DSmT理論及其在信息融合中的應(yīng)用

定　價(jià)：￥66.00

作　者：	（美）司馬仁達(dá)奇，（法）德澤特著，黃心漢，李新德譯
出版社：	國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)理論

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ISBN：	9787118073041	出版時(shí)間：	2011-06-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	362	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《DSmT理論及其在信息融合中的應(yīng)用（文集）》介紹基于似是而非和自相矛盾推理的Dezert-Smarandache理論（DSmT）在信息融合方面的最新進(jìn)展和應(yīng)用。DSmT提出了一種新的數(shù)學(xué)框架，用來(lái)處理用廣義基本信度函數(shù)表示的不確定、不精確和高沖突信息源。DSmT超越了Dempster-Shafer理論的局限，提出了一種新的一般性融合規(guī)則。該規(guī)則不要求歸一化處理，可應(yīng)用于具有任何沖突程度的模型（自由DSm、混合DSm和Shafer模型）。DSmT能很好地適應(yīng)靜態(tài)的和動(dòng)態(tài)的融合問(wèn)題，而且可以在任何結(jié)構(gòu)（離散、連續(xù)和／或混合的）上應(yīng)用。因此，即使由于命題本身所固有的模糊性、相關(guān)性和不精確性等自然屬性而造成精確的識(shí)別框架難以獲得，DSmT仍可以用信度函數(shù)來(lái)處理這些問(wèn)題。《DSmT理論及其在信息融合中的應(yīng)用（文集）》的第1部分詳細(xì)介紹DSmT的最新研究進(jìn)展，同時(shí)也包含信息融合其他方法的相關(guān)理論成果；第2部分介紹DSmT在解決理論上和現(xiàn)實(shí)世界的融合問(wèn)題的有趣的應(yīng)用。

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圖書(shū)目錄

第一部分 dsmt的進(jìn)展
第1章 dsmt介紹
    1.1 引言
    1.2 dst簡(jiǎn)介
    1.3 dsmt的理論基礎(chǔ)
    1.4 不同組合規(guī)則的比較
    1.5 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第2章超冪集的產(chǎn)生
    2.1 引言
    2.2 超冪集d的定義
    2.3 第——個(gè)超冪集的例子
    2.4 d的產(chǎn)生
    2.5 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
    附錄：產(chǎn)生超冪集的matlab源代碼
第3章超冪集的部分排序
    3.1 信度函數(shù)的矩陣運(yùn)算介紹
    3.2 矩陣運(yùn)算中超冪集元素的排序
    3.3 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第4章混合dsm模型的組合規(guī)則
    4.1 引言
    4.2 關(guān)于獨(dú)立證據(jù)源
    4.3 自由dsm模型的組合規(guī)則
    4.4 混合dsm模型的表示
    4.5 混合dsm模型的組合規(guī)則
    4.6 動(dòng)態(tài)融合
    4.7 混合dsm模型與貝葉斯的結(jié)合
    4.8 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第5章 dempster組合規(guī)則的反例
    5.1 引言
    5.2 第一類反例
    5.3 第二類反例
    5.4 第三類反例
    5.5 第四類反例
    5.6 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第6章不精確信度融合
    6.1 引言
    6.2 精確信度的組合
    6.3 集合運(yùn)算
    6.4 定義在單個(gè)子單元區(qū)間上的信度融合
    6.5 dsm規(guī)則在集合上的推廣
    6.6 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第7章廣義pignistic變換
    7.1 dsm勢(shì)的簡(jiǎn)介
    7.2 經(jīng)典pignistic變換(cpt)
    7.3 廣義pignistic變換(gpt)
    7.4 gpt的一些例子
    7.5 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
    附錄：三維自由dsm模型gpt的計(jì)算過(guò)程
第8章 dsmt和貝葉斯推理的概率化邏輯
    8.1 引言
    8.2 信度理論模型
    8.3 dezertsmarandache理論(dsmt)
    8.4 邏輯命題的概率
    8.5 dsmt的邏輯解釋：一個(gè)例子
    8.6 多模態(tài)邏輯與信息融合
    8.7 貝葉斯推理的邏輯解釋
    8.8 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第9章證據(jù)源的合取和析取組合規(guī)則
    9.1 引言
    9.2 序言
    9.3 由多值映射推導(dǎo)的ds組合規(guī)則
    9.4 映射空間上概率測(cè)度的一個(gè)新組合規(guī)則
    9.5 析取組合規(guī)則
    9.6 合取和析取組合規(guī)則的性質(zhì)
    9.7 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第10章 dsm與minc組合規(guī)則的比較
    10.1 引言
    10.2 信度組合中的沖突
    10.3 minc組合規(guī)則
    10.4 比較
    10.5 例子
    10.6 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第11章基于cox基本原理的一般融合算子
    11.1 關(guān)于不確定性
    11.2 融合
    11.3 t-模
    11.4 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第二部分 DSmT的應(yīng)用
第12章 tptp問(wèn)題
    12.1 引言
    12.2 tptp問(wèn)題
    12.3 靠不住的貝葉斯推理
    12.4 ds推理
    12.5 dsm推理
    12.6 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第13章運(yùn)用dsmt預(yù)測(cè)目標(biāo)的行為趨向
    13.1 引言
    13.2 問(wèn)題的表述
    13.3 預(yù)測(cè)目標(biāo)行為趨向的方法
    13.4 決策準(zhǔn)則
    13，5仿真研究
    13.6 dsm和模糊邏輯方法的比較
    13.7 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第14章雜波環(huán)境中多目標(biāo)跟蹤的廣義數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
    14.1 引言
    14.2 跟蹤過(guò)程的基本要素
    14.3 屬性對(duì)gda的作用
    14.4 廣義數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法
    14.5 仿真實(shí)驗(yàn)
    14.6 仿真結(jié)果
    14.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較分析
    14.8 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第15章 blaclanan數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
    問(wèn)題
    15.1 引言
    15.2 blackman數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題
    15.3 問(wèn)題的解
    15.4 bap的dsmt方法
    15.5 蒙特卡羅仿真
    15.6 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第16章情景分析的中智框架