基于活动情报的数据融合支持pdf/txt下载_在线阅读全文

内容简介

《基于活动情报的数据融合支持》详细阐述了有关数据融合的理论知识和实践方法，为创建与来源、实体、分类和应用无关的信息融合应用程序，提出了实用、直观且合理的框架，论证了基于文本信息与传统传感器数据的融合，能够提高态势理解的完善性和及时性，适用于条约核查、打击有组织犯罪和保卫国土安全。本书作为数据融合领域的前沿著作，可为我国从事数据融合、情报制作及相关专业的人士提供有益的参考。

目　　录

目　录

前言IV
致谢VI
1引言和背景1
参考文献13
2基础理论15
2.1第一性原则15
2.2行为理解24
2.3融合形式25
2.4补充性融合服务32
2.4.1消息提取服务32
2.4.2消息规格化服务33

目　录 前言IV 致谢VI 1引言和背景1 参考文献13 2基础理论15 2.1第一性原则15 2.2行为理解24 2.3融合形式25 2.4补充性融合服务32 2.4.1消息提取服务32 2.4.2消息规格化服务33 2.4.3位置规格化服务34 2.4.4时间规格化服务35 2.4.5过滤服务36 2.4.6数据库支持36 2.4.7人—计算机交互37 2.4.8实体支持服务37 2.4.9位置支持服务38 2.4.10时间支持服务38 2.4.11情境支持服务38 2.5为指定应用映射融合合成产品39 2.6选定问题域融合模型42 2.7从合成产品映射功能运行47 2.7.1一对多连接47 2.7.2多对一连接47 2.7.3不连接右侧功能48 2.7.4不连接合成产品的右侧功能49 2.8映射到不同问题域模型50 2.8.1飞机飞行安全域模型50 2.8.2机器人车辆控制模型54 2.9情境57 2.9.1情境作为约束条件60 2.9.2情境作为特征62 2.9.3约束条件与特征63 2.10数据库注意事项63 2.11语义信息要求65 2.11.1位置和时间69 2.11.2副词短语之外的位置描述73 2.11.3从非结构化文本进行半自动化事实提取74 2.11.4应用示例77 2.11.5半自动化句法分析器执行80 2.12结合硬、软混合数据81 参考文献82 3原型执行83 3.1位置规格化服务84 3.1.1形式方法88 3.2空间推理支持服务92 3.3时间规格化服务94 3.4时间推理支持服务98 3.5情境支持服务102 3.6第1级：灵巧轨迹105 3.7第2级：实体对实体关系发现108 3.8在大型图形数据结构中导航113 3.9第2代原型114 3.10硬—软融合示例117 4更高级别推理121 4.1可递性121 4.2多重假设推理124 4.3真值维护127 4.4数据挖掘128 4.5融合形式的再解读131 4.5.1假设生成形式131 4.5.2过程控制133 4.5.3作为控制功能的融合形式135 4.6社交网络空间时间关系可视化139 参考文献141 5特殊功能142 5.1高价值实体发现142 5.2关键位置145 5.3关心位置发现147 5.4报警151 6发展方向153 6.1初步想法153 6.2支持基于活动情报154 6.3第1级扩展159 6.4第2级扩展161 6.5关系164 6.6网络分析168 6.7组织发现170 6.8更高级别产品抽象175 6.9活动利用176 6.10角色和行为理解179 6.11用户指向性工具开发181 6.12事实规格化182 6.13事件识别和利用187 参考文献187 7精炼方面的扩展内容188 7.1谱系相关指标188 7.2实体解析190 7.3精制实体对实体关系产品193 8二元融合196 8.1概要196 8.2相似性量度与实体具体性198 8.3深入阐述200 8.3.1基于实体融合200 8.3.2情境201 8.4二元融合类别及其在应用开发中的作用202 8.4.1类别1融合205 8.4.2类别2融合205 8.5“叙事者”：整合类别1和类别2融合209 8.6位置模式“叙事者”212 8.7类别3融合214 8.8整合融合类别1~3217 8.9小结和探讨222 参考文献224 9全面集中：执行分析工作流程225 9.1情境和融合支持系统工作流程样本228 9.2组织理解239 9.3行为识别245 参考文献248 10推理范式249 10.1基于主体方法249 10.2背景推理范式250 10.3基于案例推理251 10.4专家系统252 10.5神经式网络252 10.6贝叶斯网络253 10.7一阶逻辑254 10.8图形匹配254 10.9不确定性管理255 10.10多重假设推理与真值维护255 参考文献258 11空间推理支持260 11.1背景260 11.2视觉激发空间引擎技术261 11.3空间模式匹配263 11.4高效率布尔集合运算266 11.5空间规格化268 11.6人类地理272 11.6.1专业技术发现272 11.6.2关系发现273 11.6.3内容增强273 11.6.4人类地理数据的语义描述274 11.6.5模糊集合运算275 11.7陆地路线计划与推理278 11.8语义约束条件构建与情境敏感推理280 参考文献283 12时间推理支持284 12.1时间表达式合成284 12.2时间准确性与具体性286 12.3相互联系的分布函数与隶属函数289 12.4情境敏感性291 12.5时间推理支持服务293 12.6执行注意事项295 12.7情境和融合支持系统执行296 12.8相关性指标298 12.9时间关系302 12.10对时间表述进行句法分析305 参考文献309 13总结与建议311 词汇表318 关于作者320

