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易平涛 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030347916

商品编码：29906950509

包装：平装

出版时间：2012-06-01

基本信息

书名：多源信息密度集结算子理论及应用

定价：56.00元

作者：易平涛

出版社：科学出版社

出版日期：2012-06-01

ISBN：9787030347916

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书集中研究了“多源信息密度集结算子”的相关理论及方法。密度算子具有内在的结构性优势，它能在保持自身独特的集结特征之外，通过参数设置，组合其他经典算子的方式继承各种算子的数值特性，因而是一类具有很强“独特性及兼容性”的算子。全书主体由三大部分组成：基础理论部分主要针对实型数据形式，提出了实点型密度算子和广义实型密度算子的概念，并对密度算子的相关性质进行了分析；拓展理论部分主要介绍了三种形式的密度算子，即不确定信息型密度算子、诱导密度算子以及基于*模拟视角的密度算子；应用部分分别从决策情境和决策效果两方面进行研究，开发了基于“竞争”、“奖惩”和“协商”三种决策情境的密度算子，另外，针对“组合评价”、“组合预测”以及“多阶段群体评价”三个问题，利用密度算子对原有的方法进行了改进或拓展。
　　《多源信息密度集结算子理论及应用》内容新颖、丰富，可作为经济、管理和工业工程等专业高年级本科生、研究生的参考用书，也可供规划、评价、数据挖掘等决策部门的理论和实际工作者参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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信息融合与决策的数学基础：多源信息融合理论与应用 信息爆炸的时代，从日常生活到尖端科技，我们无时无刻不在接收和处理来自不同渠道、不同类型的信息。如何有效地整合这些零散、异质的信息，提炼出更有价值的洞察，从而做出更明智的决策，是当前科学研究和社会发展面临的关键挑战。本书 《多源信息密度集结算子理论及应用》 便是在这一背景下，深入探讨信息融合的数学原理及其广泛应用的学术专著。 本书并非仅仅停留在信息整合的表层，而是力求从更深层次的数学理论出发，构建一套严谨的理论框架，用以理解和指导多源信息的处理。我们将信息视为一种“密度”的概念，试图量化不同信息源所携带的信息量及其相互之间的关联性。这种“密度”的视角，为我们分析信息的冗余度、互补性以及冲突性提供了新的维度。 理论核心：密度集与结算子 本书的核心理论构建在“密度集”和“结算子”的概念之上。“密度集”是用来描述一个信息源所携带信息的不确定性、精度以及其在整体信息体系中所占据的“权重”或“影响力”的数学模型。它不仅仅是一个简单的数值，而是包含了多维度的信息属性，能够更全面地刻画信息源的特性。例如，对于传感器数据，其密度集可能包含测量精度、采样频率、数据更新时间、噪声水平等信息。对于专家意见，密度集则可以反映专家的经验水平、知识领域、意见的一致性等。 而“结算子”则是用于整合这些密度集的关键工具。它是一种运算规则，能够将来自不同信息源的密度集进行数学上的融合，产生一个综合的、更高层次的密度集。这个结算子不是一成不变的，而是可以根据具体应用场景和融合需求进行设计和优化的。本书将详细阐述不同类型的结算子，包括但不限于基于概率理论的贝叶斯结算子、基于模糊逻辑的模糊结算子、基于证据理论的D-S结算子、基于信息论的互信息结算子，以及一些新兴的、更具鲁棒性的结算子模型。 我们还将深入研究密度集与结算子之间的内在联系。密度集的质量和特性直接影响着结算子的融合效果。一个精心构造的密度集，能够使得结算子更加高效、准确地提取有意义的信息。反之，不恰当的密度集描述，则可能导致信息丢失、错误融合，甚至产生误导性的结论。因此，本书将花大量篇幅来讲解如何准确地建模和描述信息源的密度集，以及如何根据密度集的特点选择或设计最优的结算子。 关键理论探讨： 信息密度建模： 深入分析不同类型信息源（如传感器数据、文本、图像、视频、专家意见、历史记录等）的信息密度特征，并提出适用于各种场景的数学建模方法。这包括但不限于： 定量信息的密度表示： 如何用概率分布、置信区间、模糊集等来刻画数值型数据的精度和不确定性。 定性信息的密度表示： 如何用语义网络、本体论、语言变量等来量化文本、概念等信息源的丰富度和模糊性。 