组合评价及其计算机集成系统研究 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:陈国宏

出品人:

页数:183

译者:

出版时间:2007-6

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787302148364

丛书系列:

图书标签:

组合评价
评价方法
计算机应用
系统研究
决策支持
多指标评价
信息系统
运筹学
管理科学
模糊数学

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具体描述

组合评价及其计算机集成系统研究，ISBN：9787302148364，作者：陈国宏、李美娟、陈衍

《多模态数据融合与分析：理论、方法与应用》内容梗概：本书深入探讨了多模态数据融合与分析的核心理论、关键方法以及在各领域的实际应用。随着信息时代的爆炸式发展，来自不同渠道、不同形式（如文本、图像、视频、音频、传感器数据等）的海量数据日益增长，如何有效地整合这些异构数据，挖掘其深层关联，提取有价值的知识，成为当前研究的热点与难点。本书旨在为读者提供一个全面而系统的理解框架，从理论基石到技术实现，再到应用落地，层层递进，揭示多模态数据融合与分析的强大潜力。第一部分：理论基础与核心概念本部分将首先界定“多模态数据”的内涵与外延，分析不同模态数据固有的特性、信息表达方式以及它们之间的潜在联系。我们将详细阐述数据融合的几个关键层面，包括：早期融合（Early Fusion）：在原始数据层面进行整合，将不同模态的数据转化为统一的表示空间，如拼接、线性组合等。我们将讨论这种方法的优势与局限性，以及适用于何种场景。中期融合（Intermediate Fusion）：在特征提取阶段进行融合，分别对各模态数据提取特征，然后将这些特征进行整合。我们将深入介绍各种特征提取技术，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以及将提取出的特征向量融合的策略，例如拼接、注意力机制等。晚期融合（Late Fusion）：在决策层面进行融合，分别对各模态数据进行独立分析和预测，最后将各个模态的预测结果进行汇总或加权，形成最终决策。我们将分析不同集成学习方法在晚期融合中的应用，如投票、堆叠等。此外，本书还将重点介绍数据融合的几个基本原则，如互补性、冗余性、一致性等，并探讨如何量化和评估不同模态数据间的相关性与互补性。我们将引入信息论、统计学等相关理论，为理解数据融合的数学基础提供支撑。第二部分：关键方法与技术本部分将聚焦于实现多模态数据融合与分析的关键技术和算法。我们将详细介绍以下几类方法：基于深度学习的方法：联合学习（Joint Learning）：介绍如何设计能够同时处理和学习多模态数据的深度神经网络架构，例如多模态Transformer、多模态图神经网络等。跨模态表示学习（Cross-Modal Representation Learning）：深入研究如何学习共享的或互补的表示空间，使得不同模态的数据能够在同一空间中进行比较和操作，例如对比学习、生成对抗网络（GAN）在跨模态学习中的应用。注意力机制（Attention Mechanisms）：详细阐述各种注意力机制，如自注意力、交叉注意力等，以及它们如何有效地捕捉不同模态数据间的依赖关系，实现信息的选择性融合。基于概率图模型的方法：贝叶斯网络（Bayesian Networks）与马尔可夫随机场（Markov Random Fields）：探讨如何利用这些模型来表示不同模态数据之间的概率依赖关系，实现因果推理和不确定性量化。隐变量模型（Latent Variable Models）：介绍如何通过引入隐变量来捕捉多模态数据中的共性和潜在结构。基于信息融合的方法：证据理论（Dempster-Shafer Theory）：讨论如何处理不确定性和模糊性，以及如何基于证据进行融合。模糊逻辑（Fuzzy Logic）：介绍如何处理模糊和不精确的信息，实现灵活的决策。数据预处理与对齐技术：数据清洗与标准化：强调不同模态数据预处理的重要性，如噪声去除、异常值检测、量纲统一等。模态对齐（Modality Alignment）：详细介绍如何解决不同模态数据在时间、空间或语义上的不对齐问题，例如基于时间序列对齐、基于视觉线索的文本对齐等。第三部分：实际应用与案例分析本部分将通过丰富的实际应用案例，展示多模态数据融合与分析的强大能力，并探讨其在不同领域的价值。我们将涵盖但不限于以下领域：智能安防：融合视频监控、音频报警、传感器数据等，实现更精准的异常事件检测、行为分析和身份识别。例如，结合行人步态识别和语音识别，提高人员追踪的准确性。医疗健康：整合病历文本、医学影像（X光、CT、MRI）、基因组数据、可穿戴设备生理信号等，辅助疾病诊断、预后预测、个性化治疗方案制定。