Advances and Applications of DSmT for Information Fusion (Collected works), second volume pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Am. Res. Press

作者:editors Florentin Smarandache; Jean Dezert

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2006-09-15

價格:USD 59.69

裝幀:Perfect Paperback

isbn號碼:9781599730004

叢書系列:

圖書標籤:

• 信息融閤
• 證據理論
• DSmT
• 數據融閤
• 人工智能
• 機器學習
• 決策支持係統
• 傳感器融閤
• 可靠性分析
• 不確定性推理

《先進證據理論與信息融閤進展及其應用（文集）》第二捲：深度探索與前沿拓展 本書係《先進證據理論與信息融閤進展及其應用》係列的第二捲，匯集瞭近年來在證據理論（Dempster-Shafer Theory, DSmT）及其在信息融閤領域應用方麵取得的最新、最富創造性的研究成果。本捲聚焦於DSmT方法論的深入拓展、理論框架的優化，以及其在應對復雜、不確定、多源異構信息融閤挑戰時的創新實踐。不同於第一捲的基礎性奠基和初步探索，第二捲更側重於解決現實世界中日益嚴峻的信息融閤難題，挖掘DSmT在高級分析、智能決策以及新興技術融閤中的巨大潛力。 一、 DS​​mT理論框架的深化與擴展 本捲首先對DSmT的核心概念進行瞭更深層次的審視和發展。研究者們緻力於解決純粹DSmT在處理某些特定類型不確定性時的局限性，例如如何更精細地刻畫和量化非互斥信念，以及如何更有效地處理衝突信息。 多粒度證據理論： 針對信息來源具有不同細粒度或抽象層次的問題，本捲介紹瞭一些基於多粒度證據理論（Multi-Granularity DSmT）的研究。這允許我們在分析過程中，能夠同時考慮粗粒度和細粒度信息，並通過巧妙的映射和轉換機製，將不同粒度的證據整閤到統一的框架下，從而在保持信息豐富性的同時，實現更精確的融閤。例如，在地理信息係統中，可以將衛星影像的像素級信息與地圖區域劃分信息結閤，通過多粒度DSmT進行交通流量的預測。 模糊證據理論與證據理論的融閤： 現實世界的信息往往帶有固有的模糊性，而DSmT主要處理的是“信任度”或“可能性”。本捲探討瞭如何將模糊邏輯（Fuzzy Logic）與DSmT相結閤，發展齣模糊證據理論。這種融閤能夠更自然地處理模糊概念和不精確的描述，為信息融閤提供更強大的工具。研究內容涵蓋瞭模糊基本概率賦值（Fuzzy Basic Probability Assignment, FBPA）的定義、組閤規則以及在決策支持係統中的應用，例如在醫療診斷中，醫生對癥狀的描述往往帶有模糊性，結閤模糊證據理論可以更準確地量化診斷依據。 證據理論與概率論的互逆與互補： 盡管DSmT在處理結構化不確定性方麵具有優勢，但概率論在處理隨機性方麵仍然不可替代。本捲深入研究瞭DSmT與概率論之間的聯係與區彆，並提齣瞭一些新的轉換方法，使得在特定場景下，可以將概率分布轉化為DSmT的基本概率賦值，反之亦然。這種互逆和互補關係，使得研究者可以根據問題的特性，靈活選擇最閤適的理論工具，或者將兩者結閤，構建更具魯棒性的融閤模型。例如，在風險評估中，可以將曆史數據的概率分布轉化為證據，再通過DSmT進行專傢意見的融閤。 證據理論的公理化與拓展： 為瞭進一步提升DSmT的嚴謹性和適用範圍，本捲中的一些研究對DSmT的公理化體係進行瞭探討和拓展。這包括對組閤規則的進一步分析，以及在非完備、非互斥框架下尋找更優化的證據組閤方法。一些新的組閤算子被提齣，旨在減少證據衝突帶來的信息損失，並提高融閤結果的閤理性。 二、 DS​​mT在復雜信息融閤中的高級應用 本捲的另一大核心在於展示DSmT在應對當前信息融閤領域麵臨的嚴峻挑戰時的實際應用。這些應用場景通常具有數據量巨大、維度高、噪聲多、來源異構、實時性要求高等特點。 大規模異構傳感器網絡融閤： 隨著物聯網（IoT）的發展，海量異構傳感器産生的數據需要被高效地融閤以支持決策。本捲展示瞭如何利用DSmT的思想，為不同類型、不同精度、不同時效性的傳感器數據構建統一的證據模型，並開發齣可擴展的融閤算法。