决策分析与决策支持系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:刘心报

出品人:

页数:305

译者:

出版时间:2009-6

价格:29.50元

装帧:

isbn号码:9787302196334

丛书系列:

图书标签:

• 决策支持
• 决策分析
• 决策支持系统
• 管理科学
• 运筹学
• 数据分析
• 商业智能
• 建模
• 优化
• 系统工程
• 人工智能

计算机视觉导论：从基础到前沿 图书简介 本书全面系统地介绍了计算机视觉领域的基础理论、核心算法与前沿应用。旨在为学习者提供一个深入、扎实且与时俱进的知识框架，使读者能够理解如何让机器“看懂”世界，并能够独立设计和实现复杂的视觉系统。全书内容横跨经典方法与深度学习革命后的最新进展，强调理论与实践的紧密结合。 --- 第一部分：视觉基础与图像表示（奠定基石） 本部分聚焦于构建计算机视觉系统的基本要素，从物理世界的图像采集到数字世界的有效表示。 第一章：视觉感知的基本原理 本章首先探讨人眼视觉系统与机器视觉系统的对比，引出计算机视觉的研究范畴与挑战。详细阐述了光度学基础，包括光线的传播、辐射度量、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换与应用，以及感知均匀性与色彩恒常性问题。随后，深入讨论了数字图像的获取过程，包括传感器（CCD/CMOS）的工作原理、噪声的来源与模型（高斯噪声、椒盐噪声），以及采样与量化的基本理论。 第二章：数字图像处理基础 本章是处理原始图像数据的核心技术集合。首先介绍图像增强技术，包括空间域方法（如直方图均衡化、点运算、空间滤波器的设计与实现，重点解析均值、中值和高斯滤波器的优劣）和频率域方法（如傅里叶变换在图像滤波中的应用，高通与低通滤波器的设计）。接着，深入讲解图像复原技术，重点分析点扩散函数（PSF）与逆滤波、维纳滤波在去除模糊方面的应用。最后，系统梳理了图像的形态学处理，包括结构元素、腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，及其在二值图像分析中的关键作用。 第三章：特征的提取与描述 本章是后续高级识别任务的基础。我们将详细探讨如何从图像中提取出具有鲁棒性和判别力的信息点。首先，介绍边缘检测的经典算法，包括Sobel、Prewitt算子，并重点分析Canny边缘检测器的多阶段优化过程。随后，深入研究角点和兴趣点的检测方法，如Harris角点检测器的工作原理。本章的重点在于局部特征描述符，系统对比分析SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的构建流程、不变性特点及其在图像匹配中的应用。此外，还将介绍HOG（方向梯度直方图）特征在行人检测中的经典应用。 --- 第二部分：几何视觉与三维重建（理解空间） 本部分将视角从二维图像扩展到三维世界，探讨如何通过图像信息恢复物体的几何结构和空间关系。 第四章：相机模型与几何变换 本章建立起二维图像与三维世界坐标系之间的数学桥梁。详细阐述针孔相机模型（Pinhole Camera Model）的内在参数与外在参数。重点解析投影矩阵（Projection Matrix）的推导与应用，包括透视投影、正交投影的数学表达。随后，系统介绍二维和三维空间中的几何变换，包括平移、旋转、缩放等欧氏变换和相似变换，以及齐次坐标系的引入与矩阵表示法。 第五章：立体视觉与深度感知 立体视觉是获取三维信息最直接的方法之一。本章首先介绍双目视觉系统的基本配置和几何约束。核心内容集中在立体匹配问题上，详细分析了视差图的计算方法，包括块匹配算法（Block Matching）的代价函数设计（SSD, SAD, NCC）和优化策略。随后，讲解全局优化方法，如动态规划（Dynamic Programming）在视差计算中的应用。最后，讨论了从视差图到三维点云的三角测量过程，以及生成稠密深度图的关键挑战。 第六章：运动恢复结构（SfM）与多视图几何 本章聚焦于从序列图像中重建场景结构和相机运动。