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前　　言

前　言我于2005年首次参与一个社交网络项目时，并不知道能否为跟踪高价值个体并了解其组织形式这一目标做出贡献。作为一个刚刚步入该领域的人，我对社交网络仍一无所知。尽管我已经撰写过一本有关数据融合自动化原理的专著，但事实上，我还不太肯定这本书所涉及的内容在现实中是否可行。这一新项目提出的要求对我而言非常陌生，并且存在无法克服的技术难题。最可能的情况是，相比研发界之前在处理硬目标问题时所采用的方法，对基于文本的信息融合要求采用一种完全不同的分析模式。
我从研究基于文本信息融合的内涵入手。尽管常规技术传感器输出信息与非结构化自然语言之间存在巨大差异，但是否存在一些基本原理，适于在传统多源融合体系结构内利用常规融合方法处理这一“新”的信息来源呢？我在最初几个月里提出了许多疑问，但几乎都没有找到答案。
虽然最初的问题仍有一些未能解决，但已经逐步清晰的是，根据第一性原则的观点，硬传感器和软传感器的融合，确实可以采用类似的方法进行处理。通过早期研究，我将“关联问题”转变为“相似性”搜索，这一概念独立于数据源，因此较为便利。经过一段时间后，我已经确定了20个“应用无关”的基本级融合服务，这些服务构成数据源无关融合应用软件的基本积木块。在项目推进的最初三年里，我成功开发出执行上述大多数服务的软件原型，包括一个可根据与高价值个体明确的、推断的和发现的关联，并依据局部情境因素识别候选“关心个体”的工具。

