Concepts, Models, and Tools for Information Fusion pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Artech House

作者:Bosse, Eloi/ Roy, Jean/ Wark, Steve

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9781596930810

丛书系列:

图书标签:

信息融合
数据融合
传感器融合
机器学习
人工智能
模式识别
决策支持系统
信号处理
多传感器系统
信息处理

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具体描述

In the heat of battle, a split second can be all the time a military commander has to give orders. Information fusion technology enables commanders to lead decisively and confidently during active conflict. Masses of live information are instantaneously integrated to create a coherent and precise picture of a rapidly evolving situation. This book brings together an international panel of leading experts that give a fresh and cohesive perspective on this technology's models, methods, mathematics, and computer systems. It considers the human factors key to the automated analysis process. Providing insight into implementation, this authoritative volume examines architectures and systems developed by the U.S. Department of Defense. The book also discusses systems interoperability among coalition forces as they prepare to confront future conflicts that transcend national boundaries.

好的，以下是一本名为《数据驱动的决策系统设计与实现》的图书简介，字数约1500字。 --- 数据驱动的决策系统设计与实现构建面向未来的智能决策框架导言：决策范式的变革在当今信息爆炸的时代，企业与组织面临的挑战不再是信息的获取，而是如何有效地处理海量、异构、动态的数据，并将其转化为精准、及时的决策。传统的决策支持系统（DSS）往往依赖于预设规则和有限的数据集，已难以应对复杂环境下的高维不确定性。本书《数据驱动的决策系统设计与实现》正是在这样的背景下应运而生，它旨在为工程师、数据科学家、系统架构师和企业决策者提供一套全面、深入且实用的方法论和技术栈，用以构建下一代以数据为核心驱动力的智能决策系统。本书聚焦于如何系统性地将原始数据转化为可操作的洞察力，并无缝集成到业务流程中，实现从描述性分析到预测性、规范性决策的跨越。我们摒弃了孤立的技术堆砌，转而强调一个端到端、生命周期化的系统工程视角。第一部分：决策系统的基础理论与架构（Foundation and Architecture）本部分为读者奠定坚实的理论基础，阐述现代决策系统的核心构成要素和设计原则。第一章：从信息到决策的知识转化路径本章深入探讨了数据、信息、知识与决策之间的层级关系。我们首先区分了描述性（发生了什么）、诊断性（为什么发生）、预测性（将要发生什么）和规范性（应该怎么做）四种决策层级。重点分析了知识表示的挑战，包括本体论（Ontology）在决策系统中的作用，以及如何利用语义技术来桥接异构数据源，确保决策逻辑的内在一致性。第二章：现代决策系统的分层架构设计本书提出了一个五层决策系统参考架构：数据采集与接入层、数据治理与存储层、智能分析与建模层、决策引擎与优化层，以及应用与交互层。我们将详细剖析每一层的职责、关键技术选型（如流处理平台、数据湖、数据仓库的差异化应用），并强调跨层级的数据流设计，特别是如何确保低延迟的实时决策路径。第三章：不确定性管理与风险建模决策的本质是在不确定性下进行最优选择。本章系统梳理了处理不确定性的方法论，包括贝叶斯方法、概率图模型（PGMs）的应用，以及在决策模型中显式地量化和传播风险的方法。我们讨论了如何利用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来评估不同决策路径的潜在结果分布，从而提升决策的鲁棒性。第二部分：数据获取、治理与智能建模（Data Ingestion and Intelligence Modeling）决策的质量直接受限于数据的质量和分析模型的有效性。本部分深入探讨如何构建可靠的数据基础并应用前沿的智能模型。第四章：海量异构数据的高效流式处理面对物联网、传感器和交易系统产生的数据洪流，本章详细介绍了构建实时数据管道的技术。内容涵盖 Apache Kafka、Pulsar 等消息队列的选型与配置，以及 Spark Streaming、Flink 等流处理框架在窗口计算、状态管理和事件时间处理上的最佳实践。重点在于如何设计“时间感知”的数据流，以支持即时响应。第五章：数据质量、集成与特征工程的艺术本章聚焦于数据治理对决策准确性的决定性影响。我们讨论了数据漂移（Data Drift）、缺失值处理的策略，以及跨域数据集成中的数据清洗与对齐技术。特征工程部分不仅限于传统统计方法，更深入探讨了如何利用深度学习技术（如自编码器）进行特征降维和抽象表示学习，为复杂的预测模型提供高质量输入。第六章：先进预测模型的设计与验证本部分是本书的技术核心之一。我们超越基础的回归和分类，重点讲解了时间序列预测（如 Prophet、LSTM 在业务预测中的应用）、因果推断（Causal Inference）在识别真实驱动因素中的作用，以及图神经网络（GNN）在分析复杂关系网络（如供应链、社交网络）中的潜力。每种模型都附带了在实际决策场景中的应用案例和性能评估标准。第三部分：决策执行、优化与反馈（Execution, Optimization, and Feedback）有了准确的预测和洞察，下一步是如何将这些转化为最优的行动，并形成闭环迭代。第七章：基于智能体的决策引擎设计本章介绍如何构建一个灵活、可扩展的决策引擎，区别于传统的“规则引擎”。我们将详细阐述如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）构建自适应的决策代理（Agent）。内容包括马尔可夫决策过程（MDPs）的构建、Q-Learning 和 Actor-Critic 算法在资源分配和路径优化中的应用，以及如何处理高维状态空间和稀疏奖励问题。第八章：运筹学与约束优化在决策中的集成对于规范性决策（“应该怎么做”），运筹学是不可或缺的工具。本章涵盖线性规划、整数规划、混合整数规划的建模方法，并重点讲解如何将复杂的业务约束（如资源限制、时间窗口、合规性要求）转化为数学模型。我们讨论了如何结合启发式算法（Heuristics）和精确求解器（如 Gurobi、CPLEX）来处理大规模的组合优化问题。第九章：可解释性、公平性与决策的透明度（XAI and Governance）随着决策系统日益复杂和自动化，其“黑箱”特性对信任和合规性构成了重大挑战。本章深入探讨了可解释性人工智能（XAI）的关键技术，如 SHAP 值和 LIME 方法在解释模型预测结果上的应用。此外，我们还探讨了决策系统的公平性评估指标（如平等机会差异、预测平等），以及建立审计追踪机制，确保决策过程的透明度和可追溯性。第十章：闭环反馈与系统持续学习成功的决策系统必须是一个持续改进的实体。本章讲解了 A/B 测试和多臂老虎机（Multi-Armed Bandits, MAB）在评估新决策策略有效性方面的应用。重点在于如何设计有效的在线学习和离线评估流程，实现“小步快跑”的迭代优化，确保系统能够自动适应环境变化，避免模型性能衰退。结语：面向未来的决策系统蓝图本书的最终目标是为读者提供一套完整的蓝图，指导他们从零开始，设计、构建并持续运维一个能够应对现代商业复杂性的、真正数据驱动的决策系统。通过整合数据工程、前沿算法和严谨的系统设计原则，我们相信本书将成为相关领域专业人士案头的必备参考资料。 ---