模糊信息优化处理技术及其应用

模糊信息优化处理技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:北京航空航天大学出版社
作者:黄崇福
出品人:
页数:241
译者:
出版时间:1995-02
价格:16.00
装帧:平装
isbn号码:9787810125307
丛书系列:
图书标签:
  • ccc
  • 知识工程
  • 信息
  • 模糊信息
  • 信息处理
  • 优化算法
  • 数据分析
  • 智能系统
  • 决策支持
  • 不确定性推理
  • 机器学习
  • 人工智能
  • 应用研究
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具体描述

内 容 简 介

本书较全面地介绍了模糊信息的特征,首次提出并论证了模糊信息不仅来自于度量尺度的模

糊性,而且来自于样本知识的非完备性,从而为模糊集方法进入与人的主观情绪无关的领域铺平

了道路。在此基础上,建立了非完备性模糊信息优化处理的理论,将信息分配方法发展成了信息扩

展原理,并提供了一系列实用的方法和模型。主要内容有:模糊信息分析、信息分配、信息扩散、工

程实际应用四个大的方面,还涉及到了模糊人工神经无网络和计算机仿真等一些较新的领域。本

书是《模糊技术与应用丛书》之一,可供数学、物理、经济、管理、计算机、农林、地震、地质、气象等专

业的科技人员、大学生和研究生使用。

机器视觉中的鲁棒性与自适应性:从理论到实践 本书导言 在当今信息爆炸的时代,机器视觉技术已渗透到我们生活的方方面面,从自动驾驶、工业检测到医疗影像分析,其重要性不言而喻。然而,在现实世界中,图像获取条件往往是复杂且多变的。传感器噪声、光照不均、遮挡、视角变化以及目标形变等因素,都对视觉系统的稳定性和可靠性构成了严峻挑战。因此,如何构建在各种不确定和变化的环境下依然能保持高效和准确性能的视觉系统,即提升系统的“鲁棒性”(Robustness)与“自适应性”(Adaptivity),成为了当前机器视觉领域的核心研究课题。 本书旨在系统、深入地探讨机器视觉系统中实现鲁棒性与自适应性的关键理论、算法与工程实践。我们摒弃了对特定模糊信息处理技术的简单罗列,而是聚焦于如何从根本上解决视觉数据固有的不确定性和变化性问题。全书内容结构严谨,理论推导详实,并通过大量的实际案例展示了这些先进技术的有效性。 第一部分:机器视觉中的不确定性源流与建模 本部分为全书的理论基础,详细剖析了导致机器视觉系统性能下降的根本原因,并建立了数学模型来描述这些不确定性。 第一章:视觉信息采集的内在局限性分析 本章首先回顾了经典图像处理的基本框架,并着重指出了其在面对真实世界复杂环境时的脆弱性。我们深入分析了图像传感器噪声(如高斯噪声、泊松噪声)的统计特性及其对特征提取的影响。此外,对成像过程中的几何失真(如镜头畸变)和辐射失真(如动态范围限制)进行了量化描述。理解这些不确定性的来源,是设计鲁棒算法的前提。 第二章:环境变化对视觉特征的影响建模 本章侧重于环境因素,特别是光照变化和视角变化。我们引入了反射模型(如Lambertian模型)来描述光照对物体表面的影响,并探讨了如何通过光照不变量(Illumination Invariants)的概念来缓解强度变化带来的影响。在视角变化方面,本章详细阐述了透视投影几何,并探讨了在缺乏精确相机参数时,如何通过特征匹配和几何约束来估计和补偿视角差异。 第三章:数据驱动的不确定性表征 不同于传统的精确建模方法,本章介绍了一种更贴近实践的数据驱动方法来表征不确定性。我们讨论了概率模型(如贝叶斯网络、高斯过程)在描述数据噪声和模型误差方面的应用。