Classic Works on the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Dempster, Arthur P.

出品人:

页数:680

译者:

出版时间:

价格:2347.00元

装帧:HRD

isbn号码:9783540253815

丛书系列:

图书标签:

• Dempster-Shafer Theory
• Belief Functions
• Evidence Theory
• Uncertainty
• Data Fusion
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Probability
• Decision Making
• Expert Systems

深度探究：不确定性管理与决策支持的新范式 图书名称： 深度探究：不确定性管理与决策支持的新范式 内容简介： 本书旨在为读者提供一个关于处理和量化不确定性问题的全面、前沿的视角。我们生活在一个信息流复杂、数据源异构的时代，传统的概率论方法在面对某些特定的知识鸿沟和证据冲突时，往往显得力不从心。本书不再着眼于已有的成熟理论框架，而是专注于探索那些旨在扩展和革新我们理解和建模不确定性的新兴方法论和实践应用。 第一部分：超越概率的局限性——不确定性建模的新兴挑战 本部分深入分析了在复杂系统分析、人工智能推理以及关键领域（如医学诊断、安全评估）中，标准概率框架所面临的固有挑战。我们探讨了认知不确定性（Epistemic Uncertainty）与随机不确定性（Aleatoric Uncertainty）的本质区别，以及为何在缺乏完整先验知识或存在相互矛盾的证据时，概率分配会变得武断或难以维护。 知识鸿沟的量化： 重点讨论了在完全不知道特定事件发生概率时，如何使用区间、模糊集或定性描述来表达知识的不足。我们分析了如何将这种“不知道”的状态，转化为可计算的模型输入，而非简单地归零或均分概率质量。 证据的冲突与融合： 当多个独立的、但结论相左的证据源同时出现时，如何进行合理的证据聚合是一个关键难题。本书不讨论既有的贝叶斯更新规则，而是着重考察那些能够识别、隔离并处理证据冲突的创新技术，例如基于证据理论的冲突度量，以及如何将冲突转化为需要进一步调查的信号，而非简单地被平均掉。 定性推理的数学基础： 探索了将人类基于经验和直觉的定性判断（如“可能”、“很可能”、“几乎确定”）转化为可操作的数学结构的必要性。这部分涉及非单调逻辑、定性概率理论（QPT）的现代发展，以及如何构建一个既能保持人类推理的直观性，又具备数学严谨性的推理引擎。 第二部分：信息结构化与可信度评估的新视角 本书将大量篇幅用于介绍如何构建和管理信息结构，以支持更健壮的决策过程。这不仅仅是数据清洗，而是关于如何对信息本身的来源、完整性和可靠性进行建模。 来源可信度与权威性建模： 在信息爆炸的背景下，评估信息来源的相对权威性至关重要。我们详细介绍了如何构建动态的、情境依赖的“可信度函数”。这包括对信息提供者的历史准确性、专业背景以及信息传播路径进行多维度评估，并将这些评估结果作为推理过程中的调节因子。 信息片段的语义关联与上下文依赖： 传统的模型往往将证据视为孤立的点。本部分强调了信息片段之间的复杂关联性。我们考察了如何利用图论和语义网络来映射证据之间的支持、反对或中立关系，确保在合成信息时，不会因为忽略上下文而产生错误结论。 决策空间的可视化与探索： 面对高度不确定的环境，决策者需要清晰地理解不同决策路径下的潜在风险分布。本书介绍了几种先进的可视化技术，它们能够将高维的不确定性空间压缩到易于理解的界面上，帮助决策者识别鲁棒性最高的决策策略，而不是仅仅追求期望收益最大的那个。 第三部分：在实践中构建鲁棒的决策系统 本部分关注如何将上述理论创新转化为实际可用的工程和管理工具。我们侧重于那些需要高度自动化和高可靠性验证的领域。 自适应学习与模型校准： 决策模型不应是静态的。我们探讨了如何在系统运行过程中，利用反馈循环对不确定性模型进行实时校准。这涉及“模型漂移”的检测，以及在环境变化时，如何安全地调整对证据的权重分配，以维持决策系统的长期有效性。 人机协作中的不确定性传递： 在许多关键任务中，最终决策仍由人类做出。本书详细分析了如何设计“透明化”的推理过程，确保系统不仅输出结论，还能清晰地展示其不确定性的来源、证据链的薄弱环节，以及替代性解释。这要求系统能够用非技术性的语言解释其“不确定”的程度，从而赋能人类专家做出更明智的干预。 面向安全和韧性的系统设计： 针对关键基础设施和网络安全领域，本书提出了“容错性驱动的不确定性管理”方法。其核心思想是：当不确定性达到某个阈值时，系统应自动触发降级操作或采取预防性措施，以保证系统功能不会完全丧失。这涉及到对“可接受风险边界”的预先定义和系统性嵌入。 总结： 本书不是对任何单一理论的梳理，而是对整个不确定性管理哲学的一次深刻反思和前瞻性探索。它面向研究人员、高级工程师以及需要在信息缺失、冲突或高度复杂性环境中做出关键战略决策的实践者。通过系统地剖析当前方法论的局限，并引入多角度的创新解决方案，本书旨在激发读者跳出传统思维定式，构建出更能适应真实世界复杂性的智能系统和决策框架。我们相信，对不确定性的深刻理解和精确管理，是未来一切高级智能活动的基石。

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