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不確定信息表示與融合技術 版權信息
- ISBN：9787030552310
- 條形碼：9787030552310 ; 978-7-03-055231-0
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
不確定信息表示與融合技術 本書特色
適讀人群 ：信息處理與融合、決策科學等專業高年級本科生、研究生及教師，理工類、經管類等相關領域的科研人員信息處理與融合、決策科學等專業高年級本科生、研究生及教師，理工類、經管類等相關領域的科研人員
不確定信息表示與融合技術 內容簡介
《不確定信息表示與融合技術》介紹不確定信息表示與融合的基本理論與若干技術，主要內容包括緒論、模糊集理論基礎、直覺模糊集理論基礎、證據理論、基于直覺模糊集的不確定信息描述、沖突證據的加權平均組合方法、基于可靠性評估的證據組合方法、區間不確定信息融合方法、時域不確定信息融合方法。整體內容力求系統性和實用性，部分內容體現了當前該領域的新研究成果。
不確定信息表示與融合技術 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 信息與信息融合 1
1.2 信息融合模型 2
1.3 信息融合的應用及發展 8
1.4 不確定信息處理方法及發展 10
1.4.1 不確定信息處理方法綜述 10
1.4.2 證據理論研究進展 12
第2章 模糊集理論基礎 17
2.1 引言 17
2.2 模糊集及基本運算 18
2.2.1 模糊集的定義 18
2.2.2 模糊集的表示方法 21
2.2.3 典型隸屬度函數 23
2.2.4 模糊集的基本運算 26
2.3 模糊集的分解定理 29
2.3.1 截集 29
2.3.2 支撐集和核 31
2.3.3 數乘模糊集 32
2.3.4 分解定理 32
2.4 模糊度與貼近度 34
2.4.1 模糊度 34
2.4.2 貼近度 40
2.5 模糊關系及其運算 41
2.5.1 模糊關系 41
2.5.2 模糊關系合成運算 43
2.6 擴張原理與模糊數 45
2.6.1 擴張原理 45
2.6.2 凸模糊集與模糊數 48？
第3章 直覺模糊集理論基礎 53
3.1 引言 53
3.2 直覺模糊集及其基本運算 54
3.2.1 直覺模糊集的定義 54
3.2.2 直覺模糊集基本運算 55
3.2.3 直覺模糊集的截集 58
3.3 直覺模糊數及其擴展運算 58
3.3.1 直覺模糊數 58
3.3.2 直覺模糊數擴展運算 59
3.4 直覺模糊關系及其合成運算 60
3.4.1 直覺模糊關系 60
3.4.2 直覺模糊關系合成運算 62
第4章 證據理論 66
4.1 引言 66
4.2 證據理論的數學基礎 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證據理論基礎 71
4.3.1 基本概念 72
4.3.2 證據更新規則 75
4.3.3 證據理論中的決策 78
4.4 證據理論遇到的主要問題 80
4.4.1 Zadeh悖論 80
4.4.2 “一票否決”問題 82
4.4.3 “焦元爆炸”問題 83
4.4.4 Dempster組合規則改進方法 83
第5章 基于直覺模糊集的不確定信息描述 85
5.1 引言 85
5.2 直覺模糊集與證據理論 85
5.3 基于可能度的直覺模糊數排序 86
5.3.1 計分函數法 86
5.3.2 基于可能度的直覺模糊數排序方法 88
5.4 基于證據組合的直覺模糊集成運算 91
5.4.1 加權集成運算規則 91？
5.4.2 基于證據組合的直覺模糊集成運算規則 94
5.5 直覺模糊不確定性測度 96
5.5.1 直覺模糊熵 97
5.5.2 非精確度度量 102
5.5.3 廣義不確定性測度 106
第6章 沖突證據的加權平均組合方法 112
6.1 引言 112
6.2 基于證據相關系數的沖突度量 112
6.2.1 現有沖突度量方法分析 112
6.2.2 基于相關系數的沖突度量方法 119
6.3 基于信任度和虛假度的證據組合 124
6.3.1 證據信任度與證據虛假度 124
6.3.2 基于信任度和虛假度的證據組合方法 126
6.3.3 數值算例與分析 127
第7章 基于可靠性評估的證據組合方法 132
7.1 引言 132
7.2 證據折扣運算及其擴展 133
7.2.1 Shafer折扣準則 133
7.2.2 廣義證據折扣運算 134
7.3 基于直覺模糊多屬性決策的證據可靠性評估 136
7.3.1 證據理論與直覺模糊多屬性決策模型 137
7.3.2 基于IFMCDM的證據可靠性評估方法 138
7.3.3 數值算例與分析 140
第8章 區間不確定信息融合方法 148
8.1 引言 148
8.2 區間證據理論基礎 148
8.2.1 區間證據理論中的信任量化函數 148
8.2.2 區間數之間的運算 150
8.2.3 區間BPA概率轉換方法 152
8.3 區間證據理論中的不確定性度量 155
8.3.1 證據理論中的不確定性度量 155
8.3.2 區間BPA的不確定性度量 157
8.3.3 數值算例與分析 161
8.4 基于直覺模糊集區間證據組合 165
8.4.1 現有區間證據組合方法 165
8.4.2 基于直覺模糊集的區間證據組合方法 169
8.4.3 數值算例與分析 172