例如，利用医学影像和病理报告，自动识别肿瘤病灶并评估其恶性程度。自动驾驶：融合激光雷达、摄像头、雷达、GPS、惯性测量单元（IMU）等传感器数据，实现对周围环境的全面感知、障碍物检测、路径规划和决策控制。例如，结合摄像头图像和雷达数据，提高恶劣天气下对障碍物的探测能力。智能推荐系统：结合用户行为数据（点击、浏览、购买）、商品属性信息（文本描述、图片）、社交网络信息等，提供更精准、个性化的内容或商品推荐。例如，根据用户观看视频的画面内容和评论文本，进行更深入的内容理解和推荐。人机交互：融合语音、手势、面部表情、生理信号等，构建更自然、更智能的人机交互界面，提升用户体验。例如，通过分析用户语音语调和面部表情，判断用户的情绪状态，并调整交互策略。自然语言处理与情感分析：结合文本、语音、视频中的面部表情等信息，实现对用户情感的更全面、更准确的理解，例如跨语言情感分析。金融风险评估：整合财务报表、新闻报道、社交媒体情绪、宏观经济指标等，建立更全面的风险评估模型。在每个应用场景中，本书将深入分析该领域面临的独特挑战，介绍适合的具体融合策略和技术，并提供详细的案例研究，包括数据收集、模型设计、训练优化、性能评估等全过程。第四部分：挑战与未来发展本书最后一部分将展望多模态数据融合与分析的未来发展方向，并探讨当前研究面临的主要挑战，包括：数据异构性与规模化处理：如何有效处理海量、异构、稀疏的数据，构建可扩展的融合框架。跨模态知识迁移与泛化能力：如何实现模型在不同模态间的高效知识迁移，并提高其在未见过的数据上的泛化能力。可解释性与可信度：如何提高多模态融合模型的解释性，让用户理解模型决策过程，增强对模型结果的信任。隐私保护与伦理问题：如何在数据融合过程中保护用户隐私，并应对相关的伦理挑战。实时性与计算效率：如何在保证融合效果的同时，满足实时应用对计算效率的要求。本书旨在为从事人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据科学等领域的研究者、工程师和学生提供一份全面、深入的学习资源。通过对理论的深入剖析、方法的详细讲解和应用的生动展示，读者将能够掌握多模态数据融合与分析的核心技术，并将其应用于解决实际问题，推动相关领域的技术进步。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书对学习方法集的我来说简直就是救星！这几天天天为学这些方法、组合头疼。我家导师硬逼着我给做个方法集的总结，没办法找到了这本书。我家导师看到这本书啧啧称赞，叫我去买两本回来。嗯，反正给报销的话，买就买吧。so，我在网上订了两本。有同样需求的童靴们，推荐这本...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于“组合评价及其计算机集成系统研究”的书籍，从一个普通读者的角度来看，内容上似乎触及了现代决策支持系统的核心。我印象最深的是它对多准则决策分析（MCDA）方法的系统梳理。书中不仅罗列了AHP、TOPSIS等经典方法，更着重于探讨如何将这些方法与现代信息技术，特别是计算机系统架构相结合，以实现更高效、更透明的评估流程。例如，作者在讲解如何构建一个集成评估平台时，详细阐述了数据预处理的挑战，以及如何通过优化算法设计来减少计算复杂度和主观偏倚。我特别欣赏其对“集成”二字的深入解读，它不仅仅是软件和算法的堆砌，更是一种思维模式的转变——如何将复杂的、多维度的评价要素，通过结构化的信息系统，转化为可量化、可追溯的决策依据。尽管我并非该领域的专家，但书中的案例分析，比如在工程项目选择或资源分配中的应用，清晰地展示了理论如何在实际场景中落地生根。整体来看，这本书提供了一个坚实的框架，指导读者如何利用计算机的力量，去驾驭那些原本模糊不清的“组合评价”难题。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本专著，给我的感觉是它在试图搭建一座连接理论与实践的桥梁，但坦白说，这座桥梁的某些部分显得过于学术化了。书中对于某些评价模型中权重分配的敏感性分析部分，篇幅相当可观，涉及大量的数学推导和模型假设。这对于想快速掌握系统构建流程的读者来说，可能有些枯燥。我更期待看到更多关于用户界面设计（UI/UX）的讨论，毕竟，一个再完美的后端评估系统，如果前端操作繁琐、逻辑不清晰，也很难被最终用户接受。书中确实提到了“人机交互”的重要性，但着墨不多，似乎将大部分精力投入到了算法的优化和系统稳定性的论证上。或许作者认为，只要底层的数学基础扎实，表面的用户体验只是次要的工程实现问题。这种侧重点的取舍，让这本书更偏向于研究型读者的工具书，而非面向广泛管理人员的操作指南。不过，对于那些需要深入理解评价体系内在逻辑的开发者而言，这些详尽的数学细节无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

