MULTISENSOR ,MULTISOURCE INFORMATION FUS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dasarathy, Belur V.

出品人:

页数:448

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出版时间:

价格:1359.15

装帧:

isbn号码:9780819449597

丛书系列:

图书标签:

• 信息融合
• 多传感器
• 多源信息
• 数据融合
• 感知融合
• 机器学习
• 人工智能
• 信号处理
• 模式识别
• 决策支持

好的，这是一份针对一本名为《多源信息融合：基础、方法与应用》的图书的详细简介，该简介旨在描绘一本不包含您提到的《MULTISENSOR, MULTISOURCE INFORMATION FUS》中特定内容的图书的特点。 --- 图书简介：《多源信息融合：基础、方法与应用》 聚焦前沿：构建稳健的决策支持系统 本书《多源信息融合：基础、方法与应用》系统性地阐述了信息融合领域的核心理论、关键技术以及在实际工程中的应用实践。本书的视角集中于如何从异构、冗余或互补的多个数据源中提取最具价值的信息，以提升系统的整体性能、鲁棒性和决策的准确性。 本书的独特价值在于其对融合层次的清晰划分和对特定数学工具的深入剖析，完全侧重于构建高可靠性的信息处理框架，而非停留在传统意义上的传感器数据集成层面。 我们着重探讨的是如何在高层语义理解、不确定性量化和动态适应性方面实现突破。 第一部分：融合的理论基石与数学框架 本部分为全书的理论基础，旨在为读者建立对信息融合本质的深刻理解。我们避免了对单一传感器的简单数据对齐描述，而是将重点放在信息论、概率论和决策论在融合环境下的应用。 第一章：信息融合的认知模型与层次结构 本章首先界定了信息融合的现代内涵，将其置于决策支持系统的宏观框架下。我们详细讨论了融合的三个经典层次（数据层、特征层、决策层），并引入了更适应现代大数据环境的“认知层融合”概念，即如何融合不同来源的知识和推理结果。本章强调的是信息的语义层次的差异性，而非单纯的物理信号差异。 第二章：不确定性量化与信息度量 信息融合的挑战核心在于处理不确定性。本章深入探讨了处理不确定性的主流数学工具。 概率论方法（贝叶斯框架）： 详细阐述了扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及其在高维、非线性系统中的应用局限。重点讨论了后验概率的精确计算与近似求解策略。 非概率性方法： 详细介绍Dempster-Shafer (DS) 证据理论（也称为贝叶斯概率的泛化）在处理知识冲突和不完全信息方面的优势。我们着重分析了DS理论中信度分配函数（Belief Function）的构建方法，特别是在缺乏先验知识时的操作规范。 模糊集与信息熵： 讨论如何利用模糊逻辑处理语言变量和模糊关系，并通过各种熵度量（如Shannon熵、Renyi熵）来量化信息源的有效性和冗余度。 第三章：信息融合的架构设计与性能评估 本章聚焦于系统层面的设计哲学。我们对比了中心化融合、分布式融合和混合式融合的优劣。性能评估方面，我们超越了简单的均方误差（MSE）指标，引入了如风险价值（Value at Risk, VaR）、决策正确率的置信区间估计等更贴近实际工程风险控制的评估体系。 