增强用户信任。 符号化推理与连接主义的结合： 融合符号化推理的逻辑性和深度学习的模式识别能力，以实现既强大又可解释的模型。 领域通用性与跨领域应用： 尽管很多信息模型是针对特定领域构建的，但未来的发展趋势是将信息建模的理论和方法推广到更广泛的领域，实现知识的迁移和复用。 构建更加通用的知识表示框架。 人机协同的信息建模： 信息建模的最终目标是辅助人类决策，未来的发展将更加强调人机之间的协同，让模型能够更好地理解人类的意图，并与人类共同完成信息建模和决策任务。 交互式建模工具与界面。 通过对未来发展趋势的展望，本书旨在激发读者对信息建模领域持续学习和探索的热情，并为未来的研究和实践提供方向性的指引。 结语 信息建模是理解和驾驭信息世界的强大工具。本书从信息时代的挑战出发，系统地梳理了信息建模的理论基础、方法论以及在实际应用中的案例，并展望了未来的发展方向。希望通过本书的学习，读者能够建立起对信息建模的深刻理解，掌握处理不确定性信息的有效方法，从而在各自的领域内提升信息处理能力，做出更明智、更具价值的决策。在这个信息驱动的时代，拥抱信息建模，就是拥抱更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本厚重的著作，我立刻被它所展现出的那种深邃而系统的理论框架所吸引。作者似乎在构建一个全新的知识体系，试图用一种更加严谨和数学化的语言去描述和处理那些传统方法难以捉摸的不确定性。书中的逻辑推导极为严密，从基础概念的定义到复杂模型的构建，每一步都像是精心设计的齿轮咬合，环环相扣，不留一丝含糊。特别是对于概率论和经典统计学局限性的剖析，鞭辟入里，让人不禁反思我们过去处理信息和决策时所依赖的那些“常识性”假设是否真的站得住脚。它不是那种读完就能立刻在实践中找到现成公式套用的手册，而更像是一部需要静心研读的学术专著，引导读者深入思考信息本身的本质属性，以及如何在信息碎片化、来源异构的环境下，建立起一个既能量化又能容纳模糊性的分析工具。我花了相当长的时间去消化那些开篇的公理化描述，这种对底层基础的强调，预示着其后续应用绝非浅尝辄止。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，说实话，颇具挑战性，但那种“豁然开朗”的瞬间又让人欲罢不能。它更像是一场智力上的攀登，需要读者具备相当的数理基础和抽象思维能力。我尤其欣赏作者在阐述核心模型时所采用的类比和图示，它们极大地帮助我理解那些高度抽象的概念——比如如何将来自不同信源的、性质迥异的“信念”进行有效的融合与权衡。不同于其他强调工具操作性的书籍，这里的重点在于“为什么”要这样设计，而不是“如何”点击鼠标。它深入探讨了信息聚合背后的哲学依据和计算复杂性，让人在解决实际问题之余，也能对所用方法的合理性进行深刻的自我审视。读完某一章节后，我常常需要停下来，回味作者是如何巧妙地架设起理性分析与现实世界不确定性之间的桥梁的，这种深思熟虑的过程，远比简单地应用一个算法来得更有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常“硬核”，几乎没有冗余的修饰性语言，每一个段落、每一句话都承载着密度极高的信息量。对于工程实践者而言，这可能意味着较高的初始门槛，但一旦跨越过去，它提供的视角是革命性的。它没有过多地纠缠于具体行业案例的细节展示，而是将核心算法和理论结构剖析得淋漓尽致，这使得其理论具有极强的可移植性和通用性。我发现自己开始用一种全新的眼光去看待数据验证、故障诊断乃至风险评估等传统领域。它提供的是一套“思维操作系统”的升级，而不是某个特定应用软件的说明书。这种自底向上的构建方式，要求读者必须耐心构建知识的纵深感，一旦结构稳定，便能对各种新出现的复杂信息处理挑战做出更具洞察力的判断。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的结构设计体现了一种严谨的学者风范，它更侧重于基础理论的奠基和公理体系的完备性，而非对市场热点概念的追逐。阅读过程中，我仿佛置身于一个纯粹的数学物理推导空间，作者耐心地引导我穿过复杂的符号和证明，去触摸其背后所蕴含的关于信息不确定性的基本规律。它很少直接提及时下流行的“大数据”或“人工智能”等术语，但其提供的数学基础却是支撑这些领域高级应用的关键支柱。它提供的是“内功心法”，而不是“招式套路”。因此，对于希望深入理解现代信息科学底层逻辑，并希望构建自己独特分析框架的研究人员来说，这本书是不可多得的、值得反复研读的珍贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我注意到作者在论述过程中，对于不同信源的“可靠性”和“一致性”评估体系的构建尤为细致入微。这在我处理那些涉及多传感器融合、专家意见汇集或多方情报分析的场景时，显得尤为关键。很多现有方法往往简单地对权重进行分配，但这忽略了信息源本身的内在矛盾和动态变化。这本书则提供了一整套量化框架来衡量这种“冲突度”和“可信度漂移”，这种精细化的处理，大大提升了决策模型在复杂环境下的鲁棒性。它不是在教你如何快速得到一个模糊的答案，而是如何在信息不完善的情况下，生成一个边界清晰、可被验证的置信区间。这对于那些要求高可靠性的关键任务系统来说，无疑具有极高的参考价值。