数据融合理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

康耀红 著

图书标签:

• 数据融合
• 信息融合
• 多传感器信息处理
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 模式识别
• 信号处理
• 传感器网络
• 决策支持系统

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560604190

版次：1

商品编码：10215338

包装：平装

丛书名： 智能科学与非线性科学丛书

开本：16开

出版时间：1997-11-01

页数：188

内容简介

　　数据融合是许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域，是现代C3I系统的重要组成部分。本书是我国第1本关于多传感器数据融合理论的专著。
　　全书共分12章。第一章阐述数据融合的意义、理论基础、实现技术和研究现状；第二章和第三章研究多传感器目标检测理论和性能评估；第四章至第八章论述数据关联和目标跟踪的算法与理论；第九章介绍身份估计的基本思想与方法；第十章至第十二章介绍态势评估和威胁估计的基本理论，以及在这一领域有广泛应用前景的条件事件代数理论和规划识别理论。
　　本书适用于通信、控制和信号处理等领域的大学生、研究生和相关领域的科研、工程技术人员。

目录

第一章 概论
*1.1 数据融合的目的和应用
1.2 数据融合的理论基础
1.2.1 数据融合的一般处理模型
1.2.2 数据融合的概念与结构分类
1.3 数据融合的实现技术
1.3.1 目标跟踪
1.3.2 目标识别
1.3.3 态势评估和威胁估计(STA）
1.4 数据融合的研究现状和如何推动我国数据融合研究的进展
1.4.1 理论研究应着眼未来、强调创新
1.4.2 技术研究应面向世界、追求突破
1.4.3 人才培养应面向教育
1.4.4 加强学术交流，全方位协调发展
补记
参考文献
第二章 多传感器目标检测的基本理论
2.1 问题描述
2.2 贝叶斯方法
2.3 Neyman??Pearson方法
2.4 系统检测率和系统虚警率
2.5 同类传感器情形下的讨论
补记
参考文献
第三章 多传感器目标检测的性能评估
3.1 传感器检测的基本特性
3.2 传感器检测性能分析
3.3 传感器的检测性能评估
补记
参考文献
第四章 目标跟踪与数据关联概论
4.1 多目标跟踪的基本思想
4.2 数据关联的概念与方法
4.2.1 “最近邻”方法
4.2.2 “全邻”最优滤波器
4.2.3 概率数据关联滤波器
4.2.4 多模型方法
4.2.5 相互作用多模型—概率数据关联滤波器
4.2.6 联合概率数据关联滤波器
4.2.7 多假设方法
4.2.8 航迹分裂方法
4.2.9 分布式多传感器多目标跟踪与数据关联的一般理论
4.2.10 基于神经网络的多目标数据关联方法
补记
参考文献
第五章 相互作用多模型—概率数据关联算法
5.1 概率数据关联滤波器
5.1.1 预备知识
5.1.2 概率数据关联滤波器的基本思想
5.1.3 关联概率βi(k）的计算
5.1.4 协方差P(k|k）的计算
5.2 多模型算法(Multiple ModelApproach）
5.3 相互作用多模型—概率数据关联算法
5.4 多传感器相互作用多模型—概率数据关联算法
5.4.1 多传感器概率数据关联滤波器