首先，介绍对极几何（Epipolar Geometry）的基本概念，包括本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的推导、计算与约束条件。重点解析如何利用RANSAC（随机抽样一致法）从野外数据中鲁棒地估计这些矩阵。随后，系统介绍运动恢复结构（SfM）的基本流程，包括特征匹配、运动估计、场景重建和全局优化（Bundle Adjustment）的原理与实践。 --- 第三部分：深度学习驱动的视觉（现代范式） 本部分转向当前计算机视觉领域的主流技术——深度卷积神经网络（CNN）及其在各项任务中的应用。 第七章：卷积神经网络基础理论 本章为应用深度学习技术奠定理论基础。首先回顾反向传播算法（Backpropagation）及其在网络训练中的作用。详细介绍卷积层（Convolutional Layer）的操作细节、感受野、权值共享机制及其带来的高效性。深入剖析池化层（Pooling Layer）、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择与影响。最后，系统介绍经典CNN架构的演进，如LeNet、AlexNet、VGG，分析其设计思想与性能瓶颈。 第八章：图像分类与识别 图像分类是深度学习在视觉领域最成功的应用之一。本章重点剖析现代高性能分类网络的结构设计，包括ResNet（残差连接如何解决梯度消失）、Inception（多尺度特征融合）和DenseNet（特征重用）。探讨迁移学习（Transfer Learning）的策略，如何利用预训练模型进行高效的微调。此外，还会讨论目标度量学习（Metric Learning）和度量空间方法在人脸识别等细粒度分类任务中的重要性。 第九章：目标检测与分割 本章涵盖了定位和精确识别物体的关键技术。在目标检测方面，系统对比分析两阶段检测器（如Faster R-CNN）与单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的架构、速度与精度权衡。重点解析Anchor Box机制、非极大值抑制（NMS）的作用。在图像分割方面，详细介绍语义分割（Semantic Segmentation）中FCN（全卷积网络）的原理，以及实例分割（Instance Segmentation）中Mask R-CNN的结构和Mask分支的实现。 第十章：生成模型与视觉合成 本章探讨机器生成新图像的能力。首先介绍变分自编码器（VAE）的基本原理，包括潜在空间的学习与重构误差的优化。随后，重点深入讲解生成对抗网络（GANs），包括生成器与判别器的对抗训练过程，并分析WGAN、CycleGAN等改进型网络在图像翻译、风格迁移中的应用。最后，介绍Transformer架构在视觉任务中的新兴作用，特别是在图像生成与理解中的潜力。 --- 第四部分：高级应用与系统集成（实践落地） 本部分将前述理论与技术应用于具体的、复杂的实际场景，强调系统的设计与优化。 第十一章：视频分析与时序建模 针对连续帧数据，本章探讨如何引入时间维度进行分析。介绍光流法（Optical Flow）的经典算法（如Lucas-Kanade方法）和基于深度学习的方法，用于估计像素级的运动场。在行为识别方面，详细阐述如何结合CNN与RNN/LSTM或3D-CNN结构，捕捉视频中的时空依赖关系。讨论目标跟踪技术，包括基于外观模型的跟踪器与基于深度学习的跟踪算法（如Siamese Network跟踪）。 第十二章：三维重建与实时系统构建 本章将几何视觉与现代技术相结合，构建完整的3D感知系统。详细介绍SLAM（即时定位与地图构建）的基本框架，区分前端（数据关联、位姿估计）和后端（优化）。重点分析视觉里程计（VO）和基于特征点/直接法的SLAM系统（如ORB-SLAM）。最后，讨论如何将这些视觉模块集成到嵌入式平台或实时系统中，涉及性能优化、数据流管理和鲁棒性设计。 --- 总结与展望 本书的结构设计确保了学习者可以从底层数学原理逐步过渡到复杂的深度学习模型和实际系统构建。每一章的理论推导后，均配有详细的算法步骤与关键参数解析，旨在培养读者独立解决复杂视觉问题的能力。本书不仅适用于计算机科学、电子工程等专业的本科高年级学生和研究生，也是从事人工智能、机器人、自动驾驶、医疗影像等领域研究与开发人员的宝贵参考资料。

