BF:多源多目標統計信息融閤進展 [美] 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mahler pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mah 著

圖書標籤:

• 統計信息融閤
• 多源信息融閤
• 多目標跟蹤
• 數據融閤
• 目標跟蹤
• 傳感器融閤
• 信息處理
• 機器學習
• 人工智能
• 雷達信號處理

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118114966

商品編碼：29391431827

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

基本信息

書名:多源多目標統計信息融閤進展

定價：218.00元

售價：174.4元

作者: 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mahler）,

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2017-12-01

ISBN：9787118114966

字數：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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作為2007年版Statistical Multisource-Multitarget InformatioFusion一書的姊妹篇，《多源多目標統計信息融閤進展》係統全麵地介紹瞭集信息融閤近10年來的理論及技術進展，密切結閤弱小目標檢測、聯閤跟蹤識彆、集群目標跟蹤、多源異質融閤、傳感器配準、傳感器／平颱資源管理等實際應用問題，內容新穎且係統性強。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》按專業化程度和應用水平分為五篇26章：有限集統計學初步（第2～6章）；標準觀測模型的RFs濾波器（第7～15章）；未知背景下的RFS濾波器（第16～18章）；非標觀測模型的RFs濾波器（第19—22章）；RFS傳感器與平颱管理（第23—26章）。主要內容涵蓋：有限集與多目標的數學基礎、貝葉斯建模／濾波與性能評估、經典有限集濾波器、多傳感器有限集濾波、跳變多目標係統濾波、聯閤的濾波與傳感器配準、多目標平滑器、動態未知背景下的有限集濾波、疊加式傳感器濾波、圖像傳感器檢測前跟蹤、群／簇／擴展目標跟蹤、模糊觀測下的集濾波、單／多目標傳感器管理控製的理論及近似。
　　《多源多目標統計信息融閤進展》可為從事雷達／光電信息係統設計及其信息綜閤的技術人員提供理論指導與實際參考，同時也可作為高等院校相關專業研究生的學習教材。計算科學傢、物理學傢、數學傢以及其他從事信息融閤理論研究的人員也可從《多源多目標統計信息融閤進展》中獲益。

目錄

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第1章 緒論
1．1 有限集統計學概覽
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 關於FISST的一些誤解
1．1．3 觀測一航跡關聯方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 擴展至非常規觀測
1．2 有限集統計學新進展
1．2．1 經典PHD和CPHD濾波器進展
1．2．2 多目標平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD濾波器
1．2．4 非點目標PHD濾波器
1．2．5 經典多伯努利濾波器的進展
1．2．6 麵嚮“原始數據”的RFS濾波器
1．2．7 理論進展
1．2．8 非常規觀測融閤方麵的進展
1．2．9 邁嚮大一統
1．3 本書結構

第I篇 有限集統計學初步
第2章 有限集
2．1 簡介
2．2 單傳感器單目標統計學
2．2．1 基本符號
2．2．2 狀態空間和觀測空間
2．2．3 狀態／觀測、概率質量函數與概率密度
2．2．4 目標運動模型與馬爾可夫密度
2．2．5 觀測模型與似然函數
2．2．6 非常規觀測
2．2．7 單傳感器單目標貝葉斯濾波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS與點過程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代數性質
2．4 多目標統計學梗概
第3章 多目標微積分
3．1 簡介
3．2 基本概念
3．2．1 集函數
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函變換
3．2．4 多目標密度函數
3．3 集積分
3．4 多目標微分
3．4．1 Gfiteaux方嚮導數
3．4．2 Volterra泛函導數
3．4．3 集導數
3．5 多目標微積分的重要公式
3．5．1 多目標微積分基本定理
3．5．2 集積分變量替換公式
3．5．3 聯閤空間上的集積分
3．5．4 常數法則
3．5．5 求和法則
3．5．6 綫性法則
3．5．7 單項式法則
3．5．8 冪法則
3．5．9 乘積法則
3．5．1 0鏈式法則
3．5．1 1第二鏈式法則
3．5．1 2第三鏈式法則
3．5．1 3第四鏈式法則
3．5．1 4Clark通用鏈式法則
……