特别地,对于特征提取过程中可能出现的误匹配和丢失问题,本章引入了信息熵的概念,用以量化特征描述符的区分能力和信息的完备性。 第二部分:鲁棒性增强的关键算法与技术 本部分是本书的核心,涵盖了提升机器视觉系统抵抗干扰能力的各类先进技术,强调在数据层面和算法层面的双重防御。 第四章:抗噪与图像恢复的非局部方法 本章聚焦于图像去噪与恢复。我们详细介绍了基于非局部相似性(Non-Local Similarity)的图像处理方法,如非局部均值(NLM)滤波及其改进算法。这些方法的核心思想是利用图像中冗余的结构信息,通过搜索相似的图像块来更精确地估计噪声水平和真实纹理。随后,我们探讨了基于稀疏表示的图像恢复技术,如小波变换域和字典学习方法在去除高斯白噪声和脉冲噪声中的应用。 第五章:几何鲁棒性:特征提取与匹配的革新 特征的准确提取与匹配是几何视觉任务的基石。本章深入研究了对尺度、旋转和仿射变换不敏感的局部特征描述符(如SIFT、SURF的内在机制)。更重要的是,我们详细阐述了基于描述符的匹配策略的鲁棒性增强:从早期的比率检验到基于图论和能量最小化的鲁棒匹配算法(如RANSAC及其变体在处理外点时的机制)。 第六章:深度学习中的鲁棒性注入 随着深度学习在视觉领域的统治地位日益巩固,本章将焦点转向如何训练出更具鲁棒性的神经网络。我们系统分析了对抗性攻击(Adversarial Attacks)的原理及其对视觉分类和检测任务的威胁。随后,本书详细介绍了对抗性训练(Adversarial Training)、引入随机性扰动(Stochastic Perturbation)以及使用可解释性方法来理解和增强模型对输入变化的敏感度。 第三部分:自适应性实现与系统优化 鲁棒性关注于抵抗已知或可预测的干扰,而自适应性则要求系统能够根据环境的实时变化动态调整自身的参数和策略。 第七章:在线学习与模型更新策略 本章探讨了如何使视觉系统具备学习能力,以适应环境的缓慢漂移或新场景的出现。我们详细介绍了增量学习(Incremental Learning)和终身学习(Lifelong Learning)的框架,这些框架允许模型在不“遗忘”旧知识的前提下,高效地整合新的视觉数据。针对工业检测中的样本不平衡和概念漂移,本章提出了基于主动学习(Active Learning)的在线模型微调机制。 第八章:多源信息融合与不确定性管理 单一传感器或单一算法往往难以应对所有挑战。本章专注于多源异构数据的融合技术,以实现更全面的环境感知。我们探讨了卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)在状态估计中的应用,强调它们如何通过融合不同时间点或不同传感器的观测,来降低单一估计的不确定性。此外,贝叶斯网络在处理因果关系和不确定性推理方面的优势在本章得到深入阐述。 第九章:系统级的鲁棒性验证与性能评估 一个鲁棒的系统必须经过严格的验证。本章提供了构建标准化的、具有挑战性的测试基准的指南。我们详细介绍了各种鲁棒性指标的计算方法,包括错误率随噪声水平变化的曲线分析(如P-R曲线的鲁棒性延伸)。最后,本书讨论了在嵌入式系统和实时应用中,如何在保证鲁棒性的同时,进行计算效率和延迟的权衡与优化。 结语 《机器视觉中的鲁棒性与自适应性:从理论到实践》不仅仅是一本算法手册,它更是一份系统性的工程思维指南。通过对不确定性的深入建模和对前沿处理技术的精细讲解,本书旨在帮助读者构建出能够在复杂、动态和不确定的真实世界中稳定可靠运行的下一代机器视觉系统。本书面向高等院校的硕士和博士研究生、视觉算法工程师以及从事机器人、自动驾驶和工业智能制造的科研人员。

