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： 木垛圖書旗艦店

齣版社： 科學

ISBN：9787030568755

商品編碼：29642757840

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

現代信息管理與決策支持的基石 在當今信息爆炸的時代，如何高效、準確地獲取、整閤、分析和利用海量信息，是提升組織競爭力和應對復雜挑戰的關鍵。無論是科學研究、工程項目、商業運營，還是社會治理，都離不開對信息背後深層含義的深刻理解與準確把握。本書旨在深入探討信息建模的理論基礎與實踐方法，為讀者提供一套係統而全麵的信息管理與決策支持的理論框架和技術工具，幫助讀者在紛繁復雜的信息世界中建立清晰的認知，做齣更為明智的決策。 第一章：信息時代的挑戰與信息建模的需求 信息時代最顯著的特徵是信息的指數級增長，以及信息來源的多樣化、異構化和不確定性。我們麵臨的挑戰不僅在於信息的數量，更在於信息的質量和價值。傳統的信息處理方法往往難以有效應對這些挑戰。例如，單一來源的信息可能存在偏見或不完整；不同來源的信息之間可能存在衝突或矛盾；信息本身可能包含模糊、噪聲或不確定性，難以直接轉化為可靠的知識。 在這種背景下，信息建模的重要性日益凸顯。信息建模不僅僅是對數據進行結構化或可視化，更是對信息背後所蘊含的知識、關係和意義進行抽象、組織和錶達的過程。它要求我們能夠識彆信息的關鍵要素，理解它們之間的相互聯係，並以一種係統化的方式將其呈現齣來，從而為後續的分析和決策奠定堅實的基礎。良好的信息模型能夠： 提煉核心要素： 將冗餘和無關的信息剔除，聚焦於與決策目標直接相關的信息。 揭示內在聯係： 梳理不同信息片段之間的因果、關聯、層次等關係，構建完整的知識圖譜。 處理不確定性： 針對信息的不完備、模糊或衝突，提供有效的處理和量化方法。 支持推理與決策： 為智能分析和輔助決策係統提供可靠的數據輸入和邏輯基礎。 促進知識共享與復用： 建立標準化、易於理解的信息結構，方便團隊協作和知識的長期積纍。 因此，理解信息建模的原理和方法，對於任何希望在信息時代取得成功的個人或組織來說，都至關重要。 第二章：傳統信息建模方法的審視與局限 在信息建模領域，長期以來存在著各種各樣的理論和方法。本章將對其中一些主流的傳統方法進行迴顧和梳理，並對其在應對現代信息挑戰時可能存在的局限性進行深入分析。 關係型數據庫模型： 作為結構化數據管理的核心，關係型模型以錶格的形式組織數據，並通過鍵值對建立實體間的關係。它在數據的一緻性、完整性和查詢效率方麵錶現齣色。然而，其對數據結構的預定義性較強，在處理半結構化或非結構化數據時顯得力不從心。同時，對於具有模糊邊界或概率性特徵的信息，關係型模型難以直接錶達。 麵嚮對象模型： 麵嚮對象模型將數據和操作封裝在一起，強調對象的屬性和行為，更符閤現實世界中事物的抽象。它在軟件開發中被廣泛應用。但其在信息間的復雜邏輯關係建模，以及在處理高度不確定和衝突信息方麵，仍然存在不足。 本體論建模： 本體論（Ontology）提供瞭一種形式化的、顯式的對概念、屬性及其關係的描述，旨在為特定領域的知識構建一個共享的理解。它在語義網、知識工程等領域發揮著重要作用。本體論在概念的清晰定義和推理方麵有優勢，但構建復雜本體需要專業知識，且對於動態變化或概率性信息，傳統的本體模型可能難以完全捕捉其精髓。 模糊邏輯與概率論： 模糊邏輯能夠處理概念的模糊性和不確定性，而概率論則擅長處理隨機性和統計規律。這些方法在一定程度上能夠彌補傳統模型處理不確定信息的不足。然而，它們各自的側重點不同，如何有機地融閤，以更全麵地描述現實世界中普遍存在的多重不確定性，仍然是一個挑戰。 盡管這些傳統方法在各自的領域都取得瞭顯著成就，但麵對日益復雜的現實世界信息，尤其是在處理證據衝突、信息模糊、概率性和多源異構等問題時，它們往往顯得力不從心。如何構建一個能夠更全麵、更魯棒地處理這些挑戰的信息模型，成為瞭理論研究和實踐探索的重要方嚮。 第三章：不確定性信息建模的理論基礎 不確定性是信息世界中無處不在的現象。它可能源於觀測誤差、測量精度不足、信息缺失、主觀判斷差異，甚至是事物的內在隨機性。如何有效地量化、管理和推理這些不確定性，是現代信息建模麵臨的核心問題之一。