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 著

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

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030568755

版次：31

商品編碼：12337976

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

頁數：193

字數：253000

正文語種：中文

內容簡介

《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。《D-S證據理論信息建模與應用》共7章。第1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，並介紹瞭國內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。

目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 信息融閤 1
1.1.1 信息融閤概述 1
1.1.2 信息融閤模型 4
1.1.3 信息融閤中信息的特性 5
1.1.4 多源信息融閤方法介紹 6
1.1.5 信息融閤的應用 7
1.2 D-S證據理論 8
1.2.1 證據理論基本概念 9
1.2.2 Dempster組閤規則 10
1.2.3 證據理論融閤框架 12
1.2.4 證據理論關鍵問題 13
1.3 證據理論研究現狀 14
1.4 證據理論應用概述 16
1.5 本章小結 17
第2章 基於證據理論的不確定信息建模 18
2.1 引言 18
2.2 現有的BPA生成方法 18
2.3 基於三角模糊數的BPA生成方法 19
2.3.1 模糊集理論 19
2.3.2 基於三角模糊數的BPA生成過程 21
2.3.3 算例分析 27
2.4 基於高斯分布的BPA生成方法 29
2.4.1 基於高斯分布的BPA生成過程 29
2.4.2 算例分析 32
2.5 基於可靠性的二元組BPA生成方法 35
2.5.1 預備知識 35
2.5.2 基於可靠性的二元組BPA生成過程 36
2.5.3 算例分析 42
2.6 本章小結 47
第3章 證據理論中的衝突 48
3.1 引言 48
3.2 證據組閤中的衝突悖論 49
3.2.1 證據衝突 49
3.2.2 證據衝突産生的原因 51
3.2.3 證據衝突産生的影響 52
3.3 證據衝突錶示方法概述 53
3.3.1 衝突係數k 53
3.3.2 Jousse1me證據距離 55
3.3.3 Pignistic概率距離以及二元組衝突錶示方法 57
3.4 基於證據關聯係數的衝突度量 60
3.4.1 證據關聯係數 60
3.4.2 證據關聯係數的性質 61
3.4.3 基於證據關聯係數的衝突錶示 63
3.4.4 新衝突錶示方法下的組閤規則適用性 67
3.5 本章小結 71
第4章 衝突證據融閤研究 72
4.1 引言 72
4.2 Dempster組閤規則分析 72
4.2.1 Dempster組閤規則及其性質 73
4.2.2 衝突證據融閤問題 76
4.3 衝突證據融閤方法概述 77
4.3.1 基於修改Dempster組閤規則的方法 78
4.3.2 基於修改原始證據的方法 82
4.3.3 其他衝突證據組閤方法 84
4.4 基於證據關聯係數的衝突證據融閤 86
4.4.1 基於證據關聯係數的加權平均組閤模型 87
4.4.2 算例分析 88
4.5 本章小結 91
第5章 信度決策模型 92
5.1 引言 92
5.2 基於BPA的決策方法 92
5.2.1 最大信度值原則 93
5.2.2 “最小點”原則 93
5.2.3 基於最小風險的決策 96
5.3 BPA轉換概率的方法 96
5.3.1 Pignistic概率轉換 97
5.3.2 似真函數概率轉換 100
5.3.3 區間概率轉換 102
5.3.4 DSmP概率轉換 103
5.4 證據關聯係數最大準則下的BPA轉換概率 106
5.5 本章小結 113
第6章 證據理論計算復雜度研究 114
6.1 引言 114
6.2 問題簡述 114
6.3 近似算法 116
6.3.1 經典近似算法介紹 117
6.3.2 基於證據關聯係數的BPA近似算法 124
6.3.3 近似算法的對比分析 126
6.4 硬件加速 129
6.4.1 FPGA簡介 129
6.4.2 FPGA開發流程 131
6.4.3 Dempster組閤規則的FPGA實現 133
6.5 本章小結 137
第7章 證據理論典型應用案例 138
7.1 故障診斷 138
7.1.1 引言 138
7.1.2 應用背景 140
7.1.3 電機轉子故障診斷框架 142
7.1.4 故障樣闆模式隸屬度函數的建立 143
7.1.5 診斷實施 145
7.2 多光譜圖像弱小目標跟蹤 152
7.2.1 引言 152
7.2.2 應用背景 155
7.2.3 弱小目標跟蹤框架 156
7.2.4 模型建立 157
7.2.5 背景運動估計 159
7.2.6 像素點分類 161
7.2.7 飛機選取及模型更新 167
7.2.8 實驗結果 168
7.3 本章小結 173
附錄 175
參考文獻 183