第Ⅱ篇 標準觀測模型的RFS濾波器
第Ⅲ篇 未知背景下的RFS濾波器
第Ⅳ篇 非標觀測模型的RFS濾波器
第Ⅴ篇 傳感器、平颱與武器管理

附錄

作者介紹

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範紅旗，陝西閤陽人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室副教授，IEEE會員。2001年獲清華大學機械工程係學士學位，2008年獲國防科技大學工學博士學位，2015年瑞典厄勒布魯大學移動機器人與嗅覺（MRO）實驗室訪問學者。獲國傢科技進步奬二等奬和省部級奬勵各1項，齣版譯著《多源多目標統計信息融閤》（2013年度引進版科技類圖書奬）.閤作編著《導彈與製導》和《製導概覽》MOOC教材，發錶論文100多篇，博士論文獲2011年湖南省博士論文。主要研究領域：主動感知係統、目標跟蹤、信息融閤與智能導引等。
　　
　　盧大威，湖北安陸人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教員。2004年和2005年分獲國防科技大學電子工程專業學士學位和信息與通信工程專業碩士學位，2006年於國防科技大學攻讀博士學位.2012年畢業留校任教至今。發錶學術論文30餘篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統建模與仿真、雷達信號與數據處理、有限集與貝葉斯估計等。
　　
　　蔡飛，湖南常德人。空軍試驗訓練基地工程師。2008年和2015年分獲國防科技大學電子工程專業工學學士學位和信息與通信工程專業博士學位。發錶SCI檢索論文4篇，閤作翻譯齣版《多源多目標統計信息融閤》。主要研究方嚮：雷達係統、信號處理、信息融閤。付強，湖南長沙人。國防科技大學自動目標識彆（ATR）重點實驗室教授、博士生導師、軍委裝備發展部某專業組專傢。主要從事自動目標識彆、雷達信號處理等方嚮的科研教學工作。近十餘年獲國傢科技進步二等奬2項，齣版學術專著《雷達目標識彆》《自動目標識彆評估方法及應用》，主編《製導技術應用叢書》（公開發行17.7萬冊）.主講中國大學精品視頻公開課《製導新講》（“愛課程”“網易公開課”上綫），主講全國工程碩士MOOC課程《製導器術道》（“學堂在綫”上綫），指導多名博士生獲全軍及湖南省博士論文。

文摘

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序言

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第1章 緒論
1．1 有限集統計學概覽
1．1．1 FISST的理念
1．1．2 關於FISST的一些誤解
1．1．3 觀測一航跡關聯方法
1．1．4 有限集方法
1．1．5 擴展至非常規觀測
1．2 有限集統計學新進展
1．2．1 經典PHD和CPHD濾波器進展
1．2．2 多目標平滑器
1．2．3 未知背景下的PHD和CPHD濾波器
1．2．4 非點目標PHD濾波器
1．2．5 經典多伯努利濾波器的進展
1．2．6 麵嚮“原始數據”的RFS濾波器
1．2．7 理論進展
1．2．8 非常規觀測融閤方麵的進展
1．2．9 邁嚮大一統
1．3 本書結構

第I篇 有限集統計學初步
第2章 有限集
2．1 簡介
2．2 單傳感器單目標統計學
2．2．1 基本符號
2．2．2 狀態空間和觀測空間
2．2．3 狀態／觀測、概率質量函數與概率密度
2．2．4 目標運動模型與馬爾可夫密度
2．2．5 觀測模型與似然函數
2．2．6 非常規觀測
2．2．7 單傳感器單目標貝葉斯濾波器
2．3 有限集
2．3．1 RFS與點過程
2．3．2 RFS的例子
2．3．3 RFS的代數性質
2．4 多目標統計學梗概
第3章 多目標微積分
3．1 簡介
3．2 基本概念
3．2．1 集函數
3．2．2 泛函
3．2．3 泛函變換
3．2．4 多目標密度函數
3．3 集積分
3．4 多目標微分
3．4．1 Gfiteaux方嚮導數
3．4．2 Volterra泛函導數
3．4．3 集導數
3．5 多目標微積分的重要公式
3．5．1 多目標微積分基本定理
3．5．2 集積分變量替換公式
3．5．3 聯閤空間上的集積分
3．5．4 常數法則
3．5．5 求和法則
3．5．6 綫性法則
3．5．7 單項式法則
3．5．8 冪法則
3．5．9 乘積法則
3．5．1 0鏈式法則
3．5．1 1第二鏈式法則
3．5．1 2第三鏈式法則
3．5．1 3第四鏈式法則
3．5．1 4Clark通用鏈式法則
……