研究成果包括在分布式環境下實現高效的證據傳播和聚閤，以及針對網絡延遲和節點故障的魯棒性設計。例如，在智慧城市管理中，融閤來自攝像頭、環境傳感器、交通流量計等多源數據，用於交通擁堵預測和應急響應。 多模態信息融閤與認知推理： 在人工智能和認知科學領域，如何融閤文本、圖像、語音、視頻等多種模態的信息，並在此基礎上進行高級認知推理，是當前研究的熱點。本捲中的研究探索瞭如何將DSmT應用於多模態信息的錶徵和融閤。通過將不同模態的特徵映射到證據空間，並設計相應的融閤策略，可以實現更深層次的語義理解和更準確的決策。例如，在智能安防領域，融閤視頻監控畫麵、報警信息以及社會媒體信息，用於目標識彆和異常事件檢測。 對抗性環境下的信息融閤： 在軍事、網絡安全等領域，信息融閤常常麵臨惡意乾擾和對抗。DSmT的“不確定性”和“不可靠性”的處理能力，使其成為應對此類挑戰的有力工具。本捲中的研究探討瞭如何在存在對抗性噪聲、虛假信息或欺騙性數據的情況下，利用DSmT進行魯棒的信息融閤，並盡可能地識彆和抵禦對抗行為。例如，在網絡入侵檢測中，DSmT可以用來融閤來自不同安全設備的告警信息，並評估其可信度，以區分真實攻擊和誤報。 不確定性量化與決策支持： 麵對復雜決策問題，準確量化不確定性並基於此進行支持性決策至關重要。本捲中的研究展示瞭DSmT如何為復雜的決策過程提供更全麵、更精細的不確定性度量。通過對證據的分析，可以揭示不同方案的潛在風險和收益，從而幫助決策者做齣更明智的選擇。例如，在金融投資領域，DSmT可以用來融閤宏觀經濟數據、行業報告和專傢預測，以評估不同投資組閤的風險和潛在迴報。 基於DSmT的智能係統與自主決策： 本捲還關注DSmT在構建智能係統和實現自主決策方麵的最新進展。研究內容涵蓋瞭如何將DSmT與機器學習、深度學習等技術相結閤，發展齣能夠自主學習、自主推理和自主決策的智能體。這包括在機器人導航、無人駕駛、智能製造等領域的應用探索。例如，在無人機自主避障係統中，DSmT可以用來融閤視覺、激光雷達等傳感器信息，實現對未知環境的實時感知和路徑規劃。 三、 DS​​mT與其他先進理論的交叉與融閤 除瞭自身的發展與應用，本捲還強調瞭DSmT與其他前沿理論的交叉與融閤，以期産生新的理論突破和技術創新。 DSmT與貝葉斯推理的比較與結閤： DS​​mT和貝葉斯推理（Bayesian Reasoning）是處理不確定性的兩種主要框架。本捲深入探討瞭這兩種方法的異同，並提齣瞭一些新的方法，可以在兩者之間進行轉換，或將它們結閤起來，以充分發揮各自的優勢。例如，在故障診斷中，可以利用貝葉斯網絡對係統故障的概率進行建模，然後將專傢的經驗性知識轉化為DSmT的證據，進行更全麵的診斷。 DSmT與證據網絡（Bayesian Networks for Evidential Reasoning）: 證據網絡是一種將DSmT思想融入貝葉斯網絡的結構，能夠處理更復雜的結構化不確定性。本捲展示瞭證據網絡的構建方法、推理算法及其在信息融閤中的應用。這為解決具有復雜依賴關係的多源信息融閤問題提供瞭新的視角。 DSmT與其他數據驅動方法（如深度學習）的集成： 隨著深度學習的飛速發展，如何將其與DSmT相結閤，以期實現更強大的信息融閤能力，是本捲研究的重要方嚮。研究者們探索瞭如何利用深度學習模型提取高層特徵，然後將這些特徵轉化為DSmT的證據，再進行融閤和推理。這種結閤有望剋服純DSmT在處理海量高維數據時的效率瓶頸，同時保留DSmT在處理不確定性方麵的優勢。 總結 《先進證據理論與信息融閤進展及其應用（文集）》第二捲，是一部集理論創新、方法拓展和應用實踐於一體的權威著作。本書通過對DSmT理論框架的深化，以及其在復雜信息融閤領域，特彆是大規模異構數據處理、多模態融閤、對抗性環境下的應用，展示瞭DSmT強大的生命力和解決現實世界難題的巨大潛力。同時，本書對DSmT與其他前沿理論的交叉與融閤的探討，預示著信息融閤領域未來的發展方嚮。本書內容翔實，論證嚴謹，對於從事信息融閤、人工智能、模式識彆、決策科學等領域的研究人員、工程師和學生而言，具有重要的參考價值和啓示意義。它不僅為研究者們提供瞭解決當前挑戰的先進工具和方法，更激發瞭對未來信息融閤技術發展的新思考。

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