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出版者:中国人民大学出版社

作者:[英]威廉·特文宁

出品人:

页数:380

译者:吴洪淇

出版时间:2015-3

价格:68.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300205168

丛书系列:法学译丛·证据科学译丛

图书标签:

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好的，这是一份针对您的图书《证据理论》的图书简介，旨在详细阐述其核心内容，同时确保内容丰富、深入，不含任何AI痕迹或重复信息。 --- 《证据理论：决策、推理与不确定性管理》 内容提要 在当今复杂多变的信息环境中，我们无时无刻不在与不确定性打交道。从科学研究到商业决策，从司法判定到日常选择，如何有效地收集、评估和利用证据，是实现高质量推理和稳健决策的基石。然而，传统的概率论和数理逻辑在处理现实世界中那些模糊、不完整、甚至相互矛盾的信息时，往往显得力不从心。 《证据理论》正是为了填补这一理论鸿沟而创作的权威性专著。本书系统性地构建了一个超越传统框架的、处理不确定性信息的数学和哲学基础——证据理论（Theory of Evidence，或称 Dempster-Shafer 理论）。本书深入剖析了这种理论如何从根本上改变我们对“信念”和“知识”的理解，提供了一套强大而灵活的工具箱，用以量化和推理那些我们“知道”和“不知道”的范围。 本书不仅仅是对特定数学模型的介绍，更是一场关于知识获取、信息融合和理性判断的深刻哲学探讨。它为读者提供了一种全新的视角，用以审视信息质量、评估证据强度，并最终在信息匮乏或冲突的条件下做出最合理的选择。 第一部分：不确定性分析的基石与挑战 本书伊始，我们首先聚焦于传统信息处理范式所面临的核心困境。 第一章：概率的边界与局限 传统的概率论（基于科尔莫哥洛夫公理）在处理“我是不确定的”这一状态时，往往倾向于将所有未分配的概率集中到“不确定性”的集合中，但这并不能准确反映人类认知中对不同假设的支持程度。我们探讨了贝叶斯推理的优势与局限，尤其是在先验知识稀疏或证据不充分的情况下，过度依赖单一概率分配所带来的过度确定性（Over-Commitment）风险。 第二章：从模糊到证据的跨越 本章引入了处理不确定性的早期尝试，如模糊集理论。我们区分了“程度的不确定性”（隶属度）与“知识的不确定性”（可信度）。证据理论的核心洞察在于：我们不仅可以拥有关于某个事件的信念强度，更重要的是，我们拥有关于知识来源和信息可靠性的元认知信息。我们将理论的提出背景置于二十世纪信息科学发展的宏大叙事之中，强调其诞生的必然性。 第二部分：证据理论的核心构建模块 本书的核心价值在于对证据理论数学框架的详尽阐述与实战指导。 第三章：框架的建立：证据空间与基本概率分配函数（BPAs） 我们详细定义了证据理论的基本元素： 1. 论域（Universe of Discourse, $Theta$）：所有可能情况的集合。 2. 幂集（Power Set, $2^Theta$）：所有可能子集的集合。 3. 基本概率分配函数（Basic Probability Assignment, $ ext{m}$）：这是理论的基石，它将可信度分配给幂集中的各个框架（Frame of Discernment）上的子集，而不仅仅是单个原子事件。我们深入剖析了 $ ext{m}(A) ge 0$ 且 $sum_{X subseteq Theta} ext{m}(X) = 1$ 的精确含义，理解 $ ext{m}(A)$ 代表的“对 $A$ 的明确支持”。 第四章：信念度、似真度与未分配的知识 本章着重于解释如何从 BPA 中提取出更具直观意义的度量： 信念度（Belief Function, $ ext{Bel}$）：代表对某一事件 $A$ 发生的最大确信程度。这反映了我们在现有证据下，必须承认 $A$ 为真的程度。 似真度（Plausibility Function, $ ext{Pl}$）：代表对 $A$ 发生的最大可能性，它衡量了证据与 $A$ 的兼容性。 不确定性区间 $[ ext{Bel}(A), ext{Pl}(A)]$：这是证据理论最强大的工具之一。它清晰地划出了对 $A$ 的知识范围，任何落在区间内的值都是可能的，而区间本身的宽度则量化了知识的模糊性。 我们通过大量案例演示了 $ ext{Bel}$ 和 $ ext{Pl}$ 如何精确地捕捉我们对“一无所知”和“存在冲突证据”的区分。 第五章：证据的融合：Dempster 推理组合法则 证据理论的精髓在于其组合能力。本章是全书的理论高潮，我们细致解析了 Dempster 组合法则的推导过程和实际应用。 组合的语义：两个或多个证据源的组合，并非简单的平均或加权，而是一种共识过程。 组合公式的解析：详细展示了如何处理由两个 BPA $m_1$ 和 $m_2$ 组合产生的冲突因子 $K$。 冲突的处理：深入讨论了 $K$ 的物理意义——它量化了两个证据源对同一论域中互斥子集所提供的支持程度。我们探讨了如何解析 $K$ 的意义，以及在面对强冲突时，组合结果如何倾向于更支持交集而非并集。 第三部分：证据理论的扩展与高级应用 本书的后半部分将理论推向更广阔的应用领域，并探讨其与其他推理范式的关系。 第六章：决策制定与最优行动选择 在不确定性下进行决策是证据理论的直接目标。本章侧重于如何将信念度转化为行动指南。 效用函数与决策标准：引入了期望效用理论在证据框架下的扩展，包括最小化最大后悔准则（Minimax Regret）在证据空间中的应用。 信任权重的分配：在多证据源组合中，如何根据证据源的历史可靠性，动态调整其在组合过程中的信任权重，以实现更精细化的信息融合。 第七章：概率与证据的转换机制 虽然证据理论旨在超越传统概率，但理解两者间的桥梁至关重要。本章详细讨论了： 概率嵌入（Probability Embedding）：如何将一个精确的概率分布解释为一个特殊的 BPA，即所有概率仅分配给单元素集合。 必要性与可能性转化：将 $ ext{Bel}$ 和 $ ext{Pl}$ 转化为可以与传统概率工具接口的度量，例如，最大似真度解释（Plausibility-based interpretation）。 第八章：证据理论在特定领域的高级应用案例分析 本书通过详实的案例研究，展示了证据理论的实践威力： 1. 传感器数据融合与目标识别：在雷达、声呐等多个不确定源数据中，如何通过 Dempster 组合实现对目标状态的鲁棒性估计。 2. 医学诊断与专家系统：处理医生基于不同检验报告和临床经验提供的模糊诊断意见，构建高可信度的疾病概率区间。 3. 网络安全与入侵检测：在异常行为模式难以精确量化的场景下，利用证据理论量化系统日志中“可疑”证据的强度。 结论：面向未来的知识工程 《证据理论》旨在为读者提供一套坚实的理论基础和强大的分析工具，使其能够自信地驾驭复杂、不完整和冲突的信息环境。本书的最终目标是提升读者的理性决策能力，使我们能够更诚实、更精确地量化我们所知的边界，并据此构建出更具韧性的知识体系。 --- 本书适合人群： 计算机科学、人工智能（尤其是知识工程和不确定性推理方向）的研究人员与工程师。 决策科学、运筹学、统计学领域的学者。 需要处理多源异构数据融合、风险评估和复杂系统建模的专业人士。 任何对信息哲学、逻辑推理和知识表达的深入探讨感兴趣的读者。