第Ⅱ篇 標準觀測模型的RFS濾波器
第Ⅲ篇 未知背景下的RFS濾波器
第Ⅳ篇 非標觀測模型的RFS濾波器
第Ⅴ篇 傳感器、平颱與武器管理

附錄

《多源多目標統計信息融閤：理論、方法與應用》 引言 在信息爆炸的時代，我們麵臨著海量、異構、動態變化的數據。如何從這些紛繁復雜的信息源中提取有價值的洞見，並做齣準確的決策，已成為科學研究與工程實踐中的核心挑戰。尤其是在軍事偵察、環境監測、智能交通、醫療診斷、金融風控等眾多領域，單一信息源往往不足以提供全局、可靠的認知，信息的有效融閤成為提升係統整體性能的關鍵。本書正是聚焦於這一重要領域，深入探討多源多目標統計信息融閤的理論基礎、核心方法以及前沿應用，旨在為研究人員和工程師提供一套係統的理論框架和實用的技術工具。 第一章：信息融閤的基石——信息與不確定性 信息融閤的本質是整閤來自不同信源的信息，以獲得比任何單一信源更準確、更完整的描述。本章首先從信息論的角度齣發，闡釋信息的基本概念，包括熵、互信息等，以及信息量與不確定性之間的深刻聯係。我們將分析信息源的特性，如信源的可靠性、精度、獨立性等，這些特性直接影響融閤結果的質量。 接著，本章將詳細介紹不確定性在信息融閤中的錶現形式。不確定性並非僅僅是“不知道”，它可能源於測量誤差、模型偏差、環境乾擾、主觀判斷的模糊性，甚至信息本身的內在隨機性。我們將探討不同類型的不確定性，例如隨機不確定性（概率分布描述）、認知不確定性（證據理論中的信任度）以及模糊不確定性（模糊集閤理論）。理解和量化這些不確定性是進行有效信息融閤的前提。 此外，本章還會觸及信息融閤的基本原則，例如“局部信息全局利用”、“化零為整”、“去冗餘增信息”等，為後續章節的理論推導和方法構建奠定堅實的基礎。我們將強調，信息融閤並非簡單的“加權平均”，而是一個復雜的信息處理過程，需要審慎考慮各種因素。 第二章：統計信息融閤的理論基礎 本章深入挖掘統計學在信息融閤中的核心作用。我們將從概率統計的基本概念齣發，介紹貝葉斯定理作為信息融閤的基石。貝葉斯定理提供瞭一種將先驗知識與新的觀測數據結閤，從而更新信念（後驗概率）的數學框架。我們將通過具體的例子，展示如何利用貝葉斯更新來整閤不同來源的概率信息。 卡爾曼濾波及其擴展（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）是處理動態係統信息融閤的經典方法。本章將詳細講解卡爾曼濾波的原理，包括狀態估計、協方差傳播等，並分析其在處理綫性高斯係統中的優勢。隨後，我們將探討非綫性係統下卡爾曼濾波的擴展，以及它們在實際應用中的局限性和改進方嚮。 除瞭概率模型，證據理論（Dempster-Shafer Theory）為處理不確定性和不精確信息提供瞭另一種強大的工具。本章將介紹證據理論中的基本概念，如基本概率分配（BPA）、信任函數、似然函數，以及Dempster組閤規則。我們將展示證據理論如何有效地整閤來自多個信源的、可能存在衝突的證據，並給齣最終的決策依據。 此外，模糊集閤理論及其信息融閤方法也將被引入。模糊集閤理論能夠處理概念的模糊性，如“溫度很高”、“速度很快”等。本章將介紹模糊邏輯、模糊規則和模糊推理，並探討如何利用模糊聚類、模糊聚類融閤等方法來整閤模糊信息。 第三章：多源多目標信息融閤的核心方法 在建立堅實的理論基礎之後，本章將聚焦於解決多源多目標信息融閤中的具體技術難題。 3.1 數據層融閤： 數據層融閤是信息融閤的最低層次，直接處理原始的測量數據。本節將探討如何在不同傳感器格式、不同坐標係下進行數據的對齊和配準。例如，在目標跟蹤應用中，如何將來自不同雷達、紅外傳感器的數據在同一參考框架下進行統一。我們將介紹常用的幾何變換、坐標變換技術，以及如何處理傳感器之間的時空錯位問題。 3.2 特徵層融閤： 特徵層融閤是在對原始數據進行初步處理後，提取的具有代錶性的特徵信息進行融閤。這包括對目標的高、低級特徵進行提取和描述，例如目標的形狀、紋理、顔色、運動軌跡等。本節將討論不同類型的特徵提取方法，如SIFT, SURF, HOG等，並重點介紹如何設計有效的特徵錶示，以便於後續的融閤。我們將探討如何對不同傳感器提取的同類特徵或異類特徵進行匹配和關聯，進而實現信息融閤。 3.3 決策層融閤： 決策層融閤是在每個獨立的信源經過處理後，生成各自的決策或判斷，然後將這些獨立決策進行整閤，形成最終的全局決策。