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这部书简直是为我这种渴望在纷繁复杂的商业世界中找到清晰路径的人量身定做的。它深入浅出地剖析了决策过程中常见的认知偏差和逻辑陷阱，读起来有一种茅塞顿开的感觉。作者并没有止步于理论的堆砌，而是将复杂的决策模型，比如贝叶斯方法和效用理论，通过生动的案例解析得淋漓尽致。我特别欣赏书中对“不确定性”的处理方式，它不像很多教科书那样将不确定性视为需要被消除的敌人，而是将其视为决策环境的固有特征，并提供了量化和管理这种不确定性的实用工具。比如，书中对敏感性分析和情景规划的详细阐述，让我开始用全新的视角去审视我日常面对的项目风险。读完后，我感觉自己手中的“决策工具箱”瞬间丰富了许多，不再是凭直觉拍脑袋，而是有了一套可以被反复验证和优化的流程框架。这不仅仅是一本理论书，更像是一本实操指南，对于任何需要承担重大责任的管理者来说，都是不可多得的案头必备。它教会我的，是如何在信息不完全的情况下，做出最“不坏”的那个选择。

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阅读体验上，这本书给人一种非常“冷静”的感觉，它似乎刻意避免了那些激动人心的商业案例和高谈阔论，转而专注于决策过程中的“元认知”层面。全书的核心似乎在探讨“如何思考我们如何思考”这个问题。我发现作者对“理性人假设”的批判性继承非常深刻，他并没有完全否定理性模型的价值，而是强调了在现实约束下，如何通过迭代和反馈机制来逼近最优解。特别是关于“群体决策”的那部分内容，探讨了在委员会决策中如何有效平衡权力结构与信息共享，避免“群体思维”的产生，这在很多组织中都是一个痛点。书中关于沟通和冲突解决的章节，也提供了不同于传统管理学的视角，将这些视为决策流程中不可或缺的“摩擦力”，而非需要避免的负面因素。这本书的价值在于它强迫你慢下来，审视自己决策的“内在逻辑链条”，而非仅仅关注最终的结果。

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我最欣赏这本书的地方，在于它对于“伦理”和“社会责任”在决策考量中的地位的强调。在许多强调效率和利润最大化的管理书籍中，这一点往往被轻描淡写地带过。然而，本书将决策的伦理维度提升到了与经济效益同等重要的地位，并讨论了如何将这些无形的约束条件转化为可量化的目标函数的一部分。比如，书中提供了一些案例，展示了如何在供应链决策中平衡成本效益与环境可持续性，以及如何量化社会影响因子。这种全面、包容的决策观，让我意识到，一个真正“好”的决策，绝不仅仅是数学上的最优解，更必须是符合组织价值观和社会期望的平衡态。它不仅仅教授了如何“做决定”，更重要的是，它引导读者思考“我们应该为什么而做决定”。这种对决策哲学层面的探讨，让这本书的价值远超了一般的商业技能书籍。

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这本书的篇幅巨大，内容庞杂，更像是一部百科全书式的参考手册，而不是一本可以一口气读完的小说。其中关于“决策质量评估”和“组织学习”的论述，占据了相当大的比重，这显示了作者对决策活动长期效应的关注。我特别注意到，作者在描述如何将决策模型嵌入到企业资源规划（ERP）或业务流程管理（BPM）系统中时，给出了非常具体的操作建议，涉及到了数据治理和流程再造的交叉领域。对于那些希望将决策科学真正落地到企业运营层面的实践者来说，这部分内容价值连城。遗憾的是，书中对新兴的机器学习在预测建模中的应用讨论相对保守，更多聚焦于经典的优化算法，这或许是由于成书年代的原因，但即便是经典方法，其详尽的推导过程也足以让深度学习者反思基础理论的扎实性。总的来说，它更像是一本需要反复查阅的“工具书”，而非一次性的阅读材料。

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这本书的叙述风格极其老派，仿佛是上世纪八十年代的经典教材重新印刷，用词严谨到近乎刻板，但正是这种扎实的学术风格，保证了其内容经得起推敲。它在介绍决策支持系统的技术架构时，显得尤为详尽和深入，几乎涵盖了从数据采集、模型构建到结果可视化的每一个技术细节。我花了相当长的时间才消化完关于“专家系统”和“多准则决策分析（MCDA）”的那几章，其中对于层次分析法（AHP）的数学推导和实际应用场景的结合，处理得非常到位。作者对软件工程和信息系统集成的侧重点，明显超越了单纯的商业分析范畴，更偏向于构建一个稳定、可靠的决策信息基础设施。坦白说，对于初次接触这个领域的读者来说，可能门槛略高，里面充斥着大量需要耐心研读才能理解的专业术语和图表，但如果你是系统架构师或者信息科学背景出身，这本书提供的技术深度绝对能满足你的求知欲。它提供的不是快速的“秘诀”，而是构建决策能力的长远基石。

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