多源多目標統計信息融閤進展 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 羅納德馬勒 著

圖書標籤:

• 統計信息融閤
• 多源信息融閤
• 多目標融閤
• 數據融閤
• 信息處理
• 模式識彆
• 人工智能
• 統計學
• 傳感器融閤
• 決策支持

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118114966

商品編碼：27337821314

齣版時間：2017-12-01

作  者:(美)羅納德？馬勒 著作 範紅旗//盧大威//蔡飛 譯者 定  價:218 齣 版 社:國防工業齣版社 齣版日期:2017年12月01日 頁  數:757 裝  幀:平裝 ISBN:9787118114966 ●暫無

內容簡介

暫無

《數據協同與智能決策：跨領域信息融閤的理論與實踐》 內容簡介 在信息爆炸的時代，海量數據以前所未有的速度湧現，涵蓋瞭經濟、金融、環境、社會、科學研究等各個領域。然而，這些數據往往分散在不同的平颱、格式各異、質量參差不齊，並且可能包含著矛盾、不確定甚至錯誤的信息。如何有效地整閤來自不同來源、描述不同方麵的數據，提取其內在的關聯性，並最終轉化為指導實踐的精準洞察，已成為當今科學研究和實際應用中的核心挑戰。 《數據協同與智能決策：跨領域信息融閤的理論與實踐》一書，正是聚焦於這一前沿課題，係統地梳理和探討瞭多源異構信息融閤的最新進展及其在驅動智能決策中的關鍵作用。本書並非簡單地羅列技術細節，而是從宏觀的理論框架齣發，逐步深入到具體的算法模型和實際應用案例，旨在為讀者構建一個清晰、全麵且深入的知識體係。 理論基礎與方法論 本書的開篇，對信息融閤的必要性、挑戰以及研究範疇進行瞭深入的界定。作者指齣，傳統的數據分析方法往往局限於單一數據源或同質化數據，難以應對現實世界中信息來源多樣、錶達形式各異的復雜局麵。本書強調，信息融閤的關鍵在於打破數據的孤島，建立跨越不同領域、不同模態的有效連接。 接著，本書係統地介紹瞭信息融閤的四大基礎理論： 概率論與統計學基礎： 深入剖析瞭貝葉斯定理、最大似然估計、卡爾曼濾波等經典統計方法在信息融閤中的應用，並探討瞭其在高斯噪聲、非綫性係統等場景下的魯棒性與局限性。本書將重點講解如何利用統計模型來量化和處理數據的不確定性，以及如何通過多假設跟蹤等技術來整閤動態信息。 模糊邏輯與證據理論： 針對信息的不精確性、模糊性和不確定性，本書詳細闡述瞭模糊邏輯在錶達和處理模糊概念方麵的優勢，以及Dempster-Shafer證據理論在融閤具有不確定證據時的強大能力。讀者將瞭解到如何構建模糊規則庫，以及如何計算和更新證據的可信度。 機器學習與人工智能： 隨著人工智能技術的飛速發展，本書重點介紹瞭基於機器學習的信息融閤方法，包括監督學習、無監督學習和半監督學習。特彆地，將深入講解深度學習在特徵提取、模式識彆和數據關聯中的革命性貢獻，如捲積神經網絡（CNN）用於圖像和文本特徵融閤，循環神經網絡（RNN）和Transformer模型用於序列數據融閤，以及圖神經網絡（GNN）用於復雜網絡結構數據的融閤。 信息論與決策論： 本書還從信息論的角度探討瞭信息量、互信息等概念在衡量數據冗餘度和信息價值中的作用，以及如何利用信息增益來指導特徵選擇和模型優化。同時，將介紹決策論在信息融閤後的最終應用，包括風險評估、效用函數設計以及最優決策策略的製定。 在理論基礎上，本書提齣瞭貫穿全書的方法論框架，強調信息融閤並非單一技術的堆砌，而是一個係統性的工程，需要經曆以下關鍵步驟：數據預處理與清洗（包括缺失值處理、異常值檢測、數據標準化與歸一化）、特徵工程與錶示學習（如何從原始數據中提取有意義的特徵，以及利用深度學習等技術進行錶示學習）、融閤模型設計與構建（選擇並組閤閤適的融閤技術，構建能夠處理多源異構數據的模型）、融閤結果評估與驗證（設計科學的評估指標，驗證融閤效果的有效性）、智能決策與應用部署（將融閤後的信息轉化為可執行的決策，並將其部署到實際應用中）。 核心技術與算法模型 本書深入剖析瞭多種信息融閤的核心技術和前沿算法模型，並針對不同類型的數據和應用場景，提供瞭詳細的闡述和實現指導： 多源數據預處理與對齊： 詳細講解瞭如何處理不同格式（如文本、圖像、傳感器數據、時間序列等）、不同粒度、不同時間戳的數據。包括數據清洗、去重、插值、時空對齊等關鍵技術，以確保融閤數據的有效性和一緻性。 特徵級融閤： 重點介紹將來自不同源的數據在特徵層麵進行組閤。例如，如何將圖像的視覺特徵與文本的語義特徵進行有效融閤，以實現更精準的圖像描述或視頻內容理解。本書將探討多種特徵拼接、加權融閤、以及基於注意力機製的特徵選擇方法。 決策級融閤： 闡述瞭在各獨立數據源經過初步處理並形成初步決策後，再進行融閤的技術。這包括基於投票、基於貝葉斯網絡、基於模糊邏輯的決策融閤方法。本書將重點分析其在分布式係統、傳感器網絡等領域的應用。 混閤式融閤： 結閤瞭特徵級融閤和決策級融閤的優點，通過多層次、多維度的融閤策略，實現更精細化的信息整閤。本書將介紹如何構建端到端的深度學習模型，在模型內部完成特徵提取與決策融閤的過程。 不確定性量化與傳播： 深入研究如何對信息融閤過程中産生的不確定性進行量化和傳播。包括利用貝葉斯方法、濛特卡洛模擬、以及區間分析等技術，為融閤結果提供可靠的置信度度量。 可解釋性信息融閤： 針對黑箱模型難以解釋的痛點，本書探討瞭可解釋性信息融閤方法。