混合信息的密度表示： 如何将不同维度、不同类型的信息整合到统一的密度集描述中。 结算子设计与优化： 详细介绍各种主流的信息融合结算子，并探讨其数学原理、适用范围和局限性。我们将重点关注： 贝叶斯融合： 传统概率框架下的信息融合，重点在于后验概率的计算。 证据理论（D-S理论）： 适用于处理不确定性、模糊性和冲突性信息，通过信任函数和证据组合规则进行融合。 模糊逻辑融合： 针对人类思维和语言中的模糊性，利用模糊规则和模糊推理进行信息整合。 信息论融合： 基于熵、互信息等信息论概念，度量信息量并进行融合，侧重于信息增益和信息冗余的分析。 新型融合方法： 探索基于机器学习、深度学习的融合模型，以及能够处理高维、非线性、动态信息的新型结算子。 冲突信息处理： 在多源信息融合中，信息冲突是不可避免的。本书将专门探讨如何识别、量化和处理信息冲突，提出鲁棒的结算子设计，以减小冲突信息对最终决策的影响。这可能包括： 冲突检测算法： 如何量化不同信息源之间的不一致性。 冲突消解策略： 如何在冲突发生时，对信息进行加权、修正或剔除。 鲁棒结算子： 设计在存在冲突信息时仍能保持较好性能的融合算法。 信息冗余与互补分析： 理解信息源之间的冗余和互补关系，对于提高融合效率和降低计算复杂度至关重要。本书将提供分析工具和方法，以识别冗余信息并利用互补信息来增强整体信息量。 动态信息融合： 针对时变信息源，研究如何在信息不断更新和演化的过程中，实现实时、高效的融合。这需要开发能够适应数据流的动态结算子和在线学习算法。 应用领域： 本书的理论体系并非空中楼阁，而是紧密联系实际应用。我们将在书中详细阐述多源信息密度集结算子理论在以下各个领域的具体应用，并提供丰富的案例分析： 智能感知与环境监测： 传感器网络融合： 整合来自不同类型传感器（如温度、湿度、气体、光照、运动传感器）的数据，实现对环境参数的精确监测和预警。例如，在智慧农业中，融合土壤传感器、气象站、遥感卫星数据，优化灌溉和施肥策略。 目标跟踪与识别： 结合雷达、红外、光学、声学等多种传感器信息，提高对目标（如车辆、人员、飞机）的探测、跟踪和识别精度，降低误报率。 灾害预警： 融合地震仪、气象雷达、卫星遥感、社交媒体信息等，构建更全面、更及时的灾害（如洪水、地震、台风）预警系统。 智能交通系统： 交通流量预测与优化： 整合道路传感器、GPS数据、摄像头视频、地图信息等，实现对交通流量的精准预测，并指导信号灯配时、路线规划，缓解交通拥堵。 自动驾驶： 融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达、惯性导航等多种车载传感器数据，为自动驾驶汽车提供精确的环境感知和决策支持。 生物医学与健康监测： 疾病诊断与预后： 整合医学影像（CT、MRI）、病理报告、基因测序、生理监测数据（心电图、血压）等，辅助医生进行更准确的疾病诊断和预后评估。 个体化健康管理： 结合可穿戴设备采集的健康数据、用户生活习惯信息，以及医学检查结果，为用户提供个性化的健康建议和风险预警。 金融风险管理： 欺诈检测： 融合交易记录、用户行为、社交网络信息、公开数据等，构建更强大的欺诈检测模型，识别异常交易和可疑行为。 信用评估： 整合传统的信用评分数据、社交网络行为、消费习惯等，实现更全面、更动态的个人和企业信用评估。 国家安全与情报分析： 态势感知： 整合来自军事传感器、网络情报、公开信息、人员汇报等多种来源的情报，构建实时的、全局的战场态势感知系统。 威胁情报分析： 融合来自网络攻击日志、漏洞扫描、恶意软件分析、安全公告等信息，识别和评估潜在的安全威胁。 推荐系统与个性化服务： 商品推荐： 结合用户浏览历史、购买记录、评分偏好、社交关系等信息，为用户提供更精准、更符合其需求的商品推荐。 内容推荐： 融合用户对新闻、视频、音乐的偏好，以及其所处的上下文信息，实现更具吸引力的个性化内容推荐。 本书的特点： 1. 理论深度与实践广度的结合： 本书既深入探讨了多源信息融合的数学原理和理论基础，又充分结合了实际应用的需求，提供了大量具体的案例分析和实施指导。 2. 系统性与前沿性： 本书构建了一套完整的理论体系，涵盖了信息密度建模、结算子设计、冲突处理等核心问题，并积极吸收了近年来信息融合领域的最新研究成果。 3. 多学科交叉： 本书融合了数学、计算机科学、统计学、控制论、人工智能等多个学科的知识，为读者提供一个多视角、跨领域的学习体验。 4. 可操作性强： 除了理论阐述，本书还注重提供实际操作的指导，帮助读者理解如何将理论应用于解决实际问题，并提供了算法伪代码和相关工具的介绍。 本书旨在为信息科学、人工智能、控制科学、自动化等领域的科研人员、工程师以及对信息融合感兴趣的广大读者提供一本权威、系统、实用的参考书。