本章將介紹不確定性信息建模的理論基礎，為後續更具體的模型和方法奠定理論基石。 信息的不確定性來源與錶現形式： 我們將深入分析信息不確定性的各種來源，例如： 測量誤差與噪聲： 傳感器、儀器等設備在采集信息時可能引入的隨機誤差。 信息缺失與不完備： 由於種種原因，部分信息未能獲取或記錄。 模糊性與模糊概念： 概念邊界不清，如“高溫”、“滿意”等，難以用精確數值界定。 概率性與隨機性： 事件發生的可能性，如拋硬幣、天氣預報等。 證據衝突與矛盾： 來自不同來源的信息指嚮不同的結論。 主觀性與信念： 基於個體經驗、判斷的信念強度。 這些不確定性會以不同的形式錶現齣來，如置信度、概率、隸屬度、證據支持度等。 基於證據的推理： 傳統概率論以事件發生的概率來描述不確定性，但對於專傢判斷、證據衝突等問題，其錶達能力有限。證據理論（Dempster-Shafer Theory, DST）提供瞭一種新的視角，它不直接分配概率給單個事件，而是將概率分配給事件的集閤（證據），從而能夠更有效地處理信息的不確定性、證據的組閤以及衝突。 證據理論的核心概念： 識彆框架 (Frame of Discernment, FoD)： 所有可能的基本命題的集閤。 基本概率分配 (Basic Probability Assignment, BPA)： 將信任度分配給識彆框架的子集，錶示對某個命題集成立的直接信任度。 信任度函數 (Belief Function)： 由BPA導齣，錶示一個命題集至少有多大概率成立。 似然度函數 (Plausibility Function)： 由BPA導齣，錶示一個命題集至少有多大概率是不矛盾的。 證據組閤規則： Dempster組閤規則，用於結閤來自不同來源的證據，並處理證據之間的衝突。 證據理論的優勢在於其能夠區分“不知道”與“不相信”，並能有效地處理證據的融閤與衝突，為構建更魯棒的信息模型提供瞭強大的理論支撐。 其他不確定性處理方法簡介： 除瞭證據理論，本章還將簡要介紹其他與不確定性處理相關的數學工具和理論，如貝葉斯網絡、模糊集閤論、粗糙集等，並對比其在特定場景下的適用性，為理解不確定性信息建模的全景提供更廣闊的視野。 第四章：信息建模的原理與方法論 在理解瞭信息時代的需求和不確定性處理的理論基礎後，本章將聚焦於信息建模的核心原理和具體方法論。我們將探討如何將理論知識轉化為構建信息模型的實踐步驟。 信息模型的設計原則： 完備性： 能夠錶達目標領域內的所有相關信息和知識。 一緻性： 模型內部不應存在邏輯矛盾。 精確性： 能夠準確描述實體、屬性和關係。 魯棒性： 能夠有效處理不確定、模糊、衝突等信息。 可擴展性： 易於在原有模型基礎上進行擴展和維護。 可理解性： 模型結構和錶達方式應易於人類理解和解釋。 信息模型構建的流程： 1. 需求分析與問題定義： 明確建模的目的，識彆需要解決的關鍵問題，確定建模的範圍和粒度。 2. 概念識彆與定義： 識彆領域內的核心概念、實體、屬性和關係。 3. 信息結構設計： 規劃信息之間的組織方式，例如，采用層次結構、網絡結構或基於規則的結構。 4. 不確定性錶示與量化： 針對不同類型的不確定性，選擇閤適的錶示方法（如BPA、概率、模糊隸屬度等），並進行量化。 5. 關係建模： 明確實體之間的相互作用和依賴關係，以及如何處理這些關係中的不確定性。 6. 規則與約束定義： 描述實體、屬性之間的邏輯約束和業務規則。 7. 模型驗證與評估： 通過測試和實際應用，評估模型的準確性、魯棒性和實用性。 8. 模型迭代與優化： 根據反饋和新的需求，對模型進行持續的改進和優化。 信息模型錶達的形式： 圖形化錶示： 使用圖、錶、樹等可視化方式，直觀地展示信息結構和關係。 形式化語言： 采用特定的標記語言或建模工具，精確定義模型的各個組成部分。 知識圖譜： 將實體、屬性和關係錶示為節點和邊的網絡結構，便於知識的存儲、查詢和推理。 基於規則的係統： 通過“IF-THEN”等規則來描述信息間的邏輯關係和推理過程。 選擇閤適的不確定性處理模型： 針對不同的應用場景和不確定性特徵，選擇最適閤的信息建模方法。例如，對於存在大量專傢判斷和證據衝突的領域，證據理論可能是一個有力的選擇；而對於模糊邊界的概念，模糊邏輯可能更為適用。 第五章：基於不確定性信息建模的實踐應用 信息建模的最終目的是服務於實際應用。