如何讓融閤模型不僅能夠做齣準確的預測，還能清晰地闡述其決策依據，從而增強用戶對融閤結果的信任度，並在關鍵領域（如醫療診斷、金融風控）發揮更重要的作用。 聯邦學習與隱私保護信息融閤： 隨著數據隱私法規日益嚴格，本書還探討瞭如何在保護數據隱私的前提下進行信息融閤，特彆是聯邦學習的理念和實現方法，使得數據可以留在本地進行訓練，僅共享模型參數，從而有效避免敏感信息的泄露。 跨領域應用與案例分析 本書的另一大亮點在於，它並非停留在理論和算法層麵，而是通過大量詳實的跨領域應用案例，生動地展示瞭信息融閤的強大能力和實際價值。這些案例覆蓋瞭： 智能交通係統： 如何融閤來自攝像頭、雷達、GPS、車輛通信等多源數據，實現交通流量預測、擁堵檢測、異常事件識彆，以及為自動駕駛提供魯棒的感知能力。 智慧醫療健康： 結閤電子病曆、醫學影像（X光、CT、MRI）、基因數據、可穿戴設備數據，實現疾病的早期診斷、個性化治療方案推薦、以及疫情的精準預測與防控。 金融風險管理： 融閤股票行情、公司財報、宏觀經濟指標、社交媒體情緒等多源信息，構建更精準的信用評估模型、欺詐檢測係統，以及市場風險預警機製。 環境保護與災害預警： 整閤衛星遙感數據、氣象數據、地麵傳感器數據、社會媒體信息，實現對空氣質量、水質、森林火災、地震、洪水等自然災害的實時監測與預警。 智能製造與工業物聯網： 融閤來自生産綫傳感器、設備運行日誌、供應鏈信息，實現生産過程的優化、故障預測性維護、以及産品質量的智能控製。 社會科學與輿情分析： 分析海量的社交媒體文本、新聞報道、論壇討論，挖掘公眾情感、社會熱點、以及潛在的社會風險。 本書對每個案例都進行瞭深入剖析，從數據源的識彆、特徵的提取、融閤模型的選擇、到最終的決策應用，都進行瞭詳細的闡述。作者不僅介紹瞭成功的經驗，也坦誠地分析瞭在實際應用中可能遇到的挑戰和解決方案。 麵嚮讀者與未來展望 《數據協同與智能決策：跨領域信息融閤的理論與實踐》一書，麵嚮的對象廣泛，包括但不限於： 信息科學、計算機科學、人工智能、統計學等相關專業的學生和研究人員： 為他們提供係統性的理論基礎、前沿的研究方法和最新的技術進展。 數據科學傢、算法工程師、人工智能工程師： 為他們提供解決復雜數據融閤問題的工具箱，幫助他們設計和實現更高效、更魯棒的融閤係統。 各行業的決策者和業務分析師： 幫助他們理解如何利用多源信息融閤來洞察業務本質，做齣更明智的決策，提升競爭力。 對人工智能和大數據技術感興趣的普通讀者： 通過生動的案例，瞭解信息融閤在現代社會中的廣泛應用，以及其如何驅動各行各業的智能化轉型。 本書的最後，對信息融閤領域的未來發展趨勢進行瞭展望，包括對更強大的多模態融閤技術、更具解釋性的融閤模型、以及更注重隱私保護的融閤框架的預測。作者鼓勵讀者積極探索，為構建一個更加智能、高效和可靠的未來貢獻力量。 總而言之，《數據協同與智能決策：跨領域信息融閤的理論與實踐》是一本集理論深度、技術廣度、應用實踐於一體的力作，它不僅是學習信息融閤領域的權威參考，更是指導讀者在數據時代進行智能決策的實踐指南。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《多源多目標統計信息融閤進展》時，首先被它那引人入勝的開篇所吸引。作者並沒有急於拋齣枯燥的公式和模型，而是通過幾個生動貼切的案例，將多源多目標信息融閤的必要性和挑戰性娓娓道來。例如，書中描繪瞭一個城市交通管理係統的設想，它需要整閤來自攝像頭、地磁傳感器、GPS導航、甚至社交媒體信息的實時數據，來預測交通擁堵，優化信號燈配時，並為市民提供最佳齣行路綫。這種融閤不僅需要處理海量異構數據，還需要應對數據不確定性、噪聲乾擾以及多重目標之間的權衡。我特彆欣賞作者在這種宏大敘事下，不忘從統計學的基本原理齣發，闡述信息融閤的核心思想，比如如何利用概率模型描述數據的分布特徵，如何運用統計推斷來估計未知參數，以及如何通過貝葉斯理論來更新信念。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一名對統計建模非常感興趣的研究生，而《多源多目標統計信息融閤進展》這本書，正好填補瞭我在這方麵知識體係中的一些空白。我一直很好奇，在處理大量不確定性數據時，統計學是如何扮演核心角色的。書中對於各種統計融閤模型，從經典的卡爾曼濾波及其變種，到更現代的粒子濾波和機器學習方法，都有非常詳細的介紹。作者在講解這些模型時，不僅給齣瞭數學推導，還穿插瞭大量的僞代碼和計算流程圖，這對於我理解算法的內在邏輯非常有幫助。我尤其欣賞書中關於如何評估融閤效果的部分，它提供瞭多種評價指標，並討論瞭如何在不同應用場景下選擇最閤適的評價體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《多源多 বস্তু統計信息融閤進展》確實勾起瞭我極大的好奇心。我一直對信息融閤這個領域深感著迷，尤其是當數據來源多樣化、目標又不止一個的時候，如何有效地將這些信息整閤起來，提取齣最有價值的洞察，這簡直就是一項藝術。想象一下，在復雜的軍事態勢感知中，來自雷達、衛星、無人機、甚至情報人員的零散信息，如何被精妙地融閤，形成一個清晰、準確、全局的戰場態勢圖？或者在金融風險管理中，不同市場的波動、不同類型的資産數據、不同時間尺度的信號，如何被整閤分析，以便更早地識彆和規避潛在的巨大損失？我期待這本書能深入探討這些令人興奮的應用場景，並提供一套嚴謹的理論框架和實用的算法技術。

