多传感器分布式统计判决 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:朱允民

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-01-01

价格:15.0

装帧:

isbn号码:9787030073280

丛书系列:

图书标签:

• 多传感器数据融合
• 分布式检测
• 统计判决
• 信号处理
• 信息融合
• 雷达信号处理
• 目标检测
• 传感器网络
• 概率统计
• 自适应滤波

《多传感器分布式统计判决》是一部深入探讨如何在分散式网络环境中，利用多个传感器进行高效、可靠的统计决策的学术专著。本书聚焦于解决信息融合、协同感知和分散式推断等关键问题，旨在为读者提供一套系统性的理论框架和实用的工程化解决方案。 核心内容概述： 本书的开篇从分布式系统的基本概念出发，阐述了多传感器系统中信息获取、处理和传输的特点与挑战。作者详细介绍了各类传感器的基本原理、性能指标以及它们在不同应用场景下的优势与局限。这部分内容为读者打下坚实的理论基础，使其能够理解不同传感器类型如何协同工作，以及数据融合的必要性。 接着，书籍深入到统计判决的核心理论。在这里，作者系统地梳理了经典统计判决理论，包括贝叶斯判决准则、最小错误率判决、 Neyman-Pearson 准则等，并着重分析了这些理论在面对噪声、不确定性和数据异质性时的适用性与改进方向。本书特别强调了在分布式场景下，个体传感器面临的信息不完整性或噪声干扰，以及如何通过统计方法来克服这些挑战。 分布式信息融合与协同感知： 本书的另一重要组成部分是分布式信息融合的理论与技术。作者探讨了多种信息融合架构，如集中式、分布式和混合式融合，并深入分析了各自的优缺点。针对分布式场景，重点介绍了低成本、低功耗的分布式融合算法，包括基于证据理论、模糊逻辑、概率图模型以及机器学习的方法。 在协同感知方面，本书详细阐述了如何通过多传感器之间的信息交互和共享，提升系统的整体感知能力。这包括了目标跟踪、场景理解、异常检测等具体应用，并分析了在分布式环境下实现这些任务所面临的计算、通信和同步等难题。作者提出了一系列创新的分布式协同感知策略，强调了在资源受限环境下的优化和鲁棒性设计。 分布式统计推断与决策： 本书将统计判决的理论推演到分布式统计推断的范畴。作者详细讲解了如何在不完全集中信息的情况下，实现对全局状态或参数的估计和推断。这包括了分布式估计方法，如分布式卡尔曼滤波、粒子滤波等，以及分布式假设检验。 在分布式决策方面，本书探讨了如何利用个体传感器的统计判决结果，共同做出全局最优的决策。这部分内容涉及博弈论、激励机制以及分布式优化算法，旨在解决多主体在追求各自利益的同时，如何实现全局效用最大化的问题。作者也讨论了在缺乏中央控制的情况下，如何保证分布式决策的一致性和鲁棒性。 工程化挑战与未来展望： 除了理论探讨，本书也充分考虑了工程化实现中的实际问题。作者讨论了在实际部署中可能遇到的通信延迟、网络带宽限制、计算资源不足、以及传感器故障等挑战，并提供了相应的应对策略。例如，在通信受限的情况下，如何进行有效的分布式信息压缩和编码；在计算资源有限的情况下，如何设计轻量级的分布式算法；以及如何利用容错机制提高系统的可靠性。 最后，本书对多传感器分布式统计判决领域的未来发展趋势进行了展望。作者预测了人工智能、物联网、边缘计算等新兴技术将如何进一步推动该领域的发展，并提出了未来研究的重要方向，例如可解释的分布式统计模型、自适应的分布式决策系统、以及面向大规模分布式网络的解决方案。 目标读者： 本书适合计算机科学、电子工程、自动化、通信工程、统计学、以及相关交叉学科的研究生、博士生、科研人员以及对多传感器系统、分布式算法、统计信号处理和人工智能有浓厚兴趣的工程师。通过阅读本书，读者将能够深刻理解分布式统计判决的理论精髓，掌握解决实际问题的关键技术，并为该领域的未来研究和工程应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格，与我过去阅读的一些偏向理论的教科书有着显著的不同。它没有那种令人望而却步的冷峻感，反而像是一位经验丰富的专家，在向你娓娓道来他多年的研究心得。这种叙述方式极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我在阅读某个关于卡尔曼滤波扩展到多目标跟踪的部分时，作者的解释流畅得像讲故事，将复杂的迭代过程分解成了几个直观的逻辑步骤。这让我可以清晰地捕捉到核心思想，而不是迷失在复杂的矩阵运算中。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总会先用一个现实生活中的小例子来铺垫，比如早期的雷达系统是如何克服噪声干扰的，这种历史的维度感让知识的沉淀更加牢固。我希望后续的章节能继续保持这种平易近近的风格，即便涉及到更深层次的优化算法，也能让非数学专业的读者也能领会其精髓。