5.4.2 多传感器多模型—概率数据关联滤波器
* 5.5 目标运动模型(TargetMotionModels）
5.5.1 基本理论
5.5.2 几个典型的目标运动模型
补记
参考文献
第六章 联合概率数据关联和多假设滤波器
6.1 联合概率数据关联算法
6.1.1 联合概率数据关联算法的基本思想
6.1.2 联合事件的概率计算
6.1.3 协方差计算
6.1.4 n=1时JPDA和PDA等价性证明
6.2 多假设滤波器
6.2.1 假设的产生和假设树的形成
6.2.2 假设估计
6.2.3 假设管理
补记
参考文献
第七章 多传感器多目标跟踪的一般理论
7.1 分布式多传感器多目标跟踪的基本思想与功能结构
7.2 单目标分布式跟踪
7.2.1 中心估计
7.2.2 分布式估计
7.3 多假设多目标跟踪
7.3.1 航迹和假设
7.3.2 递归假设估计
7.3.3 成批假设估计
7.4 分布式多目标跟踪
7.4.1 等级多目标跟踪
7.4.2 分布式多目标跟踪
补记
参考文献
第八章 多目标跟踪系统的性能评估
8.1 航迹分类
8.2 跟踪评估指标
8.3 混合评价指标的设计
8.4 一般评价模型
补记
参考文献
第九章 身份识别
9.1 基于Bayes统计理论的身份识别
9.1.1 古典概率理论及其在身份识别中的应用
9.1.2 基于Bayes统计理论的身份识别
9.2 基于DempsterShafer证据理论的身份识别
9.2.1 基本理论
9.2.2 单传感器多测量周期可信度分配的融合
9.2.3 多传感器多测量周期可信度分配的融合
9.3 面向对象的数据融合算法及其神经网络实现［7］
9.3.1 分类和跟踪处理模型
9.3.2 数据融合算法
9.3.3 融合算法的神经网络实现
补记
参考文献
第十章 态势评估和威胁估计的基本理论
10.1 指挥、控制和通信系统的基础理论
10.1.1 兰切斯特(Lanchester）战斗模型
*10.1.2 指挥、控制和通信模型
10.2 军事问题的一般求解模型
10.2.1 状态转移模型
10.2.2 SHOR模型
补记
参考文献
第十一章 条件事件代数理论
11.1 问题提出
11.1.1 逻辑与概率表示不相容
11.1.2 Simpson悖论［5，6］
11.2 条件事件代数的定义及其性质
11.2.1 布尔代数
11.2.2 Lewis定理
11.2.3 GNW(Goodman Nguyen Walker）条件事件代数
11.2.4 条件事件代数的运算性质
补记
参考文献
第十二章 规划识别理论及其应用
12.1 基本概念
12.1.1 规划识别理论概述
12.1.2 规划识别与规划(Planning）
12.1.3 规划识别与态势评估
12.2 真实环境下的规划识别的要求
12.2.1 真实环境的特点
12.2.2 动态性问题
12.3 锁孔式规划识别的研究
12.3.1 规划识别模型
12.3.2 规划识别中认知属性的分析
12.3.3 真实环境下规划识别逻辑完备性分析
12.3.4 真实环境下的规划识别过程模型
12.3.5 FIND过程的研究与设计
12.3.6 监测过程的策略
12.4 预测式规划识别的理论研究与实现
12.4.1 预测式规划识别与态势评估
12.4.2 Bayes概率理论和D-S推理
12.4.3 Bayes因果网络
12.4.4 预测与Bayes因果网络
12.5 真实环境下的规划识别模型及其性能分析
12.5.1 综合模型
12.5.2 综合模型性能分析
补记
参考文献

