Probabilistic Expert Systems (CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Society for Industrial Mathematics

作者:Glenn Shafer

出品人:

页数:88

译者:

出版时间:1987-01-01

价格:USD 41.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780898713732

丛书系列:CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics

图书标签:

• Probabilistic Expert Systems
• Bayesian Networks
• Uncertainty
• Artificial Intelligence
• Expert Systems
• Machine Learning
• Probability
• Decision Making
• CBMS-NSF Series
• Applied Mathematics

复杂系统中的推理与决策：不确定性下的知识表示与处理 书籍简介 本书深入探讨了在信息不完备、知识存在模糊性和随机性的复杂系统中进行有效推理与决策所依赖的理论基础、模型构建与实际应用。全书旨在为读者提供一个全面、严谨的框架，用以理解和处理现实世界中普遍存在的“不确定性”这一核心挑战。 本书的内容聚焦于概率论、统计学、信息论在构建高可靠性智能系统中的集成应用，尤其侧重于如何将专家的经验知识结构化、量化，并通过严格的数学方法进行传播、更新和推理。我们探讨的重点在于如何从有限的、带有噪声的数据中学习潜在的结构，并据此做出最优的预测或分类。 --- 第一部分：不确定性建模的理论基石 本部分奠定了全书的理论基础，详细阐述了在缺乏完全信息的情况下，如何科学地量化和表达信念。 1. 概率论与不确定性度量： 我们首先回顾了概率论的公理化基础，但重点超越了标准的描述性概率。本章深入探讨了贝叶斯主义哲学在知识更新中的核心地位，对比了频率学派与贝叶斯学派在应对先验信息时的异同。特别地，我们引入了信息熵的概念，用以衡量系统状态或知识表达的不确定程度，并探讨了如何使用最小描述长度（MDL）原则指导模型选择。 2. 证据理论与模糊集： 认识到经典概率模型在处理“非精确定量”的、定性的专家意见时的局限性，本章引入了Dempster-Shafer 证据理论（DST）。我们详细分析了DST如何通过“基本信念赋值”（BPA）来表示对一组假设的信任度，以及如何应用Dempster组合规则来合并相互冲突或冗余的证据。此外，模糊集合理论被引入，用于描述概念边界的模糊性，探讨了语言变量和可能性度量的数学结构。 3. 联合分布与依赖性建模： 在复杂系统中，变量之间往往存在复杂的依赖关系。本部分详述了如何通过联合概率分布来刻画这些关系。重点章节探讨了马尔可夫随机场（MRF）和信念网络（Bayesian Networks）的结构。我们不仅描述了如何构建这些图模型（如使用条件概率表或势函数），还详细分析了在这些高维空间中进行有效推断（如精确推理和近似推理算法）的计算复杂性和效率权衡。 --- 第二部分：从知识到模型：结构化与学习 本部分关注如何将现实世界的领域知识转化为可计算的数学模型，并利用数据对这些模型进行校准和改进。 4. 专家知识的获取与编码： 成功的知识系统依赖于高质量的输入。本章讨论了从领域专家那里提取隐性知识（Tacit Knowledge）的访谈技术和认知模型。我们提出了几种将定性判断转化为定量参数的方法，包括概率校准技术（Calibration Techniques）和层次化判断模型，确保专家意见的内在一致性和外部有效性。 5. 结构化模型的学习： 当数据可用时，模型的结构（如图模型的拓扑结构或规则系统的条件）需要被自动发现。本章介绍了结构学习算法，特别是针对有向无环图（DAGs）的评分函数（如BIC或BDeu分数）和搜索策略。我们还探讨了如何处理潜在变量（Latent Variables）对模型结构识别带来的挑战。 6. 参数估计与模型优化： 获得结构后，需要估计模型中的所有数值参数（如概率值、回归系数或模糊隶属函数）。本章深入研究了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。对于那些难以解析求解的复杂模型，我们详细介绍了期望最大化（EM）算法的迭代机制，以及在贝叶斯框架下使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行参数采样的实现细节。 --- 第三部分：不确定性下的推理与决策 核心在于如何利用构建好的模型，在面对新证据时，高效地进行推理，并最终支持最优的行动选择。 7. 推理算法的效率与精确性： 推理是知识系统的“心脏”。本部分首先分析了信念网络中的精确推理算法，如因子化算法（Junction Tree Algorithm），并量化了其计算成本（与团大小的关系）。随后，针对大规模或稠密网络，我们转而关注近似推理方法，包括拒绝采样、重要性采样以及更先进的变分推断（Variational Inference），比较它们在收敛速度和近似误差上的表现。 8. 动态系统中的推理： 许多现实问题（如跟踪、导航）涉及状态随时间演变的系统。本章介绍了隐形马尔可夫模型（HMM）和卡尔曼滤波（及其扩展，如扩展卡尔曼滤波 EKF 和无迹卡尔曼滤波 UKF）在连续状态空间和离散观测下的最优估计问题。我们强调了前向/后向算法在HMM中的应用以及它们如何扩展到更复杂的条件随机场（CRF）中。 9. 决策理论与效用优化： 知识推理的最终目标是指导行动。本章将概率推理与决策理论相结合。我们定义了效用函数（Utility Function），并探讨了最大化预期效用（Expected Utility Maximization）的原则。内容涵盖了决策树的构建与回溯求解，以及在信息获取成本存在的情况下，如何运用信息经济学的观点来指导何时停止收集证据。 --- 第四部分：高级主题与前沿挑战 本部分关注当前研究的热点领域，以及系统鲁棒性和可解释性的提升。 10. 因果关系推断： 区分相关性与因果性是高级智能系统的关键一步。本章介绍了Judea Pearl的Do-Calculus框架，解释了如何使用干预操作（do-operator）来从观测数据中估计因果效应。我们讨论了混杂变量（Confounding Variables）的处理、中介分析（Mediation Analysis）以及如何利用后门/前门准则识别可识别的因果效应。 11. 可信赖性与鲁棒性： 在高风险应用中，系统必须对输入噪声和模型误差具有抵抗力。本章探讨了不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）在整个系统中的传播，并研究了敏感性分析，以确定哪些模型输入对最终决策影响最大。此外，还讨论了如何设计具有内在冗余和交叉验证机制的系统，以提高其整体的可靠性。 --- 适用读者对象： 本书适合对高级统计建模、人工智能、机器学习理论有深入兴趣的研究生、研究人员以及从事复杂工程、金融建模、生物信息学等领域的高级工程师。阅读本书需要扎实的微积分、线性代数以及概率论基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分，是我个人认为最出彩的亮点之一。很多理论书籍往往止步于数学证明，但在实际应用中，读者总会感到“纸上得来终觉浅”。然而，这套书非常注重“落地”，它提供了一系列结构清晰、背景详尽的实际应用案例。我尤其欣赏作者在描述这些案例时所采用的叙事手法——不是简单地罗列数据，而是像侦探小说一样，层层剥茧，展示专家是如何一步步通过概率推理解决疑难杂症的。例如，在医疗诊断场景的剖析中，作者详细阐述了如何量化不确定性，并如何将领域专家的模糊经验转化为可计算的概率参数。这不仅为初学者提供了模仿的蓝本，也为资深研究者提供了检验自己理论框架的参照系。读完这些案例，我感觉自己手中的工具箱一下子丰富了许多，对如何将抽象的数学模型转化为解决真实世界复杂问题的实用工具，有了更具象化的理解。