第二部分：先进融合算法与模型驱动 本部分是本书的技术核心，着重于利用先进的计算智能和优化理论来解决复杂的融合问题。 第四章：基于优化理论的特征级融合 特征级融合是实现高精度识别的关键。本章侧重于如何通过优化方法对不同源提取的特征向量进行最佳组合。 稀疏表示与字典学习： 探讨如何利用共同字典学习（Co-dictionary Learning）来挖掘多源特征间的内在联系，实现特征的低维、高判别性表示。 流形学习与多视图学习： 重点介绍非线性降维技术，如局部保留投影（LPP）和谱嵌入（Spectral Embedding），用于在共享低维子空间中融合高维特征，确保融合后的特征保持类别间的最大可分性。 第五章：决策层融合的智能范式 决策层融合关注的是如何整合来自不同子系统的最终判断。本书强调的是学习而非简单的多数投票。 支持向量机（SVM）与集成学习： 详细讲解了如何将来自不同分类器的输出作为新的特征集，训练一个更高层的元分类器（Meta-Classifier）。重点讨论了异构学习器权重分配的优化方法。 基于规则和本体的知识融合： 探讨如何利用语义网络和本体论来表示领域知识，并通过逻辑推理（如一阶逻辑）对不同来源的证据进行演绎推理和归纳融合。 第六章：动态与自适应融合机制 在时变环境中，融合策略必须具备自适应能力。本章专门探讨了系统的学习和重构能力。 在线权重调整与在线优化： 介绍基于梯度下降和次梯度方法的在线学习算法，用于实时调整不同信息源在融合过程中的权重，以应对环境的突变。 信息增益驱动的融合门控： 提出一种基于实时信息增益评估的门控机制，系统可以动态地“打开”或“关闭”特定信息源的输入，避免低质量或误导性信息对最终决策的污染。 第三部分：特定领域的应用案例分析 本书的第三部分将理论与工程实践紧密结合，展示了先进融合技术在复杂系统中的实际效能，这些案例均侧重于高层次的系统集成与决策优化。 第七章：复杂环境下的态势认知系统 本章聚焦于军事、安防等领域的态势理解。案例集中于如何融合雷达探测数据、电子侦察信号特征、公开报道信息（文本数据）以及历史行为模式（时序数据），构建一个统一、连贯的事件链条，而非简单地对目标位置进行平均。 第八章：多模态医学诊断支持系统 在医疗领域，本书展示了如何融合影像学数据（如MRI、CT）、实验室生化指标数据（数值型）以及电子病历中的自由文本描述（自然语言信息）。这里的融合是基于诊断路径和风险评估的，重点在于如何利用证据理论处理诊断结果间的矛盾，并提供概率化的风险等级建议。 第九章：工业互联网中的预测性维护 本章探讨了如何整合来自不同传感器（振动、温度、电流）的实时数据（数据层），与设备的历史故障日志、维护工单（知识与文本层）以及设备的设计规范（本体层）。融合的目标是构建一个高精度的剩余使用寿命（RUL）预测模型，并通过鲁棒的集成学习框架输出可解释的维护建议。 --- 总结：本书的读者定位 《多源信息融合：基础、方法与应用》面向对信息系统设计、数据科学和决策支持有深入需求的高级工程师、系统架构师、研究人员和研究生。本书提供了坚实的数学基础和前沿的算法工具箱，旨在培养读者设计和实现下一代高可靠性、高智能化的多源信息处理系统的能力，其关注点在于信息的语义价值提炼、不确定性的精细化处理以及系统决策的鲁棒性优化。 本书的理论深度和方法的广度，确保了其内容侧重于融合过程的内在机制与高级计算模型，而非基础的数据采集或简单的多路复用技术。读者将掌握如何构建一个真正能够“理解”并“整合”异构知识的智能系统。