探尋信息世界的邊界：理論、方法與前沿應用 引言：信息時代的挑戰與機遇 在信息爆炸的時代，我們麵臨著前所未有的信息洪流。數據的來源日益多樣，其內在的模糊性、不確定性以及可能存在的衝突，使得我們傳統的單一、精確信息處理方法顯得力不從心。如何有效地融閤來自不同信源、帶有不同置信度、甚至相互矛盾的信息，從而做齣更為可靠、魯棒的決策，已成為科學研究和工程實踐中的核心挑戰。 傳統的信息融閤方法，如貝葉斯方法，雖然在處理概率不確定性方麵取得瞭巨大成功，但往往需要預先知道信源的精確概率分布，並且難以直接處理不精確或模糊的信息。此外，當信源信息之間存在衝突時，貝葉斯方法可能難以有效整閤。這為信息理論的發展提齣瞭新的需求，亟需一種能夠更靈活、更具包容性的信息建模與融閤框架。 本書將帶領讀者深入探索信息世界的新邊疆，重點聚焦於一種強大且富有前景的信息建模與融閤理論——D-S證據理論（Dempster-Shafer Theory），並深入探討其在信息處理與決策支持領域的廣泛應用。本書旨在為研究人員、工程師和決策者提供一個全麵而深入的視角，理解證據理論的核心概念，掌握其理論精髓，並能夠將其靈活應用於解決現實世界中復雜的信息問題。 第一部分：理論基石——D-S證據理論的構建 本部分將為讀者構建堅實的理論基礎，詳細闡述D-S證據理論的數學原理與核心概念。 第一章：不確定性信息的錶達與度量 模糊性與不確定性的辨析： 區分概率不確定性（已知所有可能，隻是缺乏統計數據）與模糊性（無法精確定義邊界或屬性）。 經典概率論的局限性： 探討在某些情況下，概率論在錶達和處理非精確信息時的不足，例如當信息缺失或信源不可靠時。 信念函數（Belief Function）的引入： 介紹信念函數作為核心的度量工具，它能夠度量一個命題為真的證據的強度，而不僅僅是其發生的概率。 基本概率分配（Basic Probability Assignment, BPA）的定義與性質： 詳細解釋BPA如何將證據分配到基本事件集閤（Frame of Discernment）的冪集上，以及其重要的非負性和總和為1的性質。 信任度（Plausibility）與似然度（Likelihood）的區分： 闡述信念函數如何引申齣信任度和似然度，以及它們在信息不確定性度量中的不同意義。 第二章：證據的閤成——Dempster組閤規則 Dempster組閤規則的原理： 深入解析Dempster組閤規則如何有效地融閤來自多個獨立信源的證據，並處理證據之間的衝突。 規則的數學推導與解釋： 提供Dempster組閤規則的嚴謹數學推導，並從直觀角度解釋其背後的邏輯，即如何在共同支持的命題上纍積證據，如何處理不完全支持的情況。 處理衝突證據的機製： 重點分析Dempster組閤規則如何處理由不同信源提供的相互矛盾的證據，通過“歸一化”過程來重新分配未被衝突排除的支持度。 組閤規則的性質分析： 探討Dempster組閤規則的交換性、結閤性等重要性質，以及這些性質如何保證信息融閤結果的一緻性和可預測性。 組閤規則的局限性與擴展： 討論Dempster組閤規則在處理極端衝突情況下的潛在問題，並簡要介紹一些對其進行的改進和擴展。 第三章：信息建模的深化 命題邏輯與證據理論的結閤： 探討如何使用命題邏輯來構建證據理論中的基本事件，並在此基礎上進行信息建模。 層次化證據模型： 介紹如何構建包含多個層級或嵌套結構的證據模型，以應對復雜係統和多源信息融閤的需求。 模糊集與證據理論的融閤： 探討如何利用模糊集理論來錶達和處理更具模糊性的信息，並將其與證據理論相結閤，構建更強大的信息模型。 本體論在證據建模中的作用： 闡述本體論如何為證據理論提供語義框架，定義概念、關係以及約束，從而構建更具結構化和解釋性的信息模型。 第二部分：應用實踐——D-S證據理論的落地 本部分將聚焦於D-S證據理論在各個領域的實際應用，展示其解決復雜問題的強大能力。 第四章：智能決策支持係統中的應用 多準則決策分析： 闡述如何利用證據理論來整閤來自不同專傢的意見、不同評價標準的信息，以支持復雜決策。 故障診斷與預測： 介紹證據理論在工業設備故障診斷中的應用，如何融閤傳感器數據、曆史記錄和專傢知識，實現高精度的故障識彆與預警。 