本節將介紹各種決策融閤技術，包括投票機製、加權平均、最大似然估計、貝葉斯網絡決策以及基於學習的決策融閤方法。我們將分析不同決策融閤方法在處理信息不一緻性、信源故障等情況下的魯棒性。 3.4 目標跟蹤中的信息融閤： 目標跟蹤是信息融閤領域的一個典型應用場景。本章將深入探討多目標跟蹤（MOT）中的信息融閤挑戰，包括目標的識彆、關聯、狀態估計和軌跡維護。我們將介紹經典的聯閤概率數據關聯（JPDA）、多假設跟蹤（MHT）等方法，並分析現代基於深度學習的目標跟蹤算法如何融入多源信息。 3.5 針對衝突和不一緻信息的處理： 在實際應用中，來自不同信源的信息往往存在衝突或不一緻。本節將專門討論處理這些問題的策略，包括異常值檢測、衝突消減技術、基於容錯的信息融閤以及魯棒估計方法。我們將介紹如何識彆和剔除不可靠信源，或者如何根據不一緻信息的程度進行加權處理，以減小其對融閤結果的影響。 第四章：信息融閤的先進技術與方法 本章將介紹當前信息融閤領域的研究熱點和前沿技術，為讀者提供更廣闊的視野。 4.1 基於機器學習的信息融閤： 機器學習，特彆是深度學習，正在深刻地改變信息融閤的麵貌。本節將介紹如何利用神經網絡（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN、Transformer）來學習從多源數據到融閤結果的映射。我們將探討深度學習在特徵提取、目標識彆、場景理解等方麵的優勢，以及如何構建端到端的深度融閤模型。 4.2 認知信息融閤： 認知信息融閤關注於模仿人類的認知過程，實現更高級彆的智能信息融閤。這包括對上下文信息的理解、推理和決策。本節將介紹基於本體（Ontology）的知識錶示與推理、語義信息融閤以及情境感知信息融閤等概念。 4.3 分布式與去中心化信息融閤： 在一些大規模、分布式係統中，集中式的信息融閤可能麵臨通信瓶頸和單點故障的風險。本節將介紹分布式信息融閤和去中心化信息融閤的技術，例如聯邦學習（Federated Learning）、基於邊緣計算的信息融閤等。這些方法能夠在不集中所有數據的情況下，實現信息共享和協同決策。 4.4 實時信息融閤： 在許多應用場景中，信息融閤需要實時進行，以支持快速響應。本節將探討如何設計高效的算法和數據結構，以及利用並行計算和硬件加速技術，來滿足實時信息融閤的需求。 第五章：多源多目標統計信息融閤的應用領域 本章將通過具體的案例，展示信息融閤在各個領域的實際應用價值。 5.1 軍事與國防： 在軍事領域，信息融閤是實現情報、監視、偵察（ISR）能力的關鍵。我們將探討如何融閤雷達、衛星、無人機、光學傳感器等多種平颱的信息，以實現對目標的精確探測、識彆和跟蹤，為指揮決策提供支持。 5.2 環境監測與災害預警： 在環境保護和災害預警方麵，信息融閤可以整閤衛星遙感、地麵傳感器、氣象數據、曆史記錄等信息，構建更全麵、更準確的環境模型，預測汙染擴散、洪水、地震等風險。 5.3 智能交通係統： 智能交通係統依賴於對路況、車流量、行人行為等信息的實時融閤，以優化交通信號控製、路徑規劃、車輛協同行駛，提高交通效率和安全性。 5.4 醫療健康： 在醫療領域，信息融閤可以整閤患者的病曆數據、醫學影像（X光、CT、MRI）、基因組數據、可穿戴設備監測數據，為醫生提供更全麵的診斷依據，輔助個性化治療方案的製定。 5.5 金融風控： 在金融領域，信息融閤可以整閤交易數據、客戶信息、社交媒體信息、新聞報道等，構建更強大的風險評估模型，用於欺詐檢測、信用評分、市場風險預測。 5.6 機器人與自主係統： 對於機器人和自主係統而言，信息融閤是其感知外部環境、進行導航和決策的基礎。本書將探討如何融閤來自攝像頭、激光雷達、慣性測量單元（IMU）等傳感器的數據，使機器人能夠理解周圍環境並安全有效地執行任務。 結論 信息融閤是一個充滿挑戰但也極具潛力的研究領域。本書從理論基礎到核心方法，再到前沿技術和實際應用，係統地梳理瞭多源多目標統計信息融閤的方方麵麵。我們相信，通過對本書的學習，讀者能夠深刻理解信息融閤的本質，掌握相關的理論和技術，並能夠將其應用於解決實際問題，推動相關領域的發展。未來的研究將繼續探索更高效、更魯棒、更智能的信息融閤技術，以應對日益增長的信息挑戰。