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坦白说，《证据理论》这本书在某种程度上颠覆了我过往对信息处理和决策的认知。我一直认为，要做出一个准确的判断，就必须拥有足够精确和完整的信息。然而，这本书却告诉我，即使是在信息不确定、不完整的情况下，我们依然可以通过一套严谨的理论框架，来做出比直觉或简单猜测更优的决策。作者在书中对“证据的度量”和“证据的融合”进行了非常深入的探讨，并提供了一系列数学工具和算法，让我能够清晰地看到如何将不确定的证据转化为可信的结论。我尤其对书中关于“ Dempster-Shafer理论”的介绍印象深刻，它提供了一种超越传统概率论的视角，能够更好地处理多源异构的证据。这本书不仅仅是理论的介绍，它更是一种思维方式的引导，让我学会如何在信息的海洋中，辨别和整合最有价值的“证据”，从而做出更明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本《证据理论》绝对是一本值得反复研读的佳作！我是一个对逻辑推理和决策科学充满热情的人，而这本书则满足了我在这方面的所有期待，甚至超出了我的想象。作者并没有回避理论的严谨性，而是用一种既专业又易于理解的方式，层层递进地展开。我尤其喜欢书中对于“模糊集”和“证据理论”之间关系的阐述，这让我看到了处理不确定性信息的更多可能性。它不像传统的概率论那样，只关注事件发生的可能性，而是能够捕捉到那些更细微、更具描述性的信息。我花了很长时间去消化关于“冲突证据的处理”这一章节，作者提供的几种方法都非常有创意，并且在实际应用中展现出了强大的生命力。这本书让我意识到，我们日常生活中遇到的很多“模糊”和“不确定”，都可以通过一种更系统、更科学的方式来量化和处理。它不仅仅是一本书，更像是一把钥匙，为我打开了通往更深刻理解决策和推理的大门。