前言/序言

深度学习在图像识别中的前沿进展与挑战 引言 随着大数据时代的到来，图像数据以前所未有的速度增长，对图像识别技术提出了更高的要求。深度学习作为一种强大的机器学习方法，在图像识别领域取得了举世瞩目的成就，其强大的特征学习能力和端到端的训练模式，极大地推动了计算机视觉的发展。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的前沿进展，并分析当前面临的主要挑战。 一、深度学习在图像识别中的核心模型与技术 深度学习在图像识别中的成功，离不开一系列创新性的模型和技术。 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs） CNNs 是深度学习在图像识别领域最核心的模型。其结构灵感来源于生物的视觉皮层，能够有效地从图像中提取局部特征。 卷积层（Convolutional Layer）： 通过一系列可学习的卷积核（filters）对输入图像进行扫描，提取图像的局部特征，如边缘、纹理、角点等。这些卷积核在不同位置的参数共享，大大减少了模型的参数数量，提高了效率。 池化层（Pooling Layer）： 用于降低特征图的维度，减少计算量，并增强模型对图像平移、旋转等形变的鲁棒性。常用的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 激活函数（Activation Function）： 如 ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种，引入非线性，使得网络能够学习更复杂的模式。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在提取完高层语义特征后，用于将这些特征映射到最终的类别预测。 经典CNN模型的发展： LeNet-5： 最早的CNN模型之一，奠定了CNN的基本结构。 AlexNet： 在2012年ImageNet图像识别大赛中取得巨大成功，证明了深度CNN的强大能力，其使用ReLU激活函数、Dropout以及GPU加速等技术，成为后续研究的标杆。 VGGNet： 通过堆叠小的3x3卷积核，构建了更深的网络，探索了网络深度对性能的影响。 GoogLeNet（Inception）： 引入了Inception模块，该模块并行使用不同大小的卷积核和池化操作，丰富了特征提取的多样性，并显著减少了参数量。 ResNet（Residual Network）： 解决了深度网络训练的梯度消失问题，通过引入残差连接（residual connections），允许网络学习输入与输出之间的残差，从而能够构建更深达百层甚至千层的网络，极大地提升了识别精度。 DenseNet（Densely Connected Convolutional Network）： 进一步加强了特征的重用，将每一层都连接到后续的所有层，形成了“密集连接”，缓解了梯度消失问题，并减少了参数数量。 2. 其他重要的深度学习模型与技术 除了CNNs，其他模型和技术也为图像识别带来了突破： 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其变种（LSTM, GRU）： 虽然RNNs更常用于序列数据，但它们在图像描述生成（Image Captioning）等任务中，通过结合CNN提取图像特征，再利用RNN生成文本描述，展示了其潜力。 Transformer模型： 最初在自然语言处理领域取得巨大成功，其自注意力机制（Self-Attention Mechanism）能够捕捉全局依赖关系，也逐渐被引入图像识别领域。 Vision Transformer (ViT)： 将图像分割成小块（patches），并将每个块展平为一个序列，然后将其输入到标准的Transformer编码器中，在图像识别任务上取得了与CNNs相当甚至更好的性能。 Swin Transformer： 在ViT的基础上引入了层级化（hierarchical）和移位窗口（shifted window）的概念，提高了计算效率，并使其更适合处理不同尺度的图像特征。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）： 虽然GANs主要用于图像生成，但它们也可以用于数据增强（Data Augmentation），生成逼真的合成图像，从而扩充训练数据集，提升模型的泛化能力。 注意力机制（Attention Mechanism）： 允许模型在处理图像时，将更多的计算资源集中在图像中更重要的区域，提高模型的感知能力。这在目标检测、图像分割等任务中尤为重要。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）： 在处理具有图结构的数据时表现出色，例如在场景图（Scene Graphs）的识别中，GNNs能够捕捉物体之间的关系。 二、深度学习在图像识别中的主要应用领域 深度学习的强大能力使其在众多图像识别应用中发挥着关键作用。 图像分类（Image Classification）： 将图像划分到预定义的类别中，如人脸识别、物体识别、医学影像诊断中的疾病分类等。 目标检测（Object Detection）： 在图像中识别出特定物体的位置和类别，如自动驾驶中的行人、车辆检测，安防监控中的异常事件检测。 