作者简介

苗学福

作者简介

1958年9月出生于云

南省个日市。1982年7月

毕业于云南大学数学系,获

学士学位:1985年11月在

国家地震局工程力学研究

听获地震工程及防护工程

硕士学位;1993年6月在

北京师范大学数学系获理

学博士学位。1993年3月

至1995年3月在北京航空

航天大学管理学院博士后

流动站工作。现为北京师范

大学资源与环境科学系副

教授。曾出版《模糊信息分

析与应用》一书,发表有关

学术论文30余篇,获省部

级科技进步奖两项。主要研

究领域是:模糊信息处理,

自然灾害危险性分析,模糊

系统仿真,人工神经元网络

等。

目录信息

目录
《模糊技术与应用丛书》序
《模糊技术与应用丛书》前言
《模糊信息优化处理技术及其应用》序
上篇 模糊信息优化处理理论
第一章 模糊信息分析
1.1信息与信息科学
1.2模糊信息及其特征
1.3模糊信息处理的基础理论和常用方法
第二章 信息分配
2.1信息分配概念的产生
2.2一维线性信息分配及其数值证明
2.3基于信息分配的模糊关系矩阵R
2.4用R进行的模糊近似推理
第三章 信息扩散原理
3.1信息扩散
3.2信息扩散原理
3.3二次型扩散方式
3.4正态扩散方式
3.5自学习多元离散回归模型
下篇 模糊信息优化处理方法的应用
第四章 简单信息分配方法的应用
4.1信息矩阵构造技术
4.2不可测因素和可测因素间模糊关系的识别
4.3可测因素间模糊关系的识别
4.4定性影响的量化分析
4.5专家经验的量化模型
第五章 地质灾害分析中的模糊信息优化处理
5.1黄土斜坡稳定性评价
5.2砂土震动液化势的判别
5.3黄土湿陷性评价
5.4轻亚粘土震动液化势的判断
5.5泥石流危险等级的评价
5.6水土流失强度分区讨论
5.7兰州市综合地质灾害评价
第六章 震害预测中的模糊信息优化处理
6.1结构动力反应与震害关系的模糊识别
6.2震害预测的模糊贴近类比方法
6.3民房震害预测专家评定统计模型
第七章 风险评价的模糊数学方法
7.1城市自然灾害风险评价的一级模型
7.2城市自然灾害风险评价的二级模型
7.3城市地震灾害风险评价的数学模型
7.4区域地震综合防御体系的模糊数学模型及其能力估价与对策
第八章 以信息扩散原理为基础构成的模糊人工神经元网络
8.1计算思维的定义
8.2BP网络的构造和评述
8.3因素状态空间上的BP网络
8.4正态扩散与因素状态BP网络的结合
8.5用因素状态BP人工神经元网络识别震中烈度
8.6用因素状态BP人工神经元网络由余震区长度进行震级估计
第九章 管理系统仿真中的模糊信息优化处理
9.1管理系统仿真
9.2管理系统的模糊特性
9.3用信息扩散原理实现仿真输入的非参数化
9.4系统仿真的集值化模糊处理方法
9.5以语言概率为输入的系统仿真方法
9.6基于DEDS理论的模糊仿真模型
参考文献
后记
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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如果非要说这本书有什么“缺点”,那可能就是它对读者的要求确实不低。它不是一本可以轻松翻阅的休闲读物,它要求你拿出笔和纸,去跟随作者的思路演算每一个步骤。有些章节的数学推导过程非常密集,如果读者在基础的微积分和线性代数方面有所遗忘,可能会感到吃力。不过,正因为这种“高要求”,使得这本书的价值反而凸显出来——它真正地在培养一个具备独立分析和解决复杂问题的能力。我尝试按照书中的步骤,自己动手实现了一个小型的模糊控制系统,虽然过程中遇到了不少调试的麻烦,但最终成功运行的那一刻,那种成就感是其他任何学习资源都无法比拟的,这完全归功于书中提供的清晰的算法蓝图和严谨的错误排查思路。这本书,更像是一份需要你投入汗水去“解锁”的宝藏地图。

