D-S证据理论信息建模与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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蒋雯，邓鑫洋 著

图书标签:

• 证据理论
• 信息建模
• 不确定性推理
• 决策分析
• 数据融合
• 人工智能
• 机器学习
• 风险评估
• 专家系统
• 智能系统

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030568755

版次：31

商品编码：12337976

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

页数：193

字数：253000

正文语种：中文

内容简介

《D-S证据理论信息建模与应用》以D-S证据理论应用中的关键问题研究为主线，研讨了D-S证据理论领域有关证据生成、冲突处理和决策等方面的经典研究成果，并介绍了不确定环境下基于证据理论的信息融合应用实例。《D-S证据理论信息建模与应用》共7章。第1章综述了证据理论的基本概念、存在的关键问题、研究现状以及主要应用领域等；第2~6章分别针对证据理论在实际应用中所存在的不确定信息建模、证据冲突度量、冲突证据融合、信度决策及计算复杂度等几个关键问题展开研究，并介绍了国内外一些相关的代表性工作。第7章给出了证据理论的两个典型应用案例，分别是故障诊断及多光谱图像弱小目标跟踪，展示了如何应用证据理论来解决实际工程问题。

目录

目录
第1章 绪论 1
1.1 信息融合 1
1.1.1 信息融合概述 1
1.1.2 信息融合模型 4
1.1.3 信息融合中信息的特性 5
1.1.4 多源信息融合方法介绍 6
1.1.5 信息融合的应用 7
1.2 D-S证据理论 8
1.2.1 证据理论基本概念 9
1.2.2 Dempster组合规则 10
1.2.3 证据理论融合框架 12
1.2.4 证据理论关键问题 13
1.3 证据理论研究现状 14
1.4 证据理论应用概述 16
1.5 本章小结 17
第2章 基于证据理论的不确定信息建模 18
2.1 引言 18
2.2 现有的BPA生成方法 18
2.3 基于三角模糊数的BPA生成方法 19
2.3.1 模糊集理论 19
2.3.2 基于三角模糊数的BPA生成过程 21
2.3.3 算例分析 27
2.4 基于高斯分布的BPA生成方法 29
2.4.1 基于高斯分布的BPA生成过程 29
2.4.2 算例分析 32
2.5 基于可靠性的二元组BPA生成方法 35
2.5.1 预备知识 35
2.5.2 基于可靠性的二元组BPA生成过程 36
2.5.3 算例分析 42
2.6 本章小结 47
第3章 证据理论中的冲突 48
3.1 引言 48
3.2 证据组合中的冲突悖论 49
3.2.1 证据冲突 49
3.2.2 证据冲突产生的原因 51
3.2.3 证据冲突产生的影响 52
3.3 证据冲突表示方法概述 53
3.3.1 冲突系数k 53
3.3.2 Jousse1me证据距离 55
3.3.3 Pignistic概率距离以及二元组冲突表示方法 57
3.4 基于证据关联系数的冲突度量 60
3.4.1 证据关联系数 60
3.4.2 证据关联系数的性质 61
3.4.3 基于证据关联系数的冲突表示 63
3.4.4 新冲突表示方法下的组合规则适用性 67
3.5 本章小结 71
第4章 冲突证据融合研究 72
4.1 引言 72
4.2 Dempster组合规则分析 72
4.2.1 Dempster组合规则及其性质 73
4.2.2 冲突证据融合问题 76
4.3 冲突证据融合方法概述 77
4.3.1 基于修改Dempster组合规则的方法 78
4.3.2 基于修改原始证据的方法 82
4.3.3 其他冲突证据组合方法 84
4.4 基于证据关联系数的冲突证据融合 86
4.4.1 基于证据关联系数的加权平均组合模型 87
4.4.2 算例分析 88
4.5 本章小结 91
第5章 信度决策模型 92
5.1 引言 92
5.2 基于BPA的决策方法 92
5.2.1 最大信度值原则 93
5.2.2 “最小点”原则 93
5.2.3 基于最小风险的决策 96
5.3 BPA转换概率的方法 96
5.3.1 Pignistic概率转换 97
5.3.2 似真函数概率转换 100
5.3.3 区间概率转换 102
5.3.4 DSmP概率转换 103
5.4 证据关联系数最大准则下的BPA转换概率 106
5.5 本章小结 113
第6章 证据理论计算复杂度研究 114
6.1 引言 114
6.2 问题简述 114
6.3 近似算法 116
6.3.1 经典近似算法介绍 117
6.3.2 基于证据关联系数的BPA近似算法 124
6.3.3 近似算法的对比分析 126
6.4 硬件加速 129
6.4.1 FPGA简介 129
6.4.2 FPGA开发流程 131
6.4.3 Dempster组合规则的FPGA实现 133
6.5 本章小结 137
第7章 证据理论典型应用案例 138
7.1 故障诊断 138
7.1.1 引言 138
7.1.2 应用背景 140
7.1.3 电机转子故障诊断框架 142
7.1.4 故障样板模式隶属度函数的建立 143
7.1.5 诊断实施 145
7.2 多光谱图像弱小目标跟踪 152
7.2.1 引言 152
7.2.2 应用背景 155
7.2.3 弱小目标跟踪框架 156
7.2.4 模型建立 157
7.2.5 背景运动估计 159
7.2.6 像素点分类 161
7.2.7 飞机选取及模型更新 167
7.2.8 实验结果 168
7.3 本章小结 173
附录 175
参考文献 183

