多粒度信息融合与应用（信息融合技术丛书）

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内容简介

“信息融合技术丛书”编委会名单

丛书序

前言

第1章 绪论

1.1 经典多源信息融合概述

1.1.1 多源信息融合的概念

1.1.2 发展现状

1.1.3 问题与挑战

1.2 多粒度信息融合概述

1.2.1 背景与意义

1.2.2 发展现状

1.2.3 问题与挑战

1.3 本书知识体系

1.4 本章小结

参考文献

第2章 基础理论

2.1 Dempster-Shafer证据理论

2.1.1 基本概念

2.1.2 Dempster组合规则

2.1.3 优缺点

2.2 Dezert-Smarandache理论

2.2.1 基本概念

2.2.2 自由模型及混合模型

2.2.3 融合推理规则

2.2.4 优缺点

2.3 粗糙集理论

2.3.1 基本概念

2.3.2 经典粗糙集模型

2.3.3 决策规则

2.3.4 优缺点

2.4 模糊集理论

2.4.1 基本概念

2.4.2 经典模糊逻辑

2.4.3 犹豫模糊推理

2.4.4 优缺点

2.5 本章小结

参考文献

第3章 同鉴别框架下多粒度信息融合方法

3.1 引言

3.2 单子焦元融合策略

3.2.1 单子焦元分组

3.2.2 融合规则

3.2.3 算例分析

3.3 复合焦元融合策略

3.3.1 合取焦元解耦规则

3.3.2 析取焦元解耦规则

3.3.3 混合焦元解耦规则

3.3.4 融合求解过程

3.3.5 时间复杂度分析

3.3.6 算例分析

3.4 本章小结

参考文献

第4章 异鉴别框架下多粒度信息融合方法

4.1 引言

4.2 基于等价关系的融合方法

4.2.1 等价粒空间构建

4.2.2 信度分配规则及融合规则

4.2.3 算例分析

4.3 基于层次关系的融合方法

4.3.1 层次粒空间表征

4.3.2 粒层信度转换

4.3.3 层次粒空间融合规则

4.3.4 算例分析

4.4 本章小结

参考文献

第5章 犹豫模糊信度融合方法

5.1 引言

5.2 单值犹豫模糊信度融合方法

5.2.1 基本概念

5.2.2 单值犹豫模糊信度运算规则

5.2.3 单值犹豫模糊信度融合

5.2.4 算例分析

5.3 区间犹豫模糊信度融合方法

5.3.1 基本概念

5.3.2 区间犹豫模糊信度运算规则

5.3.3 区间犹豫模糊信度融合

5.3.4 算例分析

5.4 本章小结

参考文献

第6章 多粒度信息折扣融合方法

6.1 引言

6.2 证据可靠性度量

6.2.1 多粒度证据源内部焦元信息的度量指标

6.2.2 多粒度证据源之间的度量指标

6.3 折扣融合方法

6.3.1 评分矩阵构建

6.3.2 证据支持度计算

6.3.3 评估指标权重计算

6.4 仿真分析

6.4.1 高冲突证据融合

6.4.2 不精确证据融合

6.4.3 蒙特卡罗实验

6.5 本章小结

参考文献

第7章 多粒度信息融合应用研究

7.1 引言

7.2 同鉴别框架下基于多粒度信息融合的行为识别