前　言我于2005年首次参与一个社交网络项目时，并不知道能否为跟踪高价值个体并了解其组织形式这一目标做出贡献。作为一个刚刚步入该领域的人，我对社交网络仍一无所知。尽管我已经撰写过一本有关数据融合自动化原理的专著，但事实上，我还不太肯定这本书所涉及的内容在现实中是否可行。这一新项目提出的要求对我而言非常陌生，并且存在无法克服的技术难题。最可能的情况是，相比研发界之前在处理硬目标问题时所采用的方法，对基于文本的信息融合要求采用一种完全不同的分析模式。 我从研究基于文本信息融合的内涵入手。尽管常规技术传感器输出信息与非结构化自然语言之间存在巨大差异，但是否存在一些基本原理，适于在传统多源融合体系结构内利用常规融合方法处理这一“新”的信息来源呢？我在最初几个月里提出了许多疑问，但几乎都没有找到答案。 虽然最初的问题仍有一些未能解决，但已经逐步清晰的是，根据第一性原则的观点，硬传感器和软传感器的融合，确实可以采用类似的方法进行处理。通过早期研究，我将“关联问题”转变为“相似性”搜索，这一概念独立于数据源，因此较为便利。经过一段时间后，我已经确定了20个“应用无关”的基本级融合服务，这些服务构成数据源无关融合应用软件的基本积木块。在项目推进的最初三年里，我成功开发出执行上述大多数服务的软件原型，包括一个可根据与高价值个体明确的、推断的和发现的关联，并依据局部情境因素识别候选“关心个体”的工具。 虽然技术界已经投入数十年时间建设“全源”融合系统，但其中很少有能接受基于文本输入信息的系统。在新的世界秩序下，要将这一重要的信息源下放给人工利用，看来是无法接受的。虽然对自由文本的自动化理解仍存在重大困难，但建设可以同时利用基于文本信息源和现有硬传感器输入信息的融合系统却是完全可行的。要将基于文本的信息附加到现有融合软件中，就必然会提出新的要求，包括有效利用不断提高的自然语言理解能力（例如含义摘要、故事梗概）、语义知识表达式、更高的第0级规格化能力以及开发新型支持性融合服务。 本项目以各种方式提出理想化的问题。因为项目经理愿意赋予参与承包的团队较大的自由空间来开发解决方案，所以我相信本项目能够开拓创新并真正推动融合技术的发展进步。如果没有本项目及其管理方法的保证，赖以成书的必要研究和实验就不可能完成。最初，本项目主要研究软传感器输入信息，但此处提出的理论框架也全面包含了传统传感器输入信息。 创作本书的主要目的是，说明基于文本信息与传统传感器数据的融合是一个完全可以实现的目标，它能够提高态势理解的完善性和及时性，尤其适用于反叛乱应用软件、条约核查、打击有组织犯罪和保卫国土安全等现实挑战。 提示：本书呈现的融合软件原型输出信息原本均标出颜色以便用户理解产品，现均以单色表现。对由此可能给读者造成的不便，作者事先致歉。 还需注意的是，颜色是人为添加的，仅用于视觉呈现。在其内部，所有以颜色显示的表达式都储存为矢量。 致　谢与我第一本有关融合的著作相同，本书也是始于一个零散无序的Word文档，我在该文档中随手记录自己的想法和重要问题，并记下一段时间里取得的成果。随着文件所占空间的增长，终于有一天，我发现只需要再做一些工作（实际上还是做了不少工作的）就可以再次推出一本有关数据融合的专著。一开始，这种可能性还很微弱，还是那么遥不可及，但我一直希望退休前能够为自己的专业领域再做一次贡献，正是这一愿望激励着我继续写作。 早年间，我曾与约瑟夫·卡拉科夫斯基（Joseph Karakowski）密切合作。约瑟夫在解决其他问题时采用了我提出的观点。我们两人间频繁而有力的技术探讨，最终帮助我提炼出本书涉及的许多基本概念。在此期间，我和约瑟夫共同撰写了多篇论文，其中有很大一部分都收入本书。 此外，需向为我提供大力支持的雇佣单位SAIC表示感谢，并特别感谢两位项目经理。理查德·希勒（Richard Shearer）调任我为首席科学家，保证我能够在资金极为困难的条件下继续开展研发工作。威廉·克劳斯（William Kraus）在内部改组后成为我的上级领导，同样对我的工作抱以信任，并大力鼓励我继续研究和写作。 最后，要向我的妻子表示感谢，她同样给予我重要的支持。出于一些不足为外人道的原因，我设计和构建情境及融合支持系统的灵感多萌发于凌晨两点到四点之间。因此，当我迅速从床上爬起来记下自己最新的“高见”时，就会无数次把妻子吵醒。和大多数作者的感觉一样，即使有所爱的人全力支持，著书并出版仍是一个十分困难的过程。没有家人的坚决支持，这部书稿就不可能完成。

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基于活动情报的数据融合支持

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