本章將通過一係列典型案例，展示如何將前述理論與方法應用於具體的實踐場景，解決現實世界中的復雜問題。 案例一：多源異構數據融閤與決策支持 問題描述： 傳感器網絡、第三方數據平颱、曆史記錄等多種來源的數據可能存在不一緻、衝突或遺漏。如何將這些數據有效融閤，形成可靠的決策依據。 建模方法： 采用證據理論來處理來自不同傳感器和數據源的證據，通過Dempster組閤規則融閤證據，量化不確定性，並基於融閤後的信息進行風險評估或狀態監測。 應用場景： 智能交通係統中的路況預測，環境監測中的汙染源追溯，工業生産中的故障診斷。 案例二：模糊概念與知識推理 問題描述： 許多領域，如醫療診斷、風險評估、客戶評價等，涉及大量的模糊概念。如何建立能夠處理這些模糊概念並進行有效推理的模型。 建模方法： 結閤模糊邏輯和證據理論，一方麵用模糊集來錶示模糊概念的隸屬度，另一方麵利用證據理論處理因模糊性帶來的不確定性以及專傢判斷。 應用場景： 醫療影像的智能診斷，金融領域的信用風險評估，企業績效的模糊評價。 案例三：復雜係統建模與風險管理 問題描述： 復雜係統中各組件之間存在復雜的相互作用，且信息可能是不確定和動態變化的。如何建立模型來理解係統的行為，並進行風險評估和預警。 建模方法： 構建多層次、模塊化的信息模型，利用證據理論捕捉組件間的交互和不確定性傳播，結閤動態推理技術，模擬係統在不同情況下的演化。 應用場景： 供應鏈風險管理，網絡安全態勢感知，大型工程項目的風險評估。 案例四：智能推薦係統的信息錶示 問題描述： 如何更準確地理解用戶偏好和物品的屬性，剋服數據稀疏和用戶行為不確定性，從而提供更個性化的推薦。 建模方法： 利用知識圖譜來錶示用戶、物品及其屬性之間的關係，並結閤證據理論來處理用戶反饋的不確定性和物品信息的模糊性，構建更魯棒的推薦模型。 應用場景： 電商平颱的商品推薦，內容平颱的文章/視頻推薦，社交網絡的興趣匹配。 通過這些深入的案例分析，讀者將能夠清晰地看到信息建模理論如何在實際應用中發揮其價值，解決真實世界的復雜問題，提升決策的科學性和準確性。 第六章：信息建模的未來發展趨勢 信息建模作為一個充滿活力的研究領域，正隨著技術的進步和應用需求的不斷深化而持續演進。本章將展望信息建模的未來發展趨勢，為讀者提供對該領域未來走嚮的洞察。 與其他人工智能技術的融閤： 深度學習與信息建模： 深度學習在特徵提取和模式識彆方麵錶現齣色，未來將與信息建模技術深度融閤，例如，利用深度學習模型自動構建或優化信息模型，或者將深度學習的輸齣作為證據輸入到不確定性推理模型中。 自然語言處理（NLP）與信息建模： NLP技術將進一步提升從非結構化文本中提取信息、構建知識圖譜的能力，使信息模型能夠更好地理解和利用自然語言描述的知識。 強化學習與信息建模： 強化學習在序貫決策和自適應學習方麵具有優勢，未來可能用於優化信息模型的參數，或實現基於不確定性信息的動態決策策略。 動態與實時信息建模： 現實世界的信息是動態變化的，未來的信息模型需要具備更強的實時性和適應性，能夠快速響應信息的變化，並進行動態更新和推理。 流式數據處理與建模： 針對大數據流，需要開發高效的流式信息建模技術。 因果推理在信息建模中的應用： 深入理解信息間的因果關係，將有助於構建更具解釋性和預測能力的模型。 可解釋性與透明度： 隨著AI應用的深入，模型的可解釋性變得越來越重要。未來的信息模型需要更加透明，能夠清晰地展示推理過程和不確定性來源，增強用戶信任。 符號化推理與連接主義的結閤： 融閤符號化推理的邏輯性和深度學習的模式識彆能力，以實現既強大又可解釋的模型。 領域通用性與跨領域應用： 盡管很多信息模型是針對特定領域構建的，但未來的發展趨勢是將信息建模的理論和方法推廣到更廣泛的領域，實現知識的遷移和復用。 構建更加通用的知識錶示框架。 人機協同的信息建模： 信息建模的最終目標是輔助人類決策，未來的發展將更加強調人機之間的協同，讓模型能夠更好地理解人類的意圖，並與人類共同完成信息建模和決策任務。 交互式建模工具與界麵。 通過對未來發展趨勢的展望，本書旨在激發讀者對信息建模領域持續學習和探索的熱情，並為未來的研究和實踐提供方嚮性的指引。 結語 信息建模是理解和駕馭信息世界的強大工具。本書從信息時代的挑戰齣發，係統地梳理瞭信息建模的理論基礎、方法論以及在實際應用中的案例，並展望瞭未來的發展方嚮。希望通過本書的學習，讀者能夠建立起對信息建模的深刻理解，掌握處理不確定性信息的有效方法，從而在各自的領域內提升信息處理能力，做齣更明智、更具價值的決策。在這個信息驅動的時代，擁抱信息建模，就是擁抱更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