从编排和结构来看，这本书的逻辑推进是层层递进的，但其语言风格略显冷峻和学院派。它似乎是为已经具备一定系统工程或运筹学背景的人士准备的。对于初次接触组合评价概念的读者，可能会觉得开篇门槛较高。书中对术语的定义和符号的引入非常严谨，几乎每一个数学符号的使用都有其明确的上下文约束，这保证了理论的精确性，但也牺牲了阅读的流畅性。我个人希望作者能在介绍核心模型时，能穿插更多不同行业、不同文化背景下的评价案例对比。例如，将西方成熟市场中的评价体系与新兴经济体在政府效率评估中的应用进行比较，这样可以更立体地展示组合评价方法的普适性与局限性。目前，书中的案例似乎更集中于特定的工程或管理领域，使得其应用场景的想象空间被稍微限制住了。总而言之，这是一部需要静心研读、字斟句酌的专业著作，绝非轻松的休闲读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书在探讨“计算机集成”方面展现了超前的眼光，特别是对面向服务架构（SOA）在评价系统中的应用进行了探讨。它没有满足于传统的单机或客户端-服务器模式，而是深入讨论了如何通过分布式计算和云计算资源，实现跨部门、跨地域的协同评价。我注意到作者对于实时数据流处理在动态组合评价中的潜力进行了初步的设想，这在当下大数据和物联网盛行的背景下显得尤为重要。想象一下，一个基础设施项目的环境影响评估，需要实时收集传感器数据并即时反馈到评价模型中进行修正，这本书似乎在为这种未来场景打下理论基础。然而，在实际的系统集成案例描述中，具体的中间件技术选型和安全协议的细节相对简略。这使得读者在构建实际的、高安全要求的集成平台时，仍然需要大量的外部知识补充。总的来说，它更像是一份蓝图，清晰地勾勒出集成系统的潜力方向，但具体的施工图纸则需要读者自行绘制。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的是其对“非线性”和“不确定性”处理的复杂性描述。在传统的评价体系中，我们倾向于用线性加权和的方法来简化问题，但作者通过引入模糊集理论和证据理论（Dempster-Shafer Theory）到组合评价框架中，展现了如何更加真实地模拟现实世界中固有的模糊性和信息缺失。这部分内容极大地拓宽了我对“客观”评价的理解——原来所谓的客观，很大程度上也是对不确定性的数学建模和容忍。书中对于如何设计一个鲁棒的系统来吸收这些不确定信息，并给出具备可信区间的结果，提供了非常有价值的思路。这不仅仅是技术上的突破，更是对传统决策思维的一种挑战。它促使读者反思：我们追求的完美“得分”是否真的存在？还是说，一个优秀的评价系统，应当是清晰地告知我们“这个结果的可靠性边界在哪里”？这种哲学层面的思考，在技术著作中并不多见，实属难得。

评分☆☆☆☆☆