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我最近在找一些关于如何提升决策质量的书籍，而《MULTISENSOR, MULTISOURCE INFORMATION FUS》这个名字一下子就抓住了我的眼球。我从事的行业经常需要面对各种不确定性，而信息的不完整或不准确往往是导致决策失误的主要原因。我非常好奇这本书会提供哪些方法论，来帮助我们整合来自不同渠道、不同特性的信息。比如，是不是会讲到一些关于信息置信度评估的技巧？如何判断哪个来源的信息更可靠，或者如何权衡不同来源的冲突信息？我希望书中能够提供一些具体的框架或模型，而不是泛泛而谈。例如，在金融投资领域，分析师们是如何从宏观经济数据、公司财报、行业新闻、甚至是社交媒体的情绪分析中，提炼出有价值的投资线索的？这本书会不会揭示这些“秘密武器”？再者，信息融合的“fus”这个词，也让我联想到一些高级的统计学或机器学习方法。我期盼书中能对这些技术进行深入浅出的讲解，让我能够理解其原理，甚至在实际工作中进行应用。总之，我希望这本书能够成为我解决信息孤岛、提升决策水平的得力助手。

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我是一名数据科学家，一直对信息融合这个领域抱有浓厚的兴趣。当我在书架上看到《MULTISENSOR, MULTISOURCE INFORMATION FUS》这本书时，立刻被它所吸引。书名直击核心，明确地表达了其研究的重点——如何从多传感器、多来源获取的信息中进行有效融合。我猜想，这本书一定会深入探讨各种信息融合的策略和算法，比如早期融合、晚期融合，以及一些更复杂的基于深度学习的融合方法。我特别期待书中能够详细介绍一些在实际应用中卓有成效的案例，比如在机器人导航中，如何将激光雷达、摄像头、惯性测量单元等传感器的信息进行融合，以实现高精度的定位和路径规划。又或者是在金融风控领域，如何整合交易数据、信用报告、舆情分析等多种信息来源，构建更准确的风险评估模型。我希望这本书能够为我提供一套系统性的知识体系，让我能够更好地理解和掌握信息融合的关键技术，从而在我的工作中能够有更多的创新和突破。

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这本书的名字听起来就充满了吸引力，让人对其中内容充满了好奇。想象一下，在信息的海洋中，如何从不同的传感器、不同的来源那里搜集到零散的片段，然后像拼凑一幅巨大的拼图一样，将它们有机地结合起来，最终形成一个清晰、完整的画面。这不仅仅是一个技术层面的挑战，更是一种思维方式的升华。在如今这个数据爆炸的时代，我们每天都被海量的信息包围，但真正有价值的信息往往隐藏在表象之下，需要我们具备高度的洞察力和整合能力。这本书，我猜，就是为我们打开了这扇通往“智慧”的大门，让我们学会如何从杂乱无章的数据中提炼出规律，如何利用多源信息来弥补单一来源的不足，从而做出更明智的决策。我特别期待书中能够深入探讨一些具体的案例，比如在自动驾驶领域，如何整合摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器的数据，以确保车辆在复杂多变的环境中安全行驶。又或者是在环境保护方面，如何结合卫星遥感、地面监测站、公众举报等多种信息源，构建一个全面的污染监测和预警系统。这些应用场景的出现，将让理论知识变得更加生动和实用，也更能激发我的学习热情。

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老实说，书名《MULTISENSOR, MULTISOURCE INFORMATION FUS》一开始让我觉得有点过于技术化，不太敢轻易翻阅，生怕晦涩难懂。但仔细琢磨一下，它所蕴含的意义却相当普遍和重要。在我们日常生活中，何尝不是如此？我们通过眼睛、耳朵、鼻子、触觉接收信息，这些都是不同的“传感器”。而这些信息又来自不同的“来源”：新闻报道、朋友的建议、自己的经验、网络上的讨论等等。如何将这些零散的信息融会贯通，形成对事物更全面的认知，正是我们不断学习和成长的过程。我希望这本书能用一种更易于理解的方式，来阐释信息融合的精髓。也许会从一些非常基础的例子开始，比如如何通过结合不同人的评价来选择一部电影，或者如何通过观察天气预报和天空的云层来判断是否要带伞出门。然后，循序渐进地引入更复杂的概念和技术。我特别希望能看到一些关于如何处理不确定性和模糊性的讨论，因为现实世界的信息往往并非非黑即白。总而言之，我期待这本书能像一位循循善诱的老师，引导我学会如何更聪明地吸收和利用信息，从而做出更明智的判断。

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这是一本让我产生强烈共鸣的书名。《MULTISENSOR, MULTISOURCE INFORMATION FUS》——光是这个标题，就足以点燃我对探索信息背后奥秘的热情。在人工智能飞速发展的今天，多模态学习和信息融合已经成为核心的研究方向之一。我迫切地想知道，这本书是如何系统性地阐述这一领域的。它是否会深入讲解不同传感器（如视觉、听觉、文本、甚至是触觉）之间信息交互的原理？如何克服不同模态信息在数据格式、时间同步、噪声特性上的差异？书名中的“FUS”——融合，更是吸引我。我渴望了解，作者是如何将这些看似独立的信息，通过巧妙的算法和模型，整合成一个更强大、更全面的信息表征。例如，在智能安防领域，如何将监控视频、音频报警、以及网络上的社交媒体信息进行融合，从而更有效地识别和预测潜在的威胁？或者在医疗健康领域，如何整合病人的病史、基因数据、以及实时生理监测数据，为医生提供更精准的诊断和治疗方案？我期望这本书能够提供理论深度与实践应用并重的精彩内容。

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