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不確定信息表示與融合技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787030552310
- 條形碼：9787030552310 ; 978-7-03-055231-0
- 裝幀：暫無(wú)
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
不確定信息表示與融合技術(shù) 本書(shū)特色
適讀人群 ：信息處理與融合、決策科學(xué)等專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生及教師，理工類、經(jīng)管類等相關(guān)領(lǐng)域的科研人員信息處理與融合、決策科學(xué)等專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生及教師，理工類、經(jīng)管類等相關(guān)領(lǐng)域的科研人員
不確定信息表示與融合技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《不確定信息表示與融合技術(shù)》介紹不確定信息表示與融合的基本理論與若干技術(shù)，主要內(nèi)容包括緒論、模糊集理論基礎(chǔ)、直覺(jué)模糊集理論基礎(chǔ)、證據(jù)理論、基于直覺(jué)模糊集的不確定信息描述、沖突證據(jù)的加權(quán)平均組合方法、基于可靠性評(píng)估的證據(jù)組合方法、區(qū)間不確定信息融合方法、時(shí)域不確定信息融合方法。整體內(nèi)容力求系統(tǒng)性和實(shí)用性，部分內(nèi)容體現(xiàn)了當(dāng)前該領(lǐng)域的新研究成果。
不確定信息表示與融合技術(shù) 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(yīng)用及發(fā)展 8
1.4 不確定信息處理方法及發(fā)展 10
1.4.1 不確定信息處理方法綜述 10
1.4.2 證據(jù)理論研究進(jìn)展 12
第2章 模糊集理論基礎(chǔ) 17
2.1 引言 17
2.2 模糊集及基本運(yùn)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(shù) 23
2.2.4 模糊集的基本運(yùn)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(shù)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(guān)系及其運(yùn)算 41
2.5.1 模糊關(guān)系 41
2.5.2 模糊關(guān)系合成運(yùn)算 43
2.6 擴(kuò)張?jiān)砼c模糊數(shù) 45
2.6.1 擴(kuò)張?jiān)?45
2.6.2 凸模糊集與模糊數(shù) 48？
第3章 直覺(jué)模糊集理論基礎(chǔ) 53
3.1 引言 53
3.2 直覺(jué)模糊集及其基本運(yùn)算 54
3.2.1 直覺(jué)模糊集的定義 54
3.2.2 直覺(jué)模糊集基本運(yùn)算 55
3.2.3 直覺(jué)模糊集的截集 58
3.3 直覺(jué)模糊數(shù)及其擴(kuò)展運(yùn)算 58
3.3.1 直覺(jué)模糊數(shù) 58
3.3.2 直覺(jué)模糊數(shù)擴(kuò)展運(yùn)算 59
3.4 直覺(jué)模糊關(guān)系及其合成運(yùn)算 60
3.4.1 直覺(jué)模糊關(guān)系 60
3.4.2 直覺(jué)模糊關(guān)系合成運(yùn)算 62
第4章 證據(jù)理論 66
4.1 引言 66
4.2 證據(jù)理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 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(jù)理論基礎(chǔ) 71
4.3.1 基本概念 72
4.3.2 證據(jù)更新規(guī)則 75
4.3.3 證據(jù)理論中的決策 78
4.4 證據(jù)理論遇到的主要問(wèn)題 80
4.4.1 Zadeh悖論 80
4.4.2 “一票否決”問(wèn)題 82
4.4.3 “焦元爆炸”問(wèn)題 83
4.4.4 Dempster組合規(guī)則改進(jìn)方法 83
第5章 基于直覺(jué)模糊集的不確定信息描述 85
5.1 引言 85
5.2 直覺(jué)模糊集與證據(jù)理論 85
5.3 基于可能度的直覺(jué)模糊數(shù)排序 86
5.3.1 計(jì)分函數(shù)法 86
5.3.2 基于可能度的直覺(jué)模糊數(shù)排序方法 88