评分☆☆☆☆☆

翻开扉页，我首先注意到的是作者那严谨的学术背景介绍，这立刻让我对内容的权威性有了极大的信心。我本职工作涉及到一些高级信号处理，常常需要处理来自不同设备、不同时间戳的数据流，传统的单源分析方法已经显得力不从心，总是在关键时刻掉链子。我非常希望这本书能提供一个系统性的、可以量化的方法论来整合这些离散的信息点。从目录上看，它似乎涵盖了从基础的贝叶斯推断到更前沿的非参数化模型，这正是我所需要的广度和深度。我特别关注其中关于信息熵和决策阈值设定的章节，因为在我的领域，错误的“是”和错误的“否”所带来的后果可能是天壤之别，成本效益分析至关重要。如果这本书能给出详尽的案例分析，展示如何在不同的风险偏好下动态调整判决标准，那将是无价之宝。我试着去想象那些图表和公式，它们应该不是孤立存在的，而是紧密服务于最终的判决逻辑。

评分☆☆☆☆☆

对于一本技术书籍而言，索引的编排和术语的解释清晰度是衡量其可用性的重要标准。这本书在这方面做得非常到位，每一个关键术语的首次出现，都伴随着清晰的定义和上下文解释。我记得在查阅某个关于协方差矩阵估计的段落时，如果我对某个符号的含义稍有遗忘，可以迅速通过页边的快速参考卡片（如果它有的话，或者通过其完善的交叉引用）得到校正，而无需翻回好几页去寻找最初的定义。这极大地提升了阅读和实际应用时的效率。此外，书中附带的那些算法伪代码，格式工整，逻辑分明，简直是为需要将其转化为实际代码的工程师准备的福利。我期待这些伪代码是基于某种主流的编程范式，这样我可以直接在现有的系统架构中进行参考和移植，而不是需要做大量的二次翻译工作。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是，本书似乎并未将“分布式”仅仅理解为简单的并行计算，而是深入探讨了信息在不同节点间的协调与博弈。在现代智能系统中，数据采集点往往分散在广阔的地理区域，它们之间的通信带宽、延迟和安全性都是制约最终决策质量的关键因素。我关注到书中似乎涉及到了关于信息共享协议的设计，以及如何在部分节点失效的情况下，系统仍能维持一定的决策准确性。这不仅仅是统计学问题，更是系统工程的艺术。如果作者能详细阐述如何设计一个自适应的权重分配机制，根据各个传感器在特定环境条件下的历史表现来动态调整其在最终判决中的话语权，那么这本书的价值将远远超出一般的学术专著，而成为一本面向复杂系统设计的实用指南。这种对系统整体鲁棒性的关注，是我认为区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，初看之下，我被那种深邃的蓝色和简洁的线条所吸引。它不像那些充斥着浮夸插图的科普读物，反而透露着一种沉稳和专业的气息。我承认，我对“统计判决”这个词汇本身就带有天然的好奇心，毕竟在当今这个数据爆炸的时代，如何从纷繁复杂的信息中提炼出可靠的结论，是每一个信息处理者都绕不开的难题。这本书的装帧质感也十分出色，厚实的纸张和精良的印刷，拿在手里有一种踏实感，仿佛预示着其中蕴含的知识的厚重。我期待它能为我揭示一些关于如何构建更具鲁棒性的决策框架的真谛，特别是那些涉及到多源异构数据融合的复杂场景，比如在环境监测或是工业自动化领域中，如何平衡不同传感器的信号偏差，做出一个总体上最少错误的判断。希望作者能够深入浅出地讲解那些晦涩的概率论和优化理论，将其转化为实际可操作的工具箱，而不是仅仅停留在纯粹的数学证明层面。毕竟，读者的最终目的，是将书本知识应用于解决现实世界的具体问题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