評分☆☆☆☆☆

“BF”這個縮寫，雖然放在瞭書名的開頭，但並沒有直接給齣其具體的含義，這讓我在閱讀前就産生瞭一絲懸念。 我猜測，這或許是作者團隊的標識，或者是對某個關鍵概念的簡潔代稱，甚至是一種獨特的命名習慣。 無論如何，它都為這本書增添瞭一絲神秘感，並激發瞭我去探究其背後含義的興趣。 有時候，一個獨特的標識能夠幫助人們快速識彆和記憶某個領域或某項研究。 我希望在閱讀過程中，能夠逐漸理解“BF”所代錶的意義，並將其與書中探討的多源多目標統計信息融閤的進展聯係起來。 這種未知感，使得我對這本書的閱讀不僅僅是對知識的渴求，更帶有一點解謎的樂趣。 我相信，當深入瞭解這本書的內容後，我也會對“BF”這個縮寫有著更深刻的理解，並可能將其作為認識和引用該研究成果的一個重要綫索。

評分☆☆☆☆☆

“統計信息融閤”這四個字，在我看來，是整本書的核心脈絡。這錶明，作者並非僅僅停留在定性的描述，而是要用嚴謹的統計學語言來構建信息融閤的框架。 這意味著書中會大量涉及概率論、數理統計、機器學習等經典統計學理論，並可能在此基礎上提齣新的統計模型和算法。 我腦海中浮現齣各種經典的統計融閤方法，比如貝葉斯推斷、卡爾曼濾波、粒子濾波等等。 但“多源多目標”的場景，無疑會讓這些經典方法麵臨更大的挑戰。 信息來源的多樣性可能導緻數據的不一緻性、噪聲的乾擾、甚至是不確定性的疊加，而多目標的設定則要求融閤模型能夠同時處理多個相互依賴的輸齣。 我不禁猜想，馬勒教授是否在書中提齣瞭全新的融閤框架，能夠有效地處理這些復雜性？他是否對不同信息源的可靠性進行瞭量化評估，並根據其置信度來加權融閤？他是否設計瞭能夠同時優化多個目標函數，並處理目標間權衡的算法？ 我認為，這本書的價值，很大程度上取決於它在統計理論上的創新性，以及這些創新如何能夠帶來更準確、更魯棒、更高效的信息融閤結果。

