Image And Video Source Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bovik, Alan C.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:309.00 元

装帧:

isbn号码:9781598297263

丛书系列:

图书标签:

• 图像建模
• 视频建模
• 源模型
• 计算机视觉
• 图像处理
• 视频处理
• 深度学习
• 生成模型
• 图像生成
• 视频生成

好的，这是一份关于一本名为《图像与视频源建模》之外的书籍的详细简介，旨在避免提及该特定书籍的内容，并力求自然流畅，不带任何人工智能生成痕迹。 --- 书名：多模态数据驱动的复杂系统表征与分析 作者： [此处可填写一个虚构的作者姓名或团队] 出版社： [此处可填写一个虚构的出版社名称] 出版年份： [此处可填写一个虚构的年份] 定价： [此处可填写一个虚构的价格] ISBN： [此处可填写一个虚构的ISBN] 简介 在当今信息爆炸的时代，我们正面临着前所未有的数据复杂性挑战。从金融市场的波动、气候变化模型，到生物医学信号的处理和智能制造过程的优化，现实世界的系统往往表现出高度的非线性和多尺度特征。传统的统计学和信号处理方法在捕捉这些复杂系统的深层内在结构时显得力不从心。本书正是在这一背景下应运而生，它聚焦于如何利用多模态数据（如时间序列、网络拓扑、结构化文本等）构建出能够精确表征和有效预测这些复杂系统的数学模型与计算框架。 本书并非简单地罗列各种算法，而是旨在提供一个系统化的、以数据为驱动的理论视角，深入探讨如何从异构数据流中提取出具有物理或业务意义的潜在变量和动态机制。我们将构建的“源模型”，其核心目标是揭示数据生成过程背后的底层驱动力，而非仅仅停留在表面的特征提取层面。 核心内容与章节概述 本书的结构设计遵循“基础理论—核心方法—前沿应用”的逻辑递进路线，确保读者能够在扎实的理论基础上，逐步掌握前沿的分析技术。 第一部分：复杂系统表征的理论基础 本部分奠定了全书的理论基石。我们首先回顾了非线性动力学系统理论中的关键概念，如吸引子、混沌与分岔，并着重探讨了如何将这些抽象概念转化为可计算的数学结构。接着，我们详细介绍了张量代数在处理高维、多线性关系数据中的独特优势。不同于传统的矩阵分解，张量分解能够更好地保留数据固有的多维度关联性，尤其在需要同时考虑时间、空间和特征维度时，其表征能力远超线性方法。我们深入剖析了如CP分解、Tucker分解及其在稀疏性和低秩约束下的变体，为后续建模提供了强大的代数工具。 第二部分：动态系统的时间序列建模 本部分聚焦于时间序列数据的深度分析。我们跳出了传统的ARIMA或简单的隐马尔可夫模型（HMM）范畴，转而探索非线性自回归模型的构建。一个重要环节是延迟嵌入理论（Delay Embedding Theory）的深入探讨，解释了如何通过构建相空间重构图，揭示单变量时间序列背后的高维动态特性。 随后，我们转向更具挑战性的多变量耦合系统。这里，我们引入了因果推断的方法论，特别是基于格兰杰因果关系和更现代的核方法因果发现，来区分相关性与真正的驱动力。书中详细阐述了如何利用动态贝叶斯网络（DBN）来捕捉系统状态在时间上的演化，并讨论了在存在测量噪声和数据缺失情况下的鲁棒性增强策略。 第三部分：网络结构与信息流的建模 现代复杂系统，无论是社会互动网络、生态系统还是电路连接，都可以用图结构来描述。本部分致力于如何将网络拓扑纳入系统建模。我们不仅关注静态的网络属性（如中心性、社群结构），更侧重于网络上的动态过程，如信息传播、疾病扩散或网络状态的同步性。 书中详细介绍了基于图信号处理（Graph Signal Processing, GSP）的方法。我们将图结构视为一种新型的“传感器阵列”，数据点不再是欧几里得空间中的向量，而是分布在非欧几何结构上的函数。我们探讨了图拉普拉斯算子在特征空间中的意义，以及如何利用谱方法来平滑、滤波和分析网络数据。此外，针对大规模动态网络，本书还介绍了一种基于图神经网络（GNN）的结构感知学习框架，用于在不完全观测的情况下，对网络节点的潜在状态进行预测和归因。 第四部分：多模态数据融合与跨域迁移 现实中的复杂系统很少只产生单一类型的数据。本部分探讨了如何有效地融合来自不同来源、具有不同采样率和不同内在结构的信息。我们引入了联合表示学习的范式，目标是找到一个低维的、共享的潜在空间，使得来自不同模态的数据在这个空间中能够相互解释和校验。 重点内容包括多核学习（Multiple Kernel Learning, MKL）在数据融合中的应用，以及多视图学习如何解决特征空间不对齐的问题。我们通过具体的案例展示了如何将传感器时间序列数据与结构化的日志数据相结合，以构建一个更全面的系统健康监测模型。 第五部分：模型的可解释性与不确定性量化 先进的模型，尤其是深度学习驱动的模型，往往以“黑箱”著称。然而，对于高风险决策系统，模型的可解释性至关重要。本书的最后一部分专门探讨了如何提升我们所构建模型的透明度。 我们介绍了几种后验分析技术，例如基于敏感度分析的特征重要性排序，以及因果干预模拟，用以回答“如果系统参数发生变化，结果会如何？”这类关键问题。同时，鉴于所有数据驱动模型都存在不确定性，我们严格论述了贝叶斯方法在量化模型预测置信区间方面的作用，确保模型输出的不仅是单一的估计值，而是一个完整的概率分布。 读者对象 本书面向具有扎实数学基础（线性代数、微积分）和统计学背景的研究人员、高级工程师及研究生。它非常适合从事信号处理、复杂系统科学、数据挖掘、经济计量分析以及先进控制工程领域的专业人士。通过阅读本书，读者将能够超越传统方法的局限，掌握构建能够真正反映复杂系统深层驱动力的“源模型”的强大工具。

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