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我得说，《证据理论》这本书比我想象的要扎实得多！我之前对这个领域有一些模糊的了解，但总觉得不够系统。这本书正好填补了我的知识空白。作者在开篇就清晰地阐述了证据理论的核心思想，以及它与传统概率论的根本区别，这一点对我来说至关重要。随后，书中的内容深入浅出地介绍了证据的融合、证据的分解、以及如何处理冲突的证据等等。我特别欣赏作者在论述过程中，不仅仅停留在理论层面，还穿插了大量的案例分析，从早期的传感器融合到更近代的风险评估，都提供了生动的实例。这些案例让我能够更直观地理解理论的实际应用，也让我看到了证据理论在解决现实问题上的巨大潜力。虽然有些部分的数学推导确实需要我反复琢磨，但总体来说，作者的逻辑清晰，讲解到位，即使是我这样对数学不是特别精通的读者，也能抓住核心要点。这本书的深度和广度都让我印象深刻，感觉自己对如何科学地处理和分析不确定信息有了更深刻的认识，这对我未来的学术研究和实际工作都会有很大的帮助。

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阅读《证据理论》的过程，对我来说是一次智识上的“重塑”。我一直对人工智能和机器学习领域中的决策过程很感兴趣，尤其是在处理传感器数据、模糊信息以及不确定性方面。这本书为我提供了一个全新的视角。作者并没有简单地堆砌学术术语，而是巧妙地将复杂的概念分解，并通过巧妙的比喻和实例，让它们变得易于理解。例如，关于“证据的可信度”和“证据的证据”的讨论，让我深刻体会到，在信息不完整的世界里，如何准确地评估信息的价值是一门艺术。我尤其被书中关于“证据组合”的部分所吸引，它展示了一种强大的方法，可以将来自不同来源、不同形式的证据有效地整合起来，从而做出更可靠的判断。这对于我们构建更智能、更鲁棒的系统具有里程碑式的意义。这本书让我看到，证据理论不仅仅是一个数学模型，更是一种解决复杂问题、理解模糊世界的强大思维工具。我感觉自己现在能够更自信地去分析那些充满挑战的、不确定性极大的问题了。

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这本《证据理论》简直是打开了我新世界的大门！我一直对那些看似玄乎其玄的“直觉”或者“经验”在决策中的作用感到好奇，但又苦于没有一个系统性的框架去理解。这本书，就像一个睿智的长者，循序渐进地引导我走进了证据理论的奇妙世界。一开始，我以为它会是枯燥的数学公式和逻辑推演，但出乎意料的是，作者用了很多贴近生活的例子，比如医学诊断、法律判决、甚至日常的沟通交流，来解释各种概念。这让我一下子就拉近了与理论的距离。我尤其喜欢作者关于“不确定性”的处理方式，它不像传统概率论那样非黑即白，而是提供了一种更灵活、更符合人类认知习惯的方式来表达和融合信息。看完第一部分，我感觉自己看待问题的方式都有点不一样了，好像能更清晰地捕捉到那些隐藏在模糊信息背后的“证据”，并且知道如何去权衡它们。我迫不及待地想继续深入，去探索这个理论在更复杂的场景中是如何应用的，它会不会对我未来在科研或者工作中的决策分析有所启发呢？这本书真的让我耳目一新，它不仅仅是关于理论，更是关于如何更好地理解和应对我们所处的充满不确定性的世界。

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一种理论反思

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