探寻信息世界的边界：理论、方法与前沿应用 引言：信息时代的挑战与机遇 在信息爆炸的时代，我们面临着前所未有的信息洪流。数据的来源日益多样，其内在的模糊性、不确定性以及可能存在的冲突，使得我们传统的单一、精确信息处理方法显得力不从心。如何有效地融合来自不同信源、带有不同置信度、甚至相互矛盾的信息，从而做出更为可靠、鲁棒的决策，已成为科学研究和工程实践中的核心挑战。 传统的信息融合方法，如贝叶斯方法，虽然在处理概率不确定性方面取得了巨大成功，但往往需要预先知道信源的精确概率分布，并且难以直接处理不精确或模糊的信息。此外，当信源信息之间存在冲突时，贝叶斯方法可能难以有效整合。这为信息理论的发展提出了新的需求，亟需一种能够更灵活、更具包容性的信息建模与融合框架。 本书将带领读者深入探索信息世界的新边疆，重点聚焦于一种强大且富有前景的信息建模与融合理论——D-S证据理论（Dempster-Shafer Theory），并深入探讨其在信息处理与决策支持领域的广泛应用。本书旨在为研究人员、工程师和决策者提供一个全面而深入的视角，理解证据理论的核心概念，掌握其理论精髓，并能够将其灵活应用于解决现实世界中复杂的信息问题。 第一部分：理论基石——D-S证据理论的构建 本部分将为读者构建坚实的理论基础，详细阐述D-S证据理论的数学原理与核心概念。 第一章：不确定性信息的表达与度量 模糊性与不确定性的辨析： 区分概率不确定性（已知所有可能，只是缺乏统计数据）与模糊性（无法精确定义边界或属性）。 经典概率论的局限性： 探讨在某些情况下，概率论在表达和处理非精确信息时的不足，例如当信息缺失或信源不可靠时。 信念函数（Belief Function）的引入： 介绍信念函数作为核心的度量工具，它能够度量一个命题为真的证据的强度，而不仅仅是其发生的概率。 基本概率分配（Basic Probability Assignment, BPA）的定义与性质： 详细解释BPA如何将证据分配到基本事件集合（Frame of Discernment）的幂集上，以及其重要的非负性和总和为1的性质。 信任度（Plausibility）与似然度（Likelihood）的区分： 阐述信念函数如何引申出信任度和似然度，以及它们在信息不确定性度量中的不同意义。 第二章：证据的合成——Dempster组合规则 Dempster组合规则的原理： 深入解析Dempster组合规则如何有效地融合来自多个独立信源的证据，并处理证据之间的冲突。 规则的数学推导与解释： 提供Dempster组合规则的严谨数学推导，并从直观角度解释其背后的逻辑，即如何在共同支持的命题上累积证据，如何处理不完全支持的情况。 处理冲突证据的机制： 重点分析Dempster组合规则如何处理由不同信源提供的相互矛盾的证据，通过“归一化”过程来重新分配未被冲突排除的支持度。 组合规则的性质分析： 探讨Dempster组合规则的交换性、结合性等重要性质，以及这些性质如何保证信息融合结果的一致性和可预测性。 组合规则的局限性与扩展： 讨论Dempster组合规则在处理极端冲突情况下的潜在问题，并简要介绍一些对其进行的改进和扩展。 第三章：信息建模的深化 命题逻辑与证据理论的结合： 探讨如何使用命题逻辑来构建证据理论中的基本事件，并在此基础上进行信息建模。 层次化证据模型： 介绍如何构建包含多个层级或嵌套结构的证据模型，以应对复杂系统和多源信息融合的需求。 模糊集与证据理论的融合： 探讨如何利用模糊集理论来表达和处理更具模糊性的信息，并将其与证据理论相结合，构建更强大的信息模型。 本体论在证据建模中的作用： 阐述本体论如何为证据理论提供语义框架，定义概念、关系以及约束，从而构建更具结构化和解释性的信息模型。 第二部分：应用实践——D-S证据理论的落地 本部分将聚焦于D-S证据理论在各个领域的实际应用，展示其解决复杂问题的强大能力。 第四章：智能决策支持系统中的应用 多准则决策分析： 阐述如何利用证据理论来整合来自不同专家的意见、不同评价标准的信息，以支持复杂决策。 故障诊断与预测： 介绍证据理论在工业设备故障诊断中的应用，如何融合传感器数据、历史记录和专家知识，实现高精度的故障识别与预警。 