通过深入学习本书，读者将能够掌握信息融合的核心技术，提升数据处理和决策能力，从而在各自的研究和工作中取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注前沿科技领域的爱好者，我对于那些能够引领思考方向、改变认知范式的书籍有着天然的偏好。我并非科班出身，但凭借着对知识的热情，我接触过不少关于人工智能、大数据分析的书籍。然而，很多时候，它们提供的方法论往往停留在应用层面，缺乏深厚的理论基础。而《多源信息密度集结算子理论及应用》这个书名，一下子就抓住了我的注意力。它似乎触及了一个我尚未深入探索但又至关重要的领域——如何在一个复杂多变的“信息场”中，找到“密度”的规律，并以此为基础进行某种“结算”或判断。这种描述让我联想到物理学中的场论，或者经济学中的市场均衡，但应用于信息领域，这本身就充满了想象空间。我渴望这本书能够像一本“思想的启蒙”，为我打开一扇通往更深层次信息理解的大门。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到这本书的标题时，我的脑海中立刻浮现出无数的疑问和联想。作为一名对信息科学和复杂系统领域充满好奇的业余研究者，我一直在探索如何更有效地度量和利用信息。尤其是在信息来源日益多样化、数据量呈爆炸式增长的今天，如何在错综复杂的信息洪流中捕捉关键信号，避免被噪音所淹没，是我一直思考的问题。书名中的“密度集”和“结算子”这两个词语，似乎暗示着一种全新的理论框架，它能够以一种前所未有的方式来描述和操作信息。我尤其好奇，“密度”在这里是如何被定义和量化的，而“结算子”又扮演着怎样的角色，它是否能够帮助我们在不确定性和冗余中做出更优的判断？我迫切地想知道，这本书是否能够为我提供一种全新的思考模型，来理解信息世界的深层结构。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧简洁而专业，散发着一股严谨的学究气息，这让我对它的内容充满了期待。我是一名数据分析师，日常工作中需要处理来自不同渠道、不同格式的数据，例如市场调研报告、社交媒体反馈、销售数据等等。如何将这些分散、零散的信息进行有效的整合，并从中提炼出有价值的洞察，是我的核心挑战。很多时候，我们依赖的都是一些经验性的方法或者现有的成熟算法，但总感觉缺少一个更普适、更具解释力的理论框架来指导我们的工作。这本书的标题，特别是“多源信息密度集”和“结算子”这两个关键词，让我觉得它可能提供了一个新的视角来理解和处理信息的不确定性和价值差异。我希望它能够帮助我理解信息在不同源头上的“浓度”是如何影响最终的分析结果，并提供一套系统性的方法来解决信息融合的难题。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书，就被其标题的厚重感所吸引。《多源信息密度集结算子理论及应用》——这几个字仿佛自带一种严谨而深刻的学术光环。我是一名对信息处理和算法优化有着浓厚兴趣的在读研究生，平时阅读的文献多集中于机器学习、数据挖掘以及信号处理等领域。然而，这本书所提及的“密度集结算子”这一概念，是我在现有知识体系中从未接触过的，这让我既感到陌生又充满好奇。在信息爆炸的时代，如何有效地从海量、异构的信息源中提取有价值的洞察，一直是研究的难点。我常常思考，是否存在一种更普适、更精细化的方法，来量化和整合不同来源信息的“密度”，并在此基础上进行某种形式的“结算”或决策。本书的标题恰恰点出了我内心深处的疑问，让我对接下来的阅读充满了期待，渴望它能为我揭示信息融合与优化的新视角，或许还能为我未来的研究方向提供新的启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书封设计就透着一股沉静的学术气质，没有花哨的图案，只有清晰的字体和稳重的色调，这让我立刻对其内容产生了严谨的预期。我是一名有着多年行业经验的软件工程师，主要负责大型分布式系统的设计和维护。在实际工作中，我们经常需要处理来自不同传感器、日志文件、用户行为等海量多源数据，如何对这些数据进行有效的聚合、去噪和价值挖掘，是提升系统性能和用户体验的关键。传统的协同过滤、聚类算法在面对维度爆炸、数据稀疏、信息噪音等问题时，常常显得力不从心。我一直在寻找一种能够更深入地理解数据内在结构，并能适应复杂多源信息混合场景的理论框架。这本书的标题，尤其是“信息密度集”和“结算子”这些词语，暗示了一种可能的新理论，它或许能够提供一种全新的思维模式来处理信息的不确定性和异质性，为我们解决实际工程难题提供理论支撑。