图像分割（Image Segmentation）： 将图像中的每个像素分配到一个类别，实现对图像的精细化理解。 语义分割（Semantic Segmentation）： 对图像中的所有像素进行分类，区分不同类别的区域。 实例分割（Instance Segmentation）： 在语义分割的基础上，区分同一类别的不同实例，例如区分图像中的多个行人。 人脸识别（Face Recognition）： 识别图像中的人脸身份，广泛应用于身份认证、安防监控等。 医学影像分析（Medical Image Analysis）： 辅助医生进行疾病诊断，如肿瘤检测、病灶识别、X光片分析等，大大提高了诊断效率和准确性。 自动驾驶（Autonomous Driving）： 识别道路标志、车辆、行人、障碍物等，为车辆的自主导航提供感知基础。 图像搜索与推荐（Image Search and Recommendation）： 根据用户输入的图像或文本描述，搜索相似的图像，或推荐用户可能感兴趣的图像。 增强现实（Augmented Reality, AR）与虚拟现实（Virtual Reality, VR）： 识别现实场景中的物体，并将其与虚拟信息进行融合。 工业质检（Industrial Quality Inspection）： 自动检测产品表面的缺陷，提高生产效率和产品质量。 三、深度学习在图像识别中面临的挑战与未来发展方向 尽管深度学习在图像识别领域取得了巨大成功，但仍面临诸多挑战，也孕育着新的发展方向。 模型可解释性（Model Interpretability）： 深度学习模型通常被视为“黑箱”，理解其决策过程仍然是一个难题。提升模型的可解释性，对于关键领域的应用（如医学诊断）至关重要。 数据依赖性与泛化能力（Data Dependency and Generalization）： 深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，数据的获取成本高昂。同时，模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上泛化能力可能不足，尤其是在面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）时。 小样本学习（Few-Shot Learning）： 研究如何仅使用少量标注数据就能训练出高性能的模型。 零样本学习（Zero-Shot Learning）： 研究如何识别模型从未见过的类别。 对抗性鲁棒性（Adversarial Robustness）： 研究如何提高模型抵抗对抗性样本的能力。 计算资源与能耗（Computational Resources and Energy Consumption）： 训练大型深度学习模型需要大量的计算资源和能源，限制了其在资源受限设备上的部署。 模型压缩与优化（Model Compression and Optimization）： 如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，旨在减小模型体积，提高推理速度。 轻量级网络设计（Lightweight Network Design）： 设计更高效、参数量更小的网络结构。 实时性与效率（Real-time Performance and Efficiency）： 在许多应用场景，如自动驾驶、机器人视觉，需要模型能够进行实时处理，对推理速度要求极高。 数据隐私与安全（Data Privacy and Security）： 在使用敏感数据（如医疗影像、人脸信息）进行训练时，需要考虑数据隐私和安全问题。 联邦学习（Federated Learning）： 允许模型在本地数据上进行训练，而无需将原始数据上传到中心服务器，从而保护用户隐私。 跨模态学习（Cross-Modal Learning）： 将图像信息与其他模态（如文本、音频）相结合，实现更全面的理解和交互。例如，图像检索时结合文本描述，或通过文本生成图像。 具身智能（Embodied AI）： 将图像识别技术与机器人、代理等实体结合，使其能够感知环境并执行任务。 持续学习与自适应能力（Continual Learning and Adaptability）： 模型需要能够在新数据出现时不断学习和适应，而不是重新从头训练。 四、总结 深度学习在图像识别领域已经取得了令人瞩目的成就，从基础的图像分类到复杂的场景理解，都展现了其强大的能力。CNNs、Transformer等模型的不断涌现，以及注意力机制、残差连接等技术的创新，共同推动着图像识别技术的进步。然而，模型的可解释性、数据依赖性、计算资源消耗等问题仍然是亟待解决的挑战。未来的研究将更加注重模型的鲁棒性、效率、可解释性，以及与多模态信息的融合，以应对更广泛、更复杂的现实世界应用需求。深度学习在图像识别领域的探索仍将继续，并有望在未来带来更多颠覆性的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排和内容，实在让我耳目一新。作为一名在智慧城市领域工作的工程师，我常常面临来自不同传感器、不同系统的数据集成挑战，而数据融合正是解决这些挑战的关键。我一直希望找到一本能够解答“如何有效地将异构数据源整合起来，并从中提取有价值信息”的书，《数据融合理论与应用》做到了这一点。