风险评估与管理： 探讨证据理论在金融、工程项目等领域的风险评估应用，如何处理不确定风险因素，为风险决策提供支持。 医疗诊断与辅助决策： 展示证据理论在医疗领域的应用，如根据患者症状、检查结果和医学文献，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和鲁棒性。 第五章：信息融合与认知科学 多传感器信息融合： 详细讲解证据理论在处理来自雷达、声纳、光学等多种传感器信息时的优势，尤其是在信源异构、数据噪声较大的场景。 智能监控与目标识别： 探讨证据理论在智能监控系统中的应用，如如何融合不同视角、不同类型的视频信息，提高目标识别的准确性和鲁棒性。 人机交互中的信息整合： 分析证据理论在理解和处理用户意图、用户反馈等模糊信息方面的潜力，以实现更智能、更自然的人机交互。 知识表示与推理： 探讨证据理论如何为知识表示提供一种新的视角，以及如何基于证据理论进行不确定性推理。 第六章：新兴领域的探索 网络安全中的威胁检测： 介绍证据理论在网络入侵检测、恶意软件分析等方面的应用，如何融合来自不同安全设备的告警信息，更准确地识别潜在威胁。 自动驾驶与环境感知： 探讨证据理论在自动驾驶车辆的环境感知、障碍物检测与跟踪中的应用，如何融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器数据，提高系统的可靠性。 自然语言处理与情感分析： 分析证据理论在处理自然语言文本中的歧义、不确定性以及情感信息方面的潜力，以提高文本理解和情感分析的准确性。 分布式系统中的一致性与容错： 探讨证据理论在分布式计算、物联网等领域，如何处理节点故障、通信延迟等带来的不确定性，以保障系统的一致性和鲁棒性。 结论：迈向更智能、更可信的信息未来 D-S证据理论作为一种强大的信息建模与融合框架，为我们理解和处理信息世界中的不确定性提供了全新的视角和工具。本书对D-S证据理论的理论基石进行了深入剖析，并详细阐述了其在智能决策支持、多传感器信息融合、网络安全、自动驾驶等众多领域的广泛应用。 我们相信，通过深入学习和掌握D-S证据理论，研究人员和工程师能够开发出更智能、更鲁棒、更具可靠性的信息系统。未来的研究将继续聚焦于D-S证据理论的理论完善、算法优化以及在更多新兴领域的探索，以期在日益复杂的信息环境中，为人类社会的进步与发展贡献力量。 本书旨在为读者打开一扇通往信息世界深层奥秘的大门，激发大家对不确定性信息处理的深入思考，并鼓励大家在各自的领域内，将D-S证据理论的强大力量付诸实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，一种沉稳而富有科技感的蓝紫色调，加上简洁的标题字体，给人一种专业且深入的感觉。我一直对那些能够处理不确定性和模糊信息的理论很感兴趣，而“D-S证据理论”这个名字，听起来就充满了解决这类问题的潜力。我猜想书中会详细介绍D-S证据理论的核心概念，比如证据的融合、置信度分配、以及如何从看似矛盾的信息中提取出相对可靠的结论。毕竟，现实世界中的数据往往是碎片化、不完整的，甚至带有噪声，而D-S证据理论似乎能为我们提供一个更加 robust 的框架来应对这一切。我特别期待书中能够给出一些实际的应用案例，比如在模式识别、故障诊断、智能决策系统等领域，D-S证据理论是如何被巧妙地应用，从而取得比传统方法更优异的性能。如果书中能够深入浅出地讲解理论推导过程，并且配以清晰的图示和代码示例，那对于我这样的初学者来说，无疑是巨大的福音。当然，我也希望作者能够提及D-S证据理论的局限性，以及与其它不确定性推理方法的比较，这样才能让我对这个理论有一个更全面、更客观的认识。总的来说，这本书的标题让我充满了好奇和期待，希望它能真正为我打开一扇理解和应用D-S证据理论的大门。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我选择这本书，很大程度上是被“信息建模”这个词所吸引。在如今这个大数据时代，如何有效地将海量、异构的信息进行梳理、组织和表述，是极其重要的挑战。我期望这本书能够深入探讨如何利用D-S证据理论来构建一个强大且灵活的信息模型。