風險評估與管理： 探討證據理論在金融、工程項目等領域的風險評估應用，如何處理不確定風險因素，為風險決策提供支持。 醫療診斷與輔助決策： 展示證據理論在醫療領域的應用，如根據患者癥狀、檢查結果和醫學文獻，輔助醫生進行疾病診斷，提高診斷的準確性和魯棒性。 第五章：信息融閤與認知科學 多傳感器信息融閤： 詳細講解證據理論在處理來自雷達、聲納、光學等多種傳感器信息時的優勢，尤其是在信源異構、數據噪聲較大的場景。 智能監控與目標識彆： 探討證據理論在智能監控係統中的應用，如如何融閤不同視角、不同類型的視頻信息，提高目標識彆的準確性和魯棒性。 人機交互中的信息整閤： 分析證據理論在理解和處理用戶意圖、用戶反饋等模糊信息方麵的潛力，以實現更智能、更自然的人機交互。 知識錶示與推理： 探討證據理論如何為知識錶示提供一種新的視角，以及如何基於證據理論進行不確定性推理。 第六章：新興領域的探索 網絡安全中的威脅檢測： 介紹證據理論在網絡入侵檢測、惡意軟件分析等方麵的應用，如何融閤來自不同安全設備的告警信息，更準確地識彆潛在威脅。 自動駕駛與環境感知： 探討證據理論在自動駕駛車輛的環境感知、障礙物檢測與跟蹤中的應用，如何融閤攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多種傳感器數據，提高係統的可靠性。 自然語言處理與情感分析： 分析證據理論在處理自然語言文本中的歧義、不確定性以及情感信息方麵的潛力，以提高文本理解和情感分析的準確性。 分布式係統中的一緻性與容錯： 探討證據理論在分布式計算、物聯網等領域，如何處理節點故障、通信延遲等帶來的不確定性，以保障係統的一緻性和魯棒性。 結論：邁嚮更智能、更可信的信息未來 D-S證據理論作為一種強大的信息建模與融閤框架，為我們理解和處理信息世界中的不確定性提供瞭全新的視角和工具。本書對D-S證據理論的理論基石進行瞭深入剖析，並詳細闡述瞭其在智能決策支持、多傳感器信息融閤、網絡安全、自動駕駛等眾多領域的廣泛應用。 我們相信，通過深入學習和掌握D-S證據理論，研究人員和工程師能夠開發齣更智能、更魯棒、更具可靠性的信息係統。未來的研究將繼續聚焦於D-S證據理論的理論完善、算法優化以及在更多新興領域的探索，以期在日益復雜的信息環境中，為人類社會的進步與發展貢獻力量。 本書旨在為讀者打開一扇通往信息世界深層奧秘的大門，激發大傢對不確定性信息處理的深入思考，並鼓勵大傢在各自的領域內，將D-S證據理論的強大力量付諸實踐。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我選擇這本書，很大程度上是被“信息建模”這個詞所吸引。在如今這個大數據時代，如何有效地將海量、異構的信息進行梳理、組織和錶述，是極其重要的挑戰。我期望這本書能夠深入探討如何利用D-S證據理論來構建一個強大且靈活的信息模型。這不僅僅是簡單的數據庫設計，更是涉及到如何錶示知識、如何量化不確定性、以及如何動態更新信息。我設想書中會提供一套係統性的方法論，指導讀者如何將現實世界的各種信息轉化為D-S證據理論能夠處理的語言，例如如何定義基本概率分配（BPA），如何處理證據的來源和可靠性，以及如何將這些信息整閤成一個統一的模型。我特彆關注書中是否會介紹一些信息建模的工具或框架，能夠幫助我們快速地實現這些模型。在應用層麵，我非常好奇D-S證據理論的信息建模能力在哪些具體場景下能夠發揮齣獨特的優勢。比如，在風險評估中，如何建立一個能夠捕捉不同信息源的不確定性的模型？在推薦係統中，如何根據用戶模糊的偏好信息構建一個有效的模型？這些都是我非常感興趣的點，希望這本書能夠提供一些啓發性的解答和實際的操作指南。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的標題吸引，是因為“D-S證據理論”這個概念本身就充滿瞭解決復雜問題的潛力。我對這類能夠處理不確定性、模糊性和不完全信息的理論一直非常感興趣。在我的工作和學習中，經常會遇到數據不完整、來源多樣、甚至相互矛盾的情況，而傳統的統計方法往往難以有效地處理這些問題。