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文献来源:
出版时间 :
D-S证据理论的冲突证据合成方法
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787118066258
  • 作      者:
    杨风暴,王肖霞著
  • 出 版 社 :
    国防工业出版社
  • 出版日期:
    2010
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编辑推荐
    本书根据作者近年来的研究成果,参阅国内外相关研究成果,通过系统研究证据理论产生的典型冲突悖论问题,结合识别框架、证据可靠性与优先级、乘加合成策略、焦元基数等对证据冲突的影响,剖析证据冲突产生的机理;研究证据的冲突强弱的衡量办法;研究冲突证据的合成规则,分析合成规则的基本性质;研究冲突证据合成效果的评价方法,通过仿真验证冲突证据合成的效果。目的是探索既能有效合成冲突的证据,又能保持原证据理论优越性、具有良好评价的、系统的冲突证据合成方法。为证据理论的进一步研究提供新内容和新方法,提高使用冲突证据进行推理决策的工作能力。
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内容介绍
    《D-S证据理论的冲突证据合成方法》论述了解决冲突证据合成问题的有关研究內容,具体包括D-S证据理论的基本概念、证据距离、合成规則的性质、冲突悖论、证据冲突的衡量、开放识别框架、冲突证据合成规則、冲突证据合成规則的评价与仿真等。《D-S证据理论的冲突证据合成方法》可供从事人工智能、多源信息融合、不确定性推理、信息处理与识别等方面的科研工作者使用,也可作为高等学校军事指挥自动化、自动控制、检测与诊断、信号与信息处理等相关专业的研究生和高年级学生的教学参考书。
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精彩书摘
    模糊数学的创始人Zadeh在文献中指出了对D-S证据理论的一些观点。例如,证据合成规则的正则化:过程有时会导致推理结果出现悖论,并且指出产生该情况的原因是由正则化因子X造成的。因此,他建议把K去掉,引入假设M而m(g)>0意味着真值可以在识别框架之外取值。另外,他对证据理论与可能性理论的关系也进行了相关的研究。<br>    证据理论作为一种不确定性的推理方法,在人工智能、检测诊断等方面具有很广泛的应用,尤其是在多传感器信息融合中,已成为一种基本的、重要的融合算法。<br>    证据理论具有以下优点:<br>    (1)证据理论采用信任函数而不是概率作为度量,通过对一些时间的概率加以约束来建立信任函数,而不必说明精确的难以获得的概率。<br>    (2)证据理论具有比较系统的理论知识,既能处理随机性所导致的不确定性,又能处理模糊性所导致的不确定性。<br>    (3)证据理论可以依靠证据的积累,不断地缩小假设集。<br>    (4)证据理论能将“不知道”或“不确定”区分开来。<br>    (5)同概率论相比,证据理论可以不需要先验概率和条件概率密度。<br>    尽管证据理论在实际应用中具有广泛的应用价值,合成结果在多数情况下也比较符合人的推理习惯,但同时也表现出不少缺点:<br>    (1)证据合成规则要求所有证据必须是独立的。这种“证据独立性”要求限制了证据理论的使用范围。因为证据合成是一个把多源数据进行综合获得决策的过程,被用来合成的数据很可能是相关的。
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目录
第1章 绪论<br>1.1 证据理论的发展概况<br>1.2 证据理论的应用<br>1.3 证据冲突的问题<br>参考文献<br><br>第2章 证据理论基本原理<br>2.1 识别框架与基本信任分配函数<br>2.1.1 识别框架<br>2.1.2 基本信任分配函数<br>2.2 信任函数、众信度函数与似然函数<br>2.2.1 信任函数<br>2.2.2 众信度函数<br>2.2.3 似然函数<br>2.3 函数的几何意义<br>2.4 贝叶斯信任函数<br>2.5 证据理论的合成规则<br>2.5.1 两个证据的合成规则<br>2.5.2 多个证据的合成规则<br>2.6 Dcmpster合成规则的众信度函数形式<br>2.7 证据的相关性<br>参考文献<br><br>第3章 合成规则的性质与证据间的距离<br>3.1 证据合成规则的性质<br>3.1.1 基本性质<br>3.1.2 关于同一性和单调性的讨论<br>3.2 证据间的距离<br>3.2.1 证据距离<br>3.2.2 相似系数和证据的可信度<br>参考文献<br><br>第4章 证据理论产生的悖论和冲突衡量<br>4.1 证据理论悖论分析<br>4.1.1 全冲突悖论<br>4.1.2 0信任悖论<br>4.1.3 1信任悖论<br>4.1.4 证据失效悖论<br>4.1.5 信任偏移悖论<br>4.1.6 焦元基模糊悖论<br>4.2 证据冲突的衡量<br>4.2.1 证据一致量与证据冲突量<br>4.2.2 证据冲突强度<br>4.2.3 证据冲突/一致度<br>参考文献<br><br>第5章 识别框架的开放<br>5.1 识别框架的细分和粗化<br>5.1.1 细分和粗化<br>5.1.2 细分和粗化的性质<br>5.1.3 内收缩与外收缩<br>5.2 识别框架的相容性<br>5.2.1 相容框架族<br>5.2.2 相容的信度函数<br>5.2.3 相容框架的独立性<br>5.3 识别框架的收缩与扩张<br>5.4 开放识别框架<br>5.4.1 识别框架的完备性<br>5.4.2 开放识别框架的概念<br>参考文献<br><br>第6章 冲突合成规则<br>6.1 冲突重新分配法<br>6.1.1 未知元素分配法<br>6.1.2 部分冲突分配法<br>6.1.3 优先级分配法<br>6.1.4 向下聚焦分配法<br>6.2 加性合成法<br>6.2.1 加权分配法<br>6.2.2 加乘综合法<br>6.3 证据去除法<br>6.4 未知扰动法<br>6.5 开放识别框架下的合成规则<br>6.5.1 修改证据源模型<br>6.5.2 基于可信度系数的合成规则<br>6.5.冬基于证据间距离的合成规则<br>6.5.4 基于证据预处理的合成规则<br>6.5.5 DSmT合成规则<br>参考文献<br><br>第7章 冲突证据合成规则的评价与验证<br>7.1 合成规则的评价方法<br>7.2 冲突证据合成规则的仿真<br>7.3 冲突证据合成规则的验证<br>参考文献
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