这不仅仅是简单的数据库设计，更是涉及到如何表示知识、如何量化不确定性、以及如何动态更新信息。我设想书中会提供一套系统性的方法论，指导读者如何将现实世界的各种信息转化为D-S证据理论能够处理的语言，例如如何定义基本概率分配（BPA），如何处理证据的来源和可靠性，以及如何将这些信息整合成一个统一的模型。我特别关注书中是否会介绍一些信息建模的工具或框架，能够帮助我们快速地实现这些模型。在应用层面，我非常好奇D-S证据理论的信息建模能力在哪些具体场景下能够发挥出独特的优势。比如，在风险评估中，如何建立一个能够捕捉不同信息源的不确定性的模型？在推荐系统中，如何根据用户模糊的偏好信息构建一个有效的模型？这些都是我非常感兴趣的点，希望这本书能够提供一些启发性的解答和实际的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“应用”二字，让我看到了其巨大的实践价值。我一直认为，理论的生命力在于其应用。如果D-S证据理论仅仅停留在理论层面，那么它的影响力将大打折扣。因此，我迫切希望这本书能够提供一系列扎实且富有说服力的应用案例。我猜测书中会从多个领域选取典型的应用场景，例如在医学诊断方面，如何利用来自不同医疗设备的、可能存在差异的检查结果，通过D-S证据理论进行融合，从而提高诊断的准确性。又或者是在金融领域，如何整合各种市场信号、新闻报道、专家意见等不确定信息，来预测股票的涨跌。我尤其希望能看到书中能够对这些应用案例进行详细的剖析，包括问题的定义、模型的构建、算法的实现、以及最终的性能评估。更重要的是，我希望作者能够分享在实际应用过程中遇到的挑战和解决方案，以及D-S证据理论相比于其他方法在这些具体应用中的优势所在。如果书中能够附带一些开源代码或者Demo，那无疑会极大地提升其学习价值和可操作性，让我能够亲手去体验和验证D-S证据理论的强大之处。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的标题吸引，是因为“D-S证据理论”这个概念本身就充满了解决复杂问题的潜力。我对这类能够处理不确定性、模糊性和不完全信息的理论一直非常感兴趣。在我的工作和学习中，经常会遇到数据不完整、来源多样、甚至相互矛盾的情况，而传统的统计方法往往难以有效地处理这些问题。我期望这本书能够深入浅出地介绍D-S证据理论的核心概念，例如如何定义证据、如何分配置信度、以及如何通过证据的组合来获得更可靠的结论。我特别希望书中能够清晰地解释其基本公理和运算规则，并且通过丰富的例子来阐述其原理。同时，我也非常关注这本书在“信息建模”方面的贡献。在我看来，能够将现实世界的复杂信息转化为D-S证据理论能够理解的形式，是应用的关键。我希望书中能提供一套系统性的方法来指导信息建模的过程，包括如何进行证据的提取、表示和聚合。此外，“应用”这个词也表明这本书不仅仅是理论的探讨，更注重实际的落地。我期待书中能够提供一些具体的应用案例，展示D-S证据理论在各个领域是如何被应用的，并且能够分析其在这些应用中的优势和局限性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“D-S证据理论信息建模与应用”给我一种既有深度又有广度的感觉。我一直对如何构建一个能够处理不确定性和模糊性的信息系统很感兴趣。D-S证据理论听起来正是解决这类问题的有力工具。我希望书中能够详细介绍D-S证据理论的数学基础，包括其核心概念如基本概率分配（BPA）、证据的融合规则（如Dempster's rule）以及置信度和似然度是如何被定义的。同时，“信息建模”这个词让我期待书中能提供一套系统性的方法论，指导如何将现实世界中的各种信息，无论其来源、形式如何，都转化为D-S证据理论能够处理的规范化表示。这可能涉及到如何进行证据的识别、量化和整合。更重要的是，“应用”二字意味着这本书将理论付诸实践。我非常希望看到书中能够列举一些真实的、具有代表性的应用案例，例如在模式识别、故障诊断、风险评估、或者智能决策等领域，D-S证据理论是如何被成功应用的，并且能够展示其相对于传统方法的优势。我希望这本书能够为我提供一个理解和掌握D-S证据理论，并将其应用于实际问题的全面指南。