基于多元统计图表示原理的信息融合和模式识别技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业

作者:洪文学

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2008-1

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787118053845

丛书系列:

图书标签:

• 设计
• 统计学
• 信息融合
• 模式识别
• 多元统计
• 图表示
• 数据分析
• 机器学习
• 智能系统
• 数据挖掘
• 统计学习
• 图像处理

深入探索现代科学与工程的基石：多维数据分析与复杂系统建模 图书名称：深度解析：现代科学与工程中的多维数据结构与复杂系统建模方法 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨在当代科学研究与工程实践中日益重要的多维数据分析、复杂系统建模以及决策支持技术。本书聚焦于如何有效地处理和解释那些维度高、结构复杂、内在关联性强的非线性数据集合，并在此基础上构建出能够准确描述、有效预测和优化现实世界复杂系统的数学模型。 全书内容横跨统计学、信息论、控制论和计算机科学的交叉领域，内容严谨、论证详实，旨在帮助读者建立起从原始数据到高级认知，再到实际应用的全流程知识体系。 第一部分：复杂数据结构的量化与预处理 现代科学研究常常面对海量、多源、异构的数据。本部分将重点解析如何对这些复杂数据进行有效的量化、清洗和降维处理，为后续的高级分析奠定坚实基础。 第一章：高维数据的内在结构与挑战 本章首先界定了“高维”的范畴，并深入探讨了在高维空间中，数据的稀疏性、距离测度失真（如“维度灾难”）以及内在流形结构的复杂性。我们将详细分析经典统计学方法（如皮尔逊相关系数、协方差矩阵）在高维数据面前的局限性。讨论将从基础的欧氏空间延伸至更抽象的度量空间，为理解后续的非线性降维技术做铺垫。 第二章：信息熵与数据有效编码 本章侧重于信息论在数据压缩与表示中的应用。我们将详细阐述香农熵、条件熵、互信息等核心概念，并将其应用于评估数据的内在信息量和冗余程度。重点将放在如何利用信息熵的度量，来指导特征选择过程，确保保留对系统行为最具贡献的关键信息，同时剔除噪声和冗余维度。我们将介绍基于最大相关-最小冗余（mRMR）原则的特征选择算法。 第三章：线性与非线性降维技术的系统比较 降维是处理高维数据的关键步骤。本章对主流的降维技术进行系统性的梳理和比较。 线性方法回顾： 详细解析主成分分析（PCA）的数学推导，探讨其对数据方差最大化的几何意义，并讨论因子分析（FA）与PCA在模型假设上的本质区别。 非线性流形学习： 重点介绍如何揭示数据内在的低维流形结构。我们将深入讲解Isomap、局部线性嵌入（LLE）以及t-SNE（t分布随机邻域嵌入）的核心算法思想、优缺点及适用场景。特别强调t-SNE在可视化中的强大能力及其参数敏感性分析。 第二部分：复杂系统的建模与表征 在完成了数据的有效预处理后，本部分将转向如何利用这些结构化的信息来建立精确描述和解释复杂系统的数学模型。 第四章：基于图论的网络拓扑分析 许多现实世界的系统（如生物网络、社会关系、电力系统）本质上都是网络结构。本章将介绍图论在系统建模中的应用。内容包括图的表示（邻接矩阵、关联矩阵）、核心拓扑指标（中心性度量：度中心性、介数中心性、特征向量中心性）的计算方法及其在系统功能理解中的意义。我们将深入探讨小世界网络和无标度网络的生成模型及其在系统鲁棒性分析中的价值。 第五章：概率图模型与因果推断 本章探讨如何通过概率图模型来刻画系统内部变量间的相互依赖关系。我们将详细介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）的结构学习与参数学习过程，着重讲解如何利用这些网络进行概率推理和预测。此外，本章还将引入Judea Pearl的因果推断框架，讨论Do-calculus在区分相关性与因果性中的核心作用，为建立具有解释力的系统模型提供理论支撑。 第六章：动态系统的建模与状态估计 对于随时间演化的复杂系统，动态建模至关重要。本章将从连续时间系统和离散时间系统两方面展开。重点介绍卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的递推最优估计原理，并将其扩展到扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以应对非线性系统的状态估计问题。同时，也将探讨基于粒子滤波（Particle Filtering）的蒙特卡洛方法在极端非高斯、多模态环境下的应用。 第三部分：模式识别、分类与决策支持 将模型应用于实际问题的识别和决策是本领域的目标。本部分聚焦于如何利用已建立的模型和特征空间进行有效的分类、聚类和决策制定。 第七章：先进的监督与无监督学习算法 本章将超越基础的线性分类器，深入探究现代模式识别中的高效算法。 支持向量机（SVM）的核方法： 详细解析核函数（如高斯核、多项式核）如何将数据映射到高维特征空间，并阐述间隔最大化的优化目标。 集成学习方法： 深度剖析Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）的工作原理，重点分析它们如何通过组合多个弱分类器来提升模型的稳定性和准确性。 聚类分析： 对层次聚类和基于密度的聚类（如DBSCAN）进行深入比较，讨论如何在高维数据中确定最优聚类数。 第八章：模型的可解释性与鲁棒性评估 在许多关键应用领域（如金融、医疗诊断），模型的“黑箱”特性是不可接受的。本章关注如何提升模型的透明度和可靠性。我们将介绍后Hoc可解释性技术，如局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值，用于解释个体预测结果。同时，本章也探讨了模型对输入扰动的敏感性分析，以及如何通过交叉验证和模型集成来量化和增强模型的泛化能力与鲁棒性。 第九章：基于模型的决策优化与策略制定 本章将理论与工程实践紧密结合。内容将涉及如何将建立的预测模型嵌入到优化框架中，以制定最优控制或决策策略。重点讨论马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）在序列决策问题中的应用，并结合强化学习的基本思想，指导读者如何利用系统模型进行主动学习和策略迭代，实现系统性能的长期优化。 本书结构清晰，逻辑严密，从数据源头到最终决策链条，层层递进，为研究人员、高级工程师和研究生提供了一套系统的、具有前沿性的工具箱和理论框架，以应对日益复杂的现代科学与工程挑战。

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应用方面读到了很多不知道的，有些收获。但对基本原理讲的不清楚，好多会碰到的难点都一笔带过。。。。。没有代码，没动力自己动手做。。。。

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