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内容简介:
本书讲述和讨论了不确定信息表示与融合的基本理论与若干技术,主要内容包括:模糊集理论基础、直觉模糊集基础理论、D-S证据理论、基于直觉模糊集的不确定信息描述、冲突证据的加权平均组合方法、基于可靠性评估的证据组合方法、区间不确定信息融合方法、时域不确定信息融合方法等。
书籍目录:
前言
第1章 绪论 1
1.1 信息与信息融合 1
1.2 信息融合模型 2
1.3 信息融合的应用及发展 8
1.4 不确定信息处理方法及发展 10
1.4.1 不确定信息处理方法综述 10
1.4.2 证据理论研究进展 12
第2章 模糊集理论基础 17
2.1 引言 17
2.2 模糊集及基本运算 18
2.2.1 模糊集的定义 18
2.2.2 模糊集的表示方法 21
2.2.3 典型隶属度函数 23
2.2.4 模糊集的基本运算 26
2.3 模糊集的分解定理 29
2.3.1 截集 29
2.3.2 支撑集和核 31
2.3.3 数乘模糊集 32
2.3.4 分解定理 32
2.4 模糊度与贴近度 34
2.4.1 模糊度 34
2.4.2 贴近度 40
2.5 模糊关系及其运算 41
2.5.1 模糊关系 41
2.5.2 模糊关系合成运算 43
2.6 扩张原理与模糊数 45
2.6.1 扩张原理 45
2.6.2 凸模糊集与模糊数 48?
第3章 直觉模糊集理论基础 53
3.1 引言 53
3.2 直觉模糊集及其基本运算 54
3.2.1 直觉模糊集的定义 54
3.2.2 直觉模糊集基本运算 55
3.2.3 直觉模糊集的截集 58
3.3 直觉模糊数及其扩展运算 58
3.3.1 直觉模糊数 58
3.3.2 直觉模糊数扩展运算 59
3.4 直觉模糊关系及其合成运算 60
3.4.1 直觉模糊关系 60
3.4.2 直觉模糊关系合成运算 62
第4章 证据理论 66
4.1 引言 66
4.2 证据理论的数学基础 67
4.2.1 概率模型 67
4.2.2 上下概率模型 68
4.2.3 Dempster 模型 69
4.3 D-S 证据理论基础 71
4.3.1 基本概念 72
4.3.2 证据更新规则 75
4.3.3 证据理论中的决策 78
4.4 证据理论遇到的主要问题 80
4.4.1 Zadeh 悖论 80
4.4.2 “一票否决”问题 82
4.4.3 “焦元爆炸”问题 83
4.4.4 Dempster 组合规则改进方法 83
第5章 基于直觉模糊集的不确定信息描述 85
5.1 引言 85
5.2 直觉模糊集与证据理论 85
5.3 基于可能度的直觉模糊数排序 86
5.3.1 计分函数法 86
5.3.2 基于可能度的直觉模糊数排序方法 88
5.4 基于证据组合的直觉模糊集成运算 91
5.4.1 加权集成运算规则 91?
5.4.2 基于证据组合的直觉模糊集成运算规则 94
5.5 直觉模糊不确定性测度 96
5.5.1 直觉模糊熵 97
5.5.2 非准确度度量 102
5.5.3 广义不确定性测度 106
第6章 冲突证据的加权平均组合方法 112
6.1 引言 112
6.2 基于证据相关系数的冲突度量 112
6.2.1 现有冲突度量方法分析 112
6.2.2 基于相关系数的冲突度量方法 119
6.3 基于信任度和虚假度的证据组合 124
6.3.1 证据信任度与证据虚假度 124
6.3.2 基于信任度和虚假度的证据组合方法 126
6.3.3 数值算例与分析 127
第7章 基于可靠性评估的证据组合方法 132
7.1 引言 132
7.2 证据折扣运算及其扩展 133
7.2.1 Shafer 折扣准则 133
7.2.2 广义证据折扣运算 134
7.3 基于直觉模糊多属性决策的证据可靠性评估 136
7.3.1 证据理论与直觉模糊多属性决策模型 137
7.3.2 基于 IFMCDM 的证据可靠性评估方法 138
7.3.3 数值算例与分析 140
第8章 区间不确定信息融合方法 148
8.1 引言 148
8.2 区间证据理论基础 148
8.2.1 区间证据理论中的信任量化函数 148
8.2.2 区间数之间的运算 150
8.2.3 区间 BPA 概率转换方法 152
8.3 区间证据理论中的不确定性度量 155
8.3.1 证据理论中的不确定性度量 155
8.3.2 区间 BPA 的不确定性度量 157
8.3.3 数值算例与分析 161
8.4 基于直觉模糊集区间证据组合 165
8.4.1 现有区间证据组合方法 165
8.4.2 基于直觉模糊集的区间证据组合方法 169
8.4.3 数值算例与分析 172
第9章 时域不确定信息融合方法 177
9.1 引言 177
9.2 基于证据理论的时空信息融合 177
9.3 基于实时可靠度的时域证据组合 181
9.3.1 马尔可夫性及证据折扣 182
9.3.2 基于实时可靠度的时域证据组合方法 183
9.3.3 数值仿真与分析 186
9.4 基于复合可靠度的时域证据组合 188
9.4.1 时域证据相对可靠性评估 188
9.4.2 基于复合可靠度的时域证据组合方法 190
9.4.3 数值算例与分析 192
参考文献 201
作者介绍:
王晓丹,博士,空军工程大学教授、博士生导师。主要研究方向:模式识别、机器学习、信息融合。空军高层次科技人才,第三届军队院校计算机教学协作联席会委员,享受三秦人才津贴。国家自然科学基金评审专家,陕西省信号处理学会理事,陕西省计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员,陕西省科技计划项目评审专家。主持完成国家自然科学基金项目2项,国防预研、军内科研项目等多项。在靠前外重要学术刊物和靠前、靠前学术会议上发表学术论文150余篇,被SCI、EI等收录80余篇,出版著作、教材3部。获得军队很好教学成果三等奖。获军队院校育才奖银奖2次,荣立三等功2次。
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:8分
主题深度:7分
文字风格:7分
语言运用:3分
文笔流畅:7分
思想传递:9分
知识深度:4分
知识广度:8分
实用性:6分
章节划分:9分
结构布局:3分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:6分
现实相关:6分
沉浸感:6分
事实准确性:6分
文化贡献:5分