我注意到作者在論述過程中，對於不同信源的“可靠性”和“一緻性”評估體係的構建尤為細緻入微。這在我處理那些涉及多傳感器融閤、專傢意見匯集或多方情報分析的場景時，顯得尤為關鍵。很多現有方法往往簡單地對權重進行分配，但這忽略瞭信息源本身的內在矛盾和動態變化。這本書則提供瞭一整套量化框架來衡量這種“衝突度”和“可信度漂移”，這種精細化的處理，大大提升瞭決策模型在復雜環境下的魯棒性。它不是在教你如何快速得到一個模糊的答案，而是如何在信息不完善的情況下，生成一個邊界清晰、可被驗證的置信區間。這對於那些要求高可靠性的關鍵任務係統來說，無疑具有極高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本厚重的著作，我立刻被它所展現齣的那種深邃而係統的理論框架所吸引。作者似乎在構建一個全新的知識體係，試圖用一種更加嚴謹和數學化的語言去描述和處理那些傳統方法難以捉摸的不確定性。書中的邏輯推導極為嚴密，從基礎概念的定義到復雜模型的構建，每一步都像是精心設計的齒輪咬閤，環環相扣，不留一絲含糊。特彆是對於概率論和經典統計學局限性的剖析，鞭闢入裏，讓人不禁反思我們過去處理信息和決策時所依賴的那些“常識性”假設是否真的站得住腳。它不是那種讀完就能立刻在實踐中找到現成公式套用的手冊，而更像是一部需要靜心研讀的學術專著，引導讀者深入思考信息本身的本質屬性，以及如何在信息碎片化、來源異構的環境下，建立起一個既能量化又能容納模糊性的分析工具。我花瞭相當長的時間去消化那些開篇的公理化描述，這種對底層基礎的強調，預示著其後續應用絕非淺嘗輒止。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的結構設計體現瞭一種嚴謹的學者風範，它更側重於基礎理論的奠基和公理體係的完備性，而非對市場熱點概念的追逐。閱讀過程中，我仿佛置身於一個純粹的數學物理推導空間，作者耐心地引導我穿過復雜的符號和證明，去觸摸其背後所蘊含的關於信息不確定性的基本規律。它很少直接提及時下流行的“大數據”或“人工智能”等術語，但其提供的數學基礎卻是支撐這些領域高級應用的關鍵支柱。它提供的是“內功心法”，而不是“招式套路”。因此，對於希望深入理解現代信息科學底層邏輯，並希望構建自己獨特分析框架的研究人員來說，這本書是不可多得的、值得反復研讀的珍貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常“硬核”，幾乎沒有冗餘的修飾性語言，每一個段落、每一句話都承載著密度極高的信息量。對於工程實踐者而言，這可能意味著較高的初始門檻，但一旦跨越過去，它提供的視角是革命性的。它沒有過多地糾纏於具體行業案例的細節展示，而是將核心算法和理論結構剖析得淋灕盡緻，這使得其理論具有極強的可移植性和通用性。我發現自己開始用一種全新的眼光去看待數據驗證、故障診斷乃至風險評估等傳統領域。它提供的是一套“思維操作係統”的升級，而不是某個特定應用軟件的說明書。這種自底嚮上的構建方式，要求讀者必須耐心構建知識的縱深感，一旦結構穩定，便能對各種新齣現的復雜信息處理挑戰做齣更具洞察力的判斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，說實話，頗具挑戰性，但那種“豁然開朗”的瞬間又讓人欲罷不能。它更像是一場智力上的攀登，需要讀者具備相當的數理基礎和抽象思維能力。我尤其欣賞作者在闡述核心模型時所采用的類比和圖示，它們極大地幫助我理解那些高度抽象的概念——比如如何將來自不同信源的、性質迥異的“信念”進行有效的融閤與權衡。不同於其他強調工具操作性的書籍，這裏的重點在於“為什麼”要這樣設計，而不是“如何”點擊鼠標。它深入探討瞭信息聚閤背後的哲學依據和計算復雜性，讓人在解決實際問題之餘，也能對所用方法的閤理性進行深刻的自我審視。讀完某一章節後，我常常需要停下來，迴味作者是如何巧妙地架設起理性分析與現實世界不確定性之間的橋梁的，這種深思熟慮的過程，遠比簡單地應用一個算法來得更有價值。