Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hahn, Hernsoo 编

出品人:

页数:479

译者:

出版时间:

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9783540898580

丛书系列:

图书标签:

• 多传感器融合
• 智能系统
• 数据融合
• 机器学习
• 人工智能
• 传感器网络
• 信号处理
• 模式识别
• 机器人
• 计算机视觉

图书简介：面向智能系统的多传感器融合与集成（排除该书内容） 书名：跨域认知架构与自适应决策系统 第一部分：基础理论与跨模态表征 本书深入探讨了构建下一代智能系统的核心理论框架，重点聚焦于如何实现不同信息模态间的深度语义关联与高效融合，以支持复杂环境下的鲁棒决策。我们摒弃了传统的特征级融合方法，转而强调高层抽象知识的构建与推理。 第一章：认知建模的拓扑结构 本章详细阐述了认知系统的基础拓扑模型，不同于简单的信息输入叠加，我们构建了一种基于动态图神经网络（DGNN）的认知拓扑结构。该结构允许信息在不同粒度（从原始感知数据到高阶语义概念）间进行多尺度映射和反馈循环。重点分析了如何使用张量网络来编码信息间的非线性依赖关系，并引入了“认知缓冲区”的概念，用以维持短期记忆和实时上下文信息。讨论了状态空间模型在描述认知动态过程中的局限性，并提出了基于强化学习的自主状态演化模型。 第二章：多模态语义的对齐与嵌入空间 实现跨域智能的关键在于构建一个共享的、具有语义一致性的嵌入空间。本章侧重于如何对齐视觉、听觉、文本及环境物理量等异构数据。我们提出了一种基于对比学习的跨模态对齐框架（CMAL），该框架通过最大化不同模态对同一真实世界事件的表征相似度来训练嵌入函数。重点讨论了“模态差异度量”的构建，用以量化不同传感器数据在语义空间中的距离，从而指导融合权重分配。此外，还涵盖了如何利用元学习技术，使系统能够快速适应新的、未见过的模态组合。 第三章：不确定性量化与信息熵控制 在高度不确定的环境中，智能系统必须具备精确的自我评估能力。本章系统性地研究了先进的不确定性量化技术。我们超越了传统的贝叶斯方法，引入了基于深度集成学习和蒙特卡洛丢弃（Dropout）的概率度量框架。详细分析了信息熵在系统决策中的作用，构建了“认知熵驱动的激活函数”，该函数根据当前环境的复杂性和系统内部模型的置信度动态调整信息流的传递效率。探讨了如何利用信息论中的互信息来识别和抑制冗余信息，确保信息传递的效率和有效性。 第二部分：自适应决策与行为生成 本部分将理论模型应用于实际的复杂任务，侧重于系统如何利用融合的知识进行高效的、上下文感知的决策和输出生成。 第四章：情境感知与长期记忆的整合 智能系统必须具备对当前“情境”（Context）的深刻理解，情境不仅是当前输入数据的集合，更是历史经验的投影。本章提出了情境嵌入网络（CEN），它能够将过去数小时甚至数天的交互历史压缩成一个低维度的情境向量。重点介绍了如何将这个情境向量注入到实时的感知处理流程中，实现“自上而下”的感知引导。对比分析了基于Transformer架构的长期依赖建模与基于循环神经网络的结构化记忆检索机制，并提出了一种混合记忆模型，平衡了检索速度与信息丰富度。 第五章：基于知识图谱的推理与规划 为了实现超越模式匹配的深层理解，系统需要进行符号推理。本章描述了如何将异构感知数据转化为结构化的、可操作的知识图谱（KG）。我们提出了知识图谱自动构建与演化算法，特别关注如何处理知识的冲突与不一致性。推理部分重点介绍了基于图注意力网络的路径发现算法，用于高效地从KG中提取多步推理链。在规划方面，我们结合了符号规划（如STRIPS/PDDL）与深度学习预测模型，形成了一种“混合式规划器”，能够在不确定性下生成具有高可行性的行为序列。 第六章：生成式模型与可解释的行为输出 智能系统的最终体现是其输出的行为。本章关注如何利用融合后的高级认知状态，生成复杂、自然且可解释的行动指令或信息反馈。我们探讨了条件生成模型（如基于扩散模型的序列生成器），使其能够基于当前情境和目标，生成最优动作序列。核心内容在于“可解释性模块”的集成：系统必须能够回溯其决策路径，并用人类可理解的语言或图形，解释为什么选择了某一特定行为。本章详细介绍了如何利用因果发现技术，将决策过程中的关键影响因素可视化，从而提高系统的透明度和用户信任度。 第三部分：系统实现与鲁棒性保障 本部分聚焦于将理论模型部署到实际硬件和软件环境中所需的工程实践、性能优化及安全保障机制。 第七章：高效能的异构计算部署 将复杂的认知架构部署到边缘或实时系统中，要求极高的计算效率。本章讨论了模型压缩技术，包括结构化剪枝、量化感知训练（QAT）和知识蒸馏。重点分析了如何利用可编程逻辑门阵列（FPGA）和专用AI加速器来优化张量运算和图遍历的性能。详细给出了针对动态图操作的内存管理策略，以最小化数据搬运带来的延迟。 第八章：系统验证、安全与对抗鲁棒性 一个可靠的智能系统必须能够抵御恶意攻击和意外的系统故障。本章系统性地研究了智能系统的形式化验证方法，特别是针对高层决策逻辑的验证。针对对抗性样本，我们提出了“多视图防御机制”，通过在嵌入空间和推理空间的不同层次注入随机扰动来提高模型的鲁棒性。此外，本章还涵盖了系统故障恢复策略，包括基于影子冗余的实时错误检测与快速切换机制，确保系统在部分传感器失效或模型不一致时的持续运行能力。 附录：自适应决策系统的标准数据集与评估指标 本附录提供了用于训练和评估跨域认知系统的标准数据集集合，并定义了一系列超越传统准确率的鲁棒性、可解释性和情境适应性评估指标。

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