我期望這本書能夠深入淺齣地介紹D-S證據理論的核心概念，例如如何定義證據、如何分配置信度、以及如何通過證據的組閤來獲得更可靠的結論。我特彆希望書中能夠清晰地解釋其基本公理和運算規則，並且通過豐富的例子來闡述其原理。同時，我也非常關注這本書在“信息建模”方麵的貢獻。在我看來，能夠將現實世界的復雜信息轉化為D-S證據理論能夠理解的形式，是應用的關鍵。我希望書中能提供一套係統性的方法來指導信息建模的過程，包括如何進行證據的提取、錶示和聚閤。此外，“應用”這個詞也錶明這本書不僅僅是理論的探討，更注重實際的落地。我期待書中能夠提供一些具體的應用案例，展示D-S證據理論在各個領域是如何被應用的，並且能夠分析其在這些應用中的優勢和局限性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，一種沉穩而富有科技感的藍紫色調，加上簡潔的標題字體，給人一種專業且深入的感覺。我一直對那些能夠處理不確定性和模糊信息的理論很感興趣，而“D-S證據理論”這個名字，聽起來就充滿瞭解決這類問題的潛力。我猜想書中會詳細介紹D-S證據理論的核心概念，比如證據的融閤、置信度分配、以及如何從看似矛盾的信息中提取齣相對可靠的結論。畢竟，現實世界中的數據往往是碎片化、不完整的，甚至帶有噪聲，而D-S證據理論似乎能為我們提供一個更加 robust 的框架來應對這一切。我特彆期待書中能夠給齣一些實際的應用案例，比如在模式識彆、故障診斷、智能決策係統等領域，D-S證據理論是如何被巧妙地應用，從而取得比傳統方法更優異的性能。如果書中能夠深入淺齣地講解理論推導過程，並且配以清晰的圖示和代碼示例，那對於我這樣的初學者來說，無疑是巨大的福音。當然，我也希望作者能夠提及D-S證據理論的局限性，以及與其它不確定性推理方法的比較，這樣纔能讓我對這個理論有一個更全麵、更客觀的認識。總的來說，這本書的標題讓我充滿瞭好奇和期待，希望它能真正為我打開一扇理解和應用D-S證據理論的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“D-S證據理論信息建模與應用”給我一種既有深度又有廣度的感覺。我一直對如何構建一個能夠處理不確定性和模糊性的信息係統很感興趣。D-S證據理論聽起來正是解決這類問題的有力工具。我希望書中能夠詳細介紹D-S證據理論的數學基礎，包括其核心概念如基本概率分配（BPA）、證據的融閤規則（如Dempster's rule）以及置信度和似然度是如何被定義的。同時，“信息建模”這個詞讓我期待書中能提供一套係統性的方法論，指導如何將現實世界中的各種信息，無論其來源、形式如何，都轉化為D-S證據理論能夠處理的規範化錶示。這可能涉及到如何進行證據的識彆、量化和整閤。更重要的是，“應用”二字意味著這本書將理論付諸實踐。我非常希望看到書中能夠列舉一些真實的、具有代錶性的應用案例，例如在模式識彆、故障診斷、風險評估、或者智能決策等領域，D-S證據理論是如何被成功應用的，並且能夠展示其相對於傳統方法的優勢。我希望這本書能夠為我提供一個理解和掌握D-S證據理論，並將其應用於實際問題的全麵指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“應用”二字，讓我看到瞭其巨大的實踐價值。我一直認為，理論的生命力在於其應用。如果D-S證據理論僅僅停留在理論層麵，那麼它的影響力將大打摺扣。因此，我迫切希望這本書能夠提供一係列紮實且富有說服力的應用案例。我猜測書中會從多個領域選取典型的應用場景，例如在醫學診斷方麵，如何利用來自不同醫療設備的、可能存在差異的檢查結果，通過D-S證據理論進行融閤，從而提高診斷的準確性。又或者是在金融領域，如何整閤各種市場信號、新聞報道、專傢意見等不確定信息，來預測股票的漲跌。我尤其希望能看到書中能夠對這些應用案例進行詳細的剖析，包括問題的定義、模型的構建、算法的實現、以及最終的性能評估。更重要的是，我希望作者能夠分享在實際應用過程中遇到的挑戰和解決方案，以及D-S證據理論相比於其他方法在這些具體應用中的優勢所在。如果書中能夠附帶一些開源代碼或者Demo，那無疑會極大地提升其學習價值和可操作性，讓我能夠親手去體驗和驗證D-S證據理論的強大之處。