《数据融合理论与应用》不仅仅是理论的堆砌，更注重实际操作的指导。书中对数据预处理、特征提取、特征融合、结果融合等各个环节的详细阐述，都给我留下了深刻的印象。特别是关于多源异构数据融合的章节，作者不仅介绍了现有的主流技术，还探讨了未来可能的发展方向，这对于我这种需要跟上技术潮流的工程师来说，非常有启发性。书中的图表设计非常精美，很多复杂的概念都通过直观的图形得到了很好的解释，让我事半功倍。读完这本书，我感觉我对构建一个真正智能化的系统有了更清晰的思路，也更有信心应对各种复杂的融合任务。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初购买《数据融合理论与应用》时，并没有抱太高的期望，毕竟“理论与应用”这个书名实在太常见了。然而，翻开第一页，我就被深深吸引住了。作者的笔触非常细腻，他不仅仅是在陈述理论，更是在讲述数据融合背后的“故事”。从历史的视角出发，追溯了数据融合的起源和发展历程，让我对这项技术有了更宏观的认识。书中对不同融合模型的比较分析，堪称鞭辟入里，他不仅列出了各种模型的优劣，还结合实际场景，给出了选择建议，这对于刚接触数据融合，或者对多种模型感到困惑的读者来说，是非常宝贵的指导。我特别喜欢书中关于“信任度”和“不确定性”处理的部分，这往往是数据融合中最为棘手的问题，而作者却能将其娓娓道来，并提供了切实可行的解决方案。更让我惊喜的是，书中还附带了一些伪代码和算法流程图，虽然不是完整的实现代码，但足以帮助读者理解算法的核心思想，并在此基础上进行二次开发。这本书的价值，远超其价格。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和机器学习充满好奇的学生，虽然我接触数据融合的时间不长，但《数据融合理论与应用》这本书却给了我一个非常扎实的入门基础。这本书没有使用过于晦涩难懂的术语，而是用一种循序渐进的方式，引导我一步步理解数据融合的原理。从最简单的“均值融合”到复杂的“贝叶斯融合”，作者都给出了详细的解释和易于理解的例子，让我不再对那些抽象的概念感到畏惧。我尤其喜欢书中关于“信息冗余”和“信息互补”的讨论，这让我明白了数据融合的真正意义，不仅仅是把数据简单地加在一起，更是要利用不同数据的优势，弥补各自的不足。书中还介绍了一些经典的融合模型，并对比了它们的适用场景，这对于我选择合适的融合方法非常有帮助。虽然有些数学公式对我来说还有些挑战，但作者的讲解足够清晰，让我能够抓住核心思想。总的来说，这本书为我打开了数据融合的大门，让我对未来的学习和研究充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本《数据融合理论与应用》简直是一本宝藏！作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理数据融合核心概念，并提供实际应用案例的书籍。市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于碎片化，难以形成完整的知识体系。《数据融合理论与应用》恰恰填补了这个空白。它从最基础的定义和分类开始，层层递进，深入浅出地讲解了各种数据融合的策略和技术，比如早融合、晚融合、特征级融合、决策级融合等等。我尤其欣赏作者在讲解过程中，并没有回避技术细节，而是用清晰的逻辑和丰富的图示，将复杂的算法原理和模型架构展现在读者面前。这对于我这种既需要理论深度，又需要实践指导的读者来说，简直是福音。书中的案例分析也非常具有代表性，涵盖了遥感、医疗、金融等多个领域，让我能够清晰地看到数据融合在解决实际问题中的强大威力。看完这本书，我感觉自己对数据融合的理解上升了一个新的台阶，也更有信心将这些知识应用到我的日常工作中，解决那些曾经让我头疼的数据孤岛和信息不对称问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名数据科学家，主要的研究方向是构建预测模型。《数据融合理论与应用》这本书，在我看来，是一本非常实用的参考书。它并非一本只专注于算法的书，而是从更宏观的角度，探讨了数据融合在构建更强大、更鲁棒的预测模型中的作用。我尤其关注书中关于“特征级融合”和“决策级融合”的讨论，作者用大量的篇幅解释了如何通过融合不同来源的特征，来提高模型的预测精度和泛化能力。书中对不同融合方法的优缺点分析，以及在不同应用场景下的适用性评估，都给我提供了宝贵的参考。我注意到，作者在讲解过程中，并没有回避一些现实世界数据融合中遇到的挑战，比如数据噪声、数据偏差、数据不一致性等等，并提供了一些有效的处理方法。这对于我这种需要将理论知识转化为实际生产力的人来说，非常重要。这本书的内容深度和广度都恰到好处，既有理论的支撑，又有实践的指导，是我案头必备的工具书之一。

评分☆☆☆☆☆

准备从事这方面研究，买来入门用的。

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，印刷质量好，很实用！

评分☆☆☆☆☆

质量还可以的书，一直在京东买书

评分☆☆☆☆☆

好书，买了好好学习

评分☆☆☆☆☆

搞融合的可以参考下，不过不算很深入，

评分☆☆☆☆☆

还没读 包装还可以！

评分☆☆☆☆☆

书还是不错的 内容很新颖

评分☆☆☆☆☆

还没有看完，感觉还不错

评分☆☆☆☆☆

还没有看完，感觉还不错