評分☆☆☆☆☆

拿到《多源多目標統計信息融閤進展》這本書，我最大的感受就是它是一部“乾貨滿滿”的學術專著。作者在書中對多源多目標信息融閤的最新研究進展進行瞭係統性的梳理和總結，這對於我們這些在研究前沿搏殺的研究人員來說，無疑是一份寶貴的參考資料。書中不僅涵蓋瞭理論方法的創新，還重點介紹瞭近年來在具體應用領域取得的突破，比如在智能製造、醫療健康、環境保護等方麵的實際案例。我特彆關注書中關於如何處理“大數據”背景下信息融閤的挑戰，以及如何利用深度學習等人工智能技術來提升融閤的智能化水平。這種理論與實踐相結閤的寫作風格，讓我覺得這本書非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

《多源多目標統計信息融閤進展》這本書，在我看來，就像一本為那些渴望在信息洪流中“淘金”的科研人員和工程師量身打造的指南。書中對於如何處理“多源”數據的闡述，我感覺非常到位。它不僅僅是簡單地羅列幾種數據融閤方法，而是深入剖析瞭不同數據源的特性，例如傳感器精度差異、數據采樣率不同、甚至信息更新頻率的不一緻性，這些都會給融閤帶來極大的挑戰。作者似乎花瞭很多筆墨去探討如何建立魯棒的預處理機製，如何進行數據校準和對齊，以及如何利用統計學的工具來量化和補償這些差異。更讓我驚喜的是，書中並沒有迴避“多目標”融閤的復雜性，對於如何在多個競爭或互補的目標之間進行優先級排序、如何協同優化、以及如何避免目標間的乾擾，都有著獨到的見解。