前言
章 绪论 1
1.1 信息与信息融合 1
1.2 信息融合模型 2
1.3 信息融合的应用及发展 8
1.4 不确定信息处理方法及发展 10
1.4.1 不确定信息处理方法综述 10
1.4.2 据理论研究进展 12
第2章 模糊集理论基础 17
2.1 引言 17
2.2 模糊集及基本运算 18
2.2.1 模糊集的定义 18
2.2.2 模糊集的表示方法 21
2.. 典型隶属度函数
2.2.4 模糊集的基本运算 26
. 模糊集的分解定理 29
..1 截集 29
..2 支撑集和核 31
.. 数乘模糊集 32
..4 分解定理 32
2.4 模糊度与贴近度 34
2.4.1 模糊度 34
2.4.2 贴近度 40
2.5 模糊关系及其运算 41
2.5.1 模糊关系 41
2.5.2 模糊关系合成运算 43
2.6 扩张原理与模糊数 45
2.6.1 扩张原理 45
2.6.2 凸模糊集与模糊数 48？
第3章 直觉模糊集理论基础 53
3.1 引言 53
3.2 直觉模糊集及其基本运算 54
3.2.1 直觉模糊集的定义 54
3.2.2 直觉模糊集基本运算 55
3.. 直觉模糊集的截集 58
3.3 直觉模糊数及其扩展运算 58
3.3.1 直觉模糊数 58
3.3.2 直觉模糊数扩展运算 59
3.4 直觉模糊关系及其合成运算 60
3.4.1 直觉模糊关系 60
3.4.2 直觉模糊关系合成运算 62
第4章 据理论 66
4.1 引言 66
4.2 据理论的数学基础 67
4.2.1 概率模型 67
4.2.2 上下概率模型 68
4.. Dempster模型 69
4.3 D-S据理论基础 71
4.3.1 基本概念 72
4.3.2 据更新规则 75
4.3.3 据理论中的决策 78
4.4 据理论遇到的主要问题 80
4.4.1 Zadeh悖论 80
4.4.2 “一票否决”问题 82
4.4.3 “焦元”问题 83
4.4.4 Dempster组合规则改进方法 83
第5章 基于直觉模糊集的不确定信息描述 85
5.1 引言 85
5.2 直觉模糊集与据理论 85
5.3 基于可能度的直觉模糊数排序 86
5.3.1 分函法 86
5.3.2 基于可能度的直觉模糊数排序方法 88
5.4 基于据组合的直觉模糊集成运算 91
5.4.1 加权集成运算规则 91
5.4.2 基于据组合的直觉模糊集成运算规则 94
5.5 直觉模糊不确定测度 96
5.5.1 直觉模糊熵 97
5.5.2 非度度量 102
5.5.3 广义不确定测度 106
第6章 据的加权平均组合方法 112
6.1 引言 112
6.2 基于据相关系数的度量 112
6.2.1 现有度量方法分析 112
6.2.2 基于相关系数的度量方法 119
6.3 基于信任度和虚度的据组合 124
6.3.1 据信任度与据虚度 24
6.3.2 基于信任度和虚度的据组合方法 126
6.3.3 数值算例与分析 127
第7章 基于可靠评估的据组合方法 132
7.1 引言 132
7.2 据折扣运算及其扩展 133
7.2.1 Shafer折扣准则 133
7.2.2 广义据折扣运算 134
7.3 基于直觉模糊多属决策的据可靠评估 136
7.3.1 据理论与直觉模糊多属决策模型 137
7.3.2 基于IFMCDM的据可靠评估方法 138
7.3.3 数值算例与分析 140
第8章 区间不确定信息融合方法 148
8.1 引言 148
8.2 区间据理论基础 148
8.2.1 区间据理论中的信任量化函数 148
8.2.2 区间数之间的运算 150
8.. 区间BPA概率转换方法 152
8.3 区间据理论中的不确定度量 155
8.3.1 据理论中的不确定度量 155
8.3.2 区间BPA的不确定度量 157
8.3.3 数值算例与分析 161
8.4 基于直觉模糊集区间据组合 165
8.4.1 现有区间据组合方法 165
8.4.2 基于直觉模糊集的区间据组合方法 169
8.4.3 数值算例与分析 172
第9章 时域不确定信息融合方法 177
9.1 引言 177
9.2 基于据理论的时空信息融合 177
9.3 基于实时可靠度的时域据组合 181
9.3.1 马尔可夫及据折扣 182
9.3.2 基于实时可靠度的时域据组合方法 183
9.3.3 数值与分析 186
9.4 基于复合可靠度的时域据组合 188
9.4.1 时域据相对可靠评估 188
9.4.2 基于复合可靠度的时域据组合方法 190
9.4.3 数值算例与分析 192
参考文献 201
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