第9章 時域不確定信息融合方法 177
9.1 引言 177
9.2 基于證據理論的時空信息融合 177
9.3 基于實時可靠度的時域證據組合 181
9.3.1 馬爾可夫性及證據折扣 182
9.3.2 基于實時可靠度的時域證據組合方法 183
9.3.3 數值仿真與分析 186
9.4 基于復合可靠度的時域證據組合 188
9.4.1 時域證據相對可靠性評估 188
9.4.2 基于復合可靠度的時域證據組合方法 190
9.4.3 數值算例與分析 192
參考文獻 201
前言
第1章 緒論 1
1.1 信息與信息融合 1
1.2 信息融合模型 2
1.3 信息融合的應用及發展 8
1.4 不確定信息處理方法及發展 10
1.4.1 不確定信息處理方法綜述 10
1.4.2 證據理論研究進展 12
第2章 模糊集理論基礎 17
2.1 引言 17
2.2 模糊集及基本運算 18
2.2.1 模糊集的定義 18
2.2.2 模糊集的表示方法 21
2.2.3 典型隸屬度函數 23
2.2.4 模糊集的基本運算 26
2.3 模糊集的分解定理 29
2.3.1 截集 29
2.3.2 支撐集和核 31
2.3.3 數乘模糊集 32
2.3.4 分解定理 32
2.4 模糊度與貼近度 34
2.4.1 模糊度 34
2.4.2 貼近度 40
2.5 模糊關系及其運算 41
2.5.1 模糊關系 41
2.5.2 模糊關系合成運算 43
2.6 擴張原理與模糊數 45
2.6.1 擴張原理 45
2.6.2 凸模糊集與模糊數 48？
第3章 直覺模糊集理論基礎 53
3.1 引言 53
3.2 直覺模糊集及其基本運算 54
3.2.1 直覺模糊集的定義 54
3.2.2 直覺模糊集基本運算 55
3.2.3 直覺模糊集的截集 58
3.3 直覺模糊數及其擴展運算 58
3.3.1 直覺模糊數 58
3.3.2 直覺模糊數擴展運算 59
3.4 直覺模糊關系及其合成運算 60
3.4.1 直覺模糊關系 60
3.4.2 直覺模糊關系合成運算 62
第4章 證據理論 66
4.1 引言 66
4.2 證據理論的數學基礎 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證據理論基礎 71
4.3.1 基本概念 72
4.3.2 證據更新規則 75
4.3.3 證據理論中的決策 78
4.4 證據理論遇到的主要問題 80
4.4.1 Zadeh悖論 80
4.4.2 “一票否決”問題 82
4.4.3 “焦元爆炸”問題 83
4.4.4 Dempster組合規則改進方法 83
第5章 基于直覺模糊集的不確定信息描述 85
5.1 引言 85
5.2 直覺模糊集與證據理論 85
5.3 基于可能度的直覺模糊數排序 86
5.3.1 計分函數法 86
5.3.2 基于可能度的直覺模糊數排序方法 88
5.4 基于證據組合的直覺模糊集成運算 91
5.4.1 加權集成運算規則 91？
5.4.2 基于證據組合的直覺模糊集成運算規則 94
5.5 直覺模糊不確定性測度 96
5.5.1 直覺模糊熵 97
5.5.2 非精確度度量 102
5.5.3 廣義不確定性測度 106
第6章 沖突證據的加權平均組合方法 112
6.1 引言 112
6.2 基于證據相關系數的沖突度量 112
6.2.1 現有沖突度量方法分析 112
6.2.2 基于相關系數的沖突度量方法 119
6.3 基于信任度和虛假度的證據組合 124
6.3.1 證據信任度與證據虛假度 124
6.3.2 基于信任度和虛假度的證據組合方法 126
6.3.3 數值算例與分析 127
第7章 基于可靠性評估的證據組合方法 132
7.1 引言 132
7.2 證據折扣運算及其擴展 133
7.2.1 Shafer折扣準則 133
7.2.2 廣義證據折扣運算 134
7.3 基于直覺模糊多屬性決策的證據可靠性評估 136
7.3.1 證據理論與直覺模糊多屬性決策模型 137
7.3.2 基于IFMCDM的證據可靠性評估方法 138
7.3.3 數值算例與分析 140
第8章 區間不確定信息融合方法 148
8.1 引言 148
8.2 區間證據理論基礎 148
8.2.1 區間證據理論中的信任量化函數 148
8.2.2 區間數之間的運算 150
8.2.3 區間BPA概率轉換方法 152
8.3 區間證據理論中的不確定性度量 155
8.3.1 證據理論中的不確定性度量 155
8.3.2 區間BPA的不確定性度量 157
8.3.3 數值算例與分析 161
8.4 基于直覺模糊集區間證據組合 165
8.4.1 現有區間證據組合方法 165
8.4.2 基于直覺模糊集的區間證據組合方法 169
8.4.3 數值算例與分析 172
第9章 時域不確定信息融合方法 177
9.1 引言 177
9.2 基于證據理論的時空信息融合 177
9.3 基于實時可靠度的時域證據組合 181
9.3.1 馬爾可夫性及證據折扣 182
9.3.2 基于實時可靠度的時域證據組合方法 183
9.3.3 數值仿真與分析 186
9.4 基于復合可靠度的時域證據組合 188
9.4.1 時域證據相對可靠性評估 188
9.4.2 基于復合可靠度的時域證據組合方法 190
9.4.3 數值算例與分析 192
參考文獻 201
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