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阅读这本书的过程,更像是一场与作者的深度对话。我发现作者的叙事风格非常独特,他并不满足于罗列公式和定义,而是热衷于探讨这些技术背后的哲学思想和实际挑战。比如,在介绍某一种模糊集理论时,作者没有直接抛出复杂的数学符号,而是先用一个贴近生活的例子来阐释“不确定性”是如何在现实世界中运作的,这种接地气的讲解方式,极大地降低了初学者的入门门槛。我记得有一次,我被一个特定的模型卡住了,翻到书后的附录,发现那里有一段专门针对这个难点的“作者心声”,详细解释了他是如何克服这个障碍并最终确立该模型的,那段文字充满了真诚和洞察力,让我茅塞顿开,也感受到了作者在学术道路上的不易与坚韧。这本书的结构安排也堪称教科书级别的典范,逻辑链条非常紧密,你几乎不可能跳着看,因为前一章的内容是后一章所有推导的基石,这种严密的内在联系,迫使读者必须心无旁骛地投入其中。

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我一直认为,一本优秀的专业书籍,不仅要教会你“是什么”,更要教会你“为什么”和“如何做”。这本书在这方面做得淋漓尽致。对于每一个提出的优化方法,作者都配备了详尽的案例分析,这些案例并非空泛的理论推演,而是结合了工业界和科研领域真实发生的问题。我尤其对其中关于“灰色系统理论”的应用章节印象深刻,作者详细对比了三种不同优化策略在处理同一组不完整数据时的表现差异,数据可视化做得非常清晰,使得不同方法的优劣高下立判。这种实证主义的写作态度,让我对书中的理论充满了信任感。此外,书中还穿插了一些历史回顾,简要介绍了该领域关键人物的贡献和思想演变,这使得整个学科不再是孤立的知识点,而是有血有肉的发展脉络,让人对知识的敬畏感油然而生。

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这本书的参考文献列表简直是一座小型的知识宝库。我注意到作者引用了大量跨学科的前沿文献,这说明他对该领域的研究动态掌握得非常透彻,并且敢于将看似不相关的领域知识进行有机融合。在全书的最后部分,作者不仅总结了现有技术的局限性,还大胆地展望了未来十年该技术可能突破的方向,这对我正在进行的研究课题提供了极具启发性的视角。特别是关于“人机交互中的不确定性建模”那一节,观点新颖,论据充分,让我对未来的研究方向有了更明确的聚焦。总而言之,这本书不仅仅是一本技术手册,它更像是一部凝聚了作者多年心血的学术专著,它提供的知识深度和广度,足以支撑一名研究人员在相关领域深耕多年,是值得我反复研读的案头重器。

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这本书的封面设计着实引人注目,那种深邃的蓝色调配上流动的光影效果,一下子就抓住了我的眼球。我本来是对这个领域抱持着一种观望的态度,毕竟“模糊信息”听起来就带着一种高深的神秘感,但看到这本厚厚的书脊,就忍不住想深入探究一番。内页的排版也做得相当用心,字体清晰易读,图表的绘制更是精良,即便是涉及到复杂的数学模型,也能通过直观的视觉辅助让人更容易理解其核心逻辑。我特别喜欢作者在章节过渡时设计的那些小引言,它们像一个个有趣的悬念,引导着读者带着好奇心继续往下翻。尤其是对某些经典算法的剖析,简直是层层递进,从基础理论到实际操作,每一步都交代得详实而严谨,让人感觉作者不仅是知识的传授者,更像是一位耐心的向导,带着我们在知识的迷宫中探索,确保我们每一步都走得踏实。这本书的纸张质量也很好,拿在手里很有分量感,这让人在阅读时产生一种踏实的满足感,仿佛自己正在进行一项重要的学术探索。

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