《多源不确定信息融合理论及应用：故障诊断与可靠性评估》第1章综述了各种动态系统故障诊断技术的发展现状及未来发展趋势。第2章介绍了随机集理论的基本概念、准则和基本原理。第3章介绍了在随机集理论框架下几类常见不确定性信息统一表示与建模方法。第4～14章主要介绍了基于各种不确定性信息或证据融合的故障诊断新方法。第15章介绍了随机集理论在电路性能可靠性评估中的应用。第16～18章以边坡为背景，主要介绍了基于证据理论可传递信度模型、基于多源不确定性信息随机集统一表示、基于模糊随机变量模型等内容的边坡稳定性评估方法。
    《多源不确定信息融合理论及应用：故障诊断与可靠性评估》可作为自动控制或信息科学等相关专业研究生的教学参考书，同时对从事自动系统研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员也具有一定的参考价值。

《信息化与工业化两化融合研究与应用丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.1.1 社会的巨大需求
1.1.2 政府的高度重视与支持
1.1.3 故障诊断与预报技术的重要作用
1.1.4 多源信息融合技术的重要作用
1.2 动态系统故障诊断技术概述
1.2.1 定性分析的方法
1.2.2 基于解析模型的方法
1.2.3 数据驱动的故障诊断方法
1.3 工程系统故障诊断中的不确定性信息处理方法
1.3.1 不确定性信息的分类
1.3.2 常用的不确定性信息处理方法评述
1.3.3 多种不确定性理论在应用中存在的问题
1.4 随机集理论与多源不确定性信息融合
1.4.1 国外进展状况
1.4.2 国内进展状况
参考文献

第2章 随机集理论基础
2.1 随机集理论的发展概况
2.2 随机集的基本概念
2.2.1 随机变量与随机集
2.2.2 随机集的定义
2.3 随机集的基本性质
2.4 随机集的相关准则
2.4.1 随机集的置信表示和随机关系
2.4.2 扩展准则
2.4.3 随机集的包含关系和单调性原理
2.5 本章小结
参考文献

第3章 基于随机集理论的不确定性信息统一表示与建模
3.1 引言
3.2 随机集理论与几种常用不确定性理论之间的关系
3.2.1 随机集与DS证据理论
3.2.2 随机集与模糊集
3.2.3 随机集与可能性理论
3.2.4 随机集与粗糙集
3.2.5 随机集与条件事件代数
3.2.6 随机集与贝叶斯理论
3.3 随机集理论在不确定性信息处理中的应用前景
3.3.1 应用基础研究方面
3.3.2 工程应用研究方面
3.4 本章小结
参考文献

第4章 证据组合规则的随机集统一表示及其在故障诊断中的应用
4.1 引言
4.2 证据组合规则的随机集统一表示模型
4.3 经典组合规则的随机集统一表示
4.3.1 Dempster证据组合规则的随机集表示
4.3.2 Smets证据组合规则的随机集表示
4.3.3 Yager证据组合规则的随机集表示
4.3.4 Dubois&Prade证据组合规则的随机集表示
4.3.5 DSm证据组合规则的随机集表示
4.4 一种新的证据组合规则及其在故障诊断中的应用
4.5 本章小结
参考文献

第5章 基于随机集的模糊证据获取及故障诊断的信息融合方法
5.1 引言
5.2 基于证据理论的信息融合故障诊断框架
5.3 基于随机集的模糊证据获取方法
5.3.1 故障样板模式隶属度函数的确定
5.3.2 待检模式隶属度函数的确定
5.3.3 获取模糊证据的随机集方法
……
第6章 相关证据下并发故障诊断的信息融合方法
第7章 开放辨识框架下并发故障诊断的信息融合方法
第8章 条件化的DSmT证据组合方法及其在故障诊断中的应用
第9章 基于条件证据理论的信息融合故障诊断方法
第10章 基于条件事件的证据更新方法及其在故障诊断中的应用
第11章 基于证据相似性度量的冲突证据融合故障诊断方法
第12章 基于诊断证据可靠性评估的信息融合故障诊断方法
第13章 基于证据动态更新的信息融合故障诊断方法
第14章 模糊规则推理和证据理论结合的故障诊断方法
第15章 基于随机集理论的电路性能可靠性评估方法
第16章 基于证据理论可传递信度模型的边坡稳定性评估方法
第17章 基于多源不确定性信息随机集统一表示的边坡稳定性评估方法
第18章 基于随机模糊变量模型的边坡稳定性评估方法