5.4 基于證據(jù)組合的直覺(jué)模糊集成運(yùn)算 91
5.4.1 加權(quán)集成運(yùn)算規(guī)則 91？
5.4.2 基于證據(jù)組合的直覺(jué)模糊集成運(yùn)算規(guī)則 94
5.5 直覺(jué)模糊不確定性測(cè)度 96
5.5.1 直覺(jué)模糊熵 97
5.5.2 非精確度度量 102
5.5.3 廣義不確定性測(cè)度 106
第6章 沖突證據(jù)的加權(quán)平均組合方法 112
6.1 引言 112
6.2 基于證據(jù)相關(guān)系數(shù)的沖突度量 112
6.2.1 現(xiàn)有沖突度量方法分析 112
6.2.2 基于相關(guān)系數(shù)的沖突度量方法 119
6.3 基于信任度和虛假度的證據(jù)組合 124
6.3.1 證據(jù)信任度與證據(jù)虛假度 124
6.3.2 基于信任度和虛假度的證據(jù)組合方法 126
6.3.3 數(shù)值算例與分析 127
第7章 基于可靠性評(píng)估的證據(jù)組合方法 132
7.1 引言 132
7.2 證據(jù)折扣運(yùn)算及其擴(kuò)展 133
7.2.1 Shafer折扣準(zhǔn)則 133
7.2.2 廣義證據(jù)折扣運(yùn)算 134
7.3 基于直覺(jué)模糊多屬性決策的證據(jù)可靠性評(píng)估 136
7.3.1 證據(jù)理論與直覺(jué)模糊多屬性決策模型 137
7.3.2 基于IFMCDM的證據(jù)可靠性評(píng)估方法 138
7.3.3 數(shù)值算例與分析 140
第8章 區(qū)間不確定信息融合方法 148
8.1 引言 148
8.2 區(qū)間證據(jù)理論基礎(chǔ) 148
8.2.1 區(qū)間證據(jù)理論中的信任量化函數(shù) 148
8.2.2 區(qū)間數(shù)之間的運(yùn)算 150
8.2.3 區(qū)間BPA概率轉(zhuǎn)換方法 152
8.3 區(qū)間證據(jù)理論中的不確定性度量 155
8.3.1 證據(jù)理論中的不確定性度量 155
8.3.2 區(qū)間BPA的不確定性度量 157
8.3.3 數(shù)值算例與分析 161
8.4 基于直覺(jué)模糊集區(qū)間證據(jù)組合 165
8.4.1 現(xiàn)有區(qū)間證據(jù)組合方法 165
8.4.2 基于直覺(jué)模糊集的區(qū)間證據(jù)組合方法 169
8.4.3 數(shù)值算例與分析 172
第9章 時(shí)域不確定信息融合方法 177
9.1 引言 177
9.2 基于證據(jù)理論的時(shí)空信息融合 177
9.3 基于實(shí)時(shí)可靠度的時(shí)域證據(jù)組合 181
9.3.1 馬爾可夫性及證據(jù)折扣 182
9.3.2 基于實(shí)時(shí)可靠度的時(shí)域證據(jù)組合方法 183
9.3.3 數(shù)值仿真與分析 186
9.4 基于復(fù)合可靠度的時(shí)域證據(jù)組合 188
9.4.1 時(shí)域證據(jù)相對(duì)可靠性評(píng)估 188
9.4.2 基于復(fù)合可靠度的時(shí)域證據(jù)組合方法 190
9.4.3 數(shù)值算例與分析 192
參考文獻(xiàn) 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(yīng)用及發(fā)展 8
1.4 不確定信息處理方法及發(fā)展 10
1.4.1 不確定信息處理方法綜述 10
1.4.2 證據(jù)理論研究進(jìn)展 12
第2章 模糊集理論基礎(chǔ) 17
2.1 引言 17
2.2 模糊集及基本運(yùn)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(shù) 23
2.2.4 模糊集的基本運(yùn)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(shù)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(guān)系及其運(yùn)算 41
2.5.1 模糊關(guān)系 41
2.5.2 模糊關(guān)系合成運(yùn)算 43
2.6 擴(kuò)張?jiān)砼c模糊數(shù) 45
2.6.1 擴(kuò)張?jiān)?45
2.6.2 凸模糊集與模糊數(shù) 48？
第3章 直覺(jué)模糊集理論基礎(chǔ) 53
3.1 引言 53
3.2 直覺(jué)模糊集及其基本運(yùn)算 54
3.2.1 直覺(jué)模糊集的定義 54
3.2.2 直覺(jué)模糊集基本運(yùn)算 55
3.2.3 直覺(jué)模糊集的截集 58
3.3 直覺(jué)模糊數(shù)及其擴(kuò)展運(yùn)算 58