評分☆☆☆☆☆

[美] 羅納德·馬勒（Ronald P.S.Mahler）這個署名，對我而言，並非一個耳熟能詳的名字，但這恰恰激起瞭我更大的好奇心。一位來自美國的研究者，在“多源多目標統計信息融閤”這個領域，竟然能有如此深入的進展，足以被收錄進一本專門的書籍，這本身就說明瞭他的學術造詣和研究的獨特性。我很好奇，這位學者是如何從零開始，一步步梳理和構建起這個復雜的理論體係的？他是在什麼樣的一個研究背景下，發現瞭這一領域的需求和潛力？他的研究方法是否具有顛覆性？是否藉鑒瞭其他學科的理論，並將其巧妙地應用於信息融閤？我設想，這本書中可能包含大量的數學公式和算法推導，但更讓我期待的是，這些理論是如何被轉化為實際應用的。例如，在金融分析中，如何整閤宏觀經濟數據、公司財報、以及市場情緒指標，來預測股票價格的波動？或者在醫療診斷中，如何融閤病人的病史、影像學檢查、基因測序數據，來為病人製定最精準的治療方案？馬勒教授的貢獻，很可能就體現在他為解決這些現實世界難題提供瞭堅實的理論基礎和創新的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《BF:多源多目標統計信息融閤進展》著實讓我眼前一亮。盡管我還沒來得及深入閱讀，單是這個書名就已經勾勒齣瞭一個充滿挑戰與機遇的研究領域。 “多源”二字暗示瞭信息的來源並非單一，而是紛繁復雜，這可能涉及到傳感器數據、曆史文獻、觀測記錄，甚至是社會調查結果等等。這無疑增加瞭信息整閤的難度，但也意味著一旦融閤成功，我們就能獲得比單一信息源更全麵、更深入的洞察。而“多目標”則進一步拓展瞭融閤的深度和廣度。它錶明信息融閤不僅僅是為瞭一個單一的結論，而是要服務於多個、可能相互關聯甚至衝突的目標。這就像在一個復雜的決策場景中，我們需要權衡不同的利益點，尋找最佳的解決方案。想象一下，在自動駕駛汽車的研發中，融閤來自雷達、攝像頭、激光雷達等多個傳感器的數據，不僅是為瞭準確識彆障礙物（一個目標），更是為瞭預測其運動軌跡、規劃安全路徑、甚至理解行人的意圖（多個目標）。這種挑戰性讓我對書中將要探討的方法論充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，以及其“進展”二字，讓我感覺它並非一本停留在理論介紹的教材，而是一份前沿的研究成果總結。 “進展”意味著它不僅會迴顧過去的研究成果，更重要的是，它會展示當前領域最新的發展動態和趨勢。 我好奇，在多源多目標統計信息融閤這個快速發展的領域，目前的研究熱點是什麼？是否有哪些新的理論突破，或者新的應用場景正在湧現？例如，隨著人工智能技術的飛速發展，是否有一些深度學習的方法被巧妙地融入到瞭信息融閤的過程中？比如，利用神經網絡來學習不同信息源之間的復雜關聯，或者用強化學習來動態調整融閤策略以適應不斷變化的環境？ 我也想知道，這本書是否會探討信息融閤在一些新興領域的應用，例如在智慧城市建設中，如何融閤來自交通、環境、能源等多個子係統的數據，以優化城市運行效率？或者在國傢安全領域，如何整閤來自情報、監控、網絡等多個渠道的信息，以應對復雜的安全威脅？如果這本書能夠引領我瞭解這些前沿的動態，那將是一次非常有價值的學習體驗。