评分☆☆☆☆☆

这套丛书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种低调而又透露着专业气息的封面处理，简直是学术书籍里的上品。每次把它从书架上取下来，指尖触及那种略微粗粝但质感十足的纸张，心里就涌起一股对知识的敬畏感。我记得第一次翻开它的时候，就被开篇导言的文字风格所吸引，作者的笔触极为老练，既有深厚的数学功底作为支撑，又不失对实际应用场景的敏锐洞察。它不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是像一位经验丰富的大师在娓娓道来，引导你进入一个既严谨又充满活力的知识领域。尤其是在排版细节上，无论是图表的清晰度，还是公式的编号与引用格式，都体现了出版方对学术严谨性的极高要求。对于我这种需要长时间面对专业书籍的读者来说，这种舒适的阅读体验本身就是一种享受，它让我愿意花更多的时间沉浸其中，而不是仅仅为了应付考试或完成某个报告。那种沉甸甸的分量，不仅仅是纸张的重量，更是一种知识的厚度，让人感到物有所值。

评分☆☆☆☆☆

从一个更宏观的角度来看待这本书，它像是一座坚实的桥梁，连接了经典统计学与前沿人工智能的交叉地带。在当前的学术环境中，许多新兴领域都倾向于追求时髦的模型，而这本书却沉稳地回到了概率论的基石之上，强调了不确定性建模的普适性和持久性。它没有被快速迭代的技术浪潮所裹挟，而是专注于那些经过时间考验的、具有深刻数学基础的原理。对于希望建立扎实理论根基的博士生或者希望拓宽研究视野的资深工程师而言，这本书提供了一个极佳的参照坐标系。它告诉我，无论未来机器学习的算法如何演变，对“概率专家系统”核心思想的理解，将永远是理解复杂决策过程的底层逻辑。它不仅仅是一本关于特定技术栈的书籍，更是一本关于如何以严谨、量化、系统的方式处理人类不确定性知识的“思想指南”。

评分☆☆☆☆☆

当我深入研读其中的某些章节时，我深切体会到作者在构建理论体系时的匠心独运。他们并没有急于抛出复杂的数学推导，而是首先从非常直观的、几乎是哲学层面的问题入手，比如“‘概率’在‘专家知识’体系中究竟扮演何种角色？”这种提问方式极大地激发了我的思考。我感觉自己不像是在阅读一本教科书，更像是在参与一场跨越学科边界的深度对话。特别是当涉及到知识表示和推理机制的章节时，作者巧妙地融合了认知科学的观点，这使得那些原本可能晦涩难懂的算法逻辑变得鲜活起来。他们对不同模型（比如贝叶斯网络与其他类型的专家系统）的优劣势分析，简直是一针见血，没有丝毫含糊不清的赞美或贬低，全是基于严格的逻辑和实证数据。这种平衡感在专业文献中是极其罕见的，它让我对如何设计一个既鲁棒又可解释的智能系统有了全新的认识，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，阅读这本书需要投入相当的精力，它绝不是可以轻松翻阅的读物。有些涉及高阶随机过程和信息论的部分，即便是对有一定基础的我来说，也需要反复阅读，甚至需要借助外部资料来辅助理解。但这恰恰是其价值所在——它设立了一个很高的门槛，筛选出真正愿意深入探索该领域的读者。我认为，这本书的价值不在于让你“知道”某个概念，而在于训练你的“思维方式”。作者在某些关键推导处的留白处理，看似是省略了步骤，实则是邀请读者进行主动的数学构建。这种“引导式学习”的方法，极大地锻炼了我的逻辑链条的完整性和批判性思维。它迫使我不再满足于接受结论，而是要追溯每一个概率假设背后的合理性基础，这对于任何想在这个领域做出原创性工作的研究者都是至关重要的训练。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