3.3.1 直覺(jué)模糊數(shù) 58
3.3.2 直覺(jué)模糊數(shù)擴(kuò)展運(yùn)算 59
3.4 直覺(jué)模糊關(guān)系及其合成運(yùn)算 60
3.4.1 直覺(jué)模糊關(guān)系 60
3.4.2 直覺(jué)模糊關(guān)系合成運(yùn)算 62
第4章 證據(jù)理論 66
4.1 引言 66
4.2 證據(jù)理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 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(jù)理論基礎(chǔ) 71
4.3.1 基本概念 72
4.3.2 證據(jù)更新規(guī)則 75
4.3.3 證據(jù)理論中的決策 78
4.4 證據(jù)理論遇到的主要問(wèn)題 80
4.4.1 Zadeh悖論 80
4.4.2 “一票否決”問(wèn)題 82
4.4.3 “焦元爆炸”問(wèn)題 83
4.4.4 Dempster組合規(guī)則改進(jìn)方法 83
第5章 基于直覺(jué)模糊集的不確定信息描述 85
5.1 引言 85
5.2 直覺(jué)模糊集與證據(jù)理論 85
5.3 基于可能度的直覺(jué)模糊數(shù)排序 86
5.3.1 計(jì)分函數(shù)法 86
5.3.2 基于可能度的直覺(jué)模糊數(shù)排序方法 88
5.4 基于證據(jù)組合的直覺(jué)模糊集成運(yùn)算 91
5.4.1 加權(quán)集成運(yùn)算規(guī)則 91？
5.4.2 基于證據(jù)組合的直覺(jué)模糊集成運(yùn)算規(guī)則 94
5.5 直覺(jué)模糊不確定性測(cè)度 96
5.5.1 直覺(jué)模糊熵 97
5.5.2 非精確度度量 102
5.5.3 廣義不確定性測(cè)度 106
第6章 沖突證據(jù)的加權(quán)平均組合方法 112
6.1 引言 112
6.2 基于證據(jù)相關(guān)系數(shù)的沖突度量 112
6.2.1 現(xiàn)有沖突度量方法分析 112
6.2.2 基于相關(guān)系數(shù)的沖突度量方法 119
6.3 基于信任度和虛假度的證據(jù)組合 124
6.3.1 證據(jù)信任度與證據(jù)虛假度 124
6.3.2 基于信任度和虛假度的證據(jù)組合方法 126
6.3.3 數(shù)值算例與分析 127
第7章 基于可靠性評(píng)估的證據(jù)組合方法 132
7.1 引言 132
7.2 證據(jù)折扣運(yùn)算及其擴(kuò)展 133
7.2.1 Shafer折扣準(zhǔn)則 133
7.2.2 廣義證據(jù)折扣運(yùn)算 134
7.3 基于直覺(jué)模糊多屬性決策的證據(jù)可靠性評(píng)估 136
7.3.1 證據(jù)理論與直覺(jué)模糊多屬性決策模型 137
7.3.2 基于IFMCDM的證據(jù)可靠性評(píng)估方法 138
7.3.3 數(shù)值算例與分析 140
第8章 區(qū)間不確定信息融合方法 148
8.1 引言 148
8.2 區(qū)間證據(jù)理論基礎(chǔ) 148
8.2.1 區(qū)間證據(jù)理論中的信任量化函數(shù) 148
8.2.2 區(qū)間數(shù)之間的運(yùn)算 150
8.2.3 區(qū)間BPA概率轉(zhuǎn)換方法 152
8.3 區(qū)間證據(jù)理論中的不確定性度量 155
8.3.1 證據(jù)理論中的不確定性度量 155
8.3.2 區(qū)間BPA的不確定性度量 157
8.3.3 數(shù)值算例與分析 161
8.4 基于直覺(jué)模糊集區(qū)間證據(jù)組合 165
8.4.1 現(xiàn)有區(qū)間證據(jù)組合方法 165
8.4.2 基于直覺(jué)模糊集的區(qū)間證據(jù)組合方法 169
8.4.3 數(shù)值算例與分析 172
第9章 時(shí)域不確定信息融合方法 177
9.1 引言 177
9.2 基于證據(jù)理論的時(shí)空信息融合 177
9.3 基于實(shí)時(shí)可靠度的時(shí)域證據(jù)組合 181
9.3.1 馬爾可夫性及證據(jù)折扣 182
9.3.2 基于實(shí)時(shí)可靠度的時(shí)域證據(jù)組合方法 183
9.3.3 數(shù)值仿真與分析 186
9.4 基于復(fù)合可靠度的時(shí)域證據(jù)組合 188
9.4.1 時(shí)域證據(jù)相對(duì)可靠性評(píng)估 188
9.4.2 基于復(fù)合可靠度的時(shí)域證據(jù)組合方法 190
9.4.3 數(shù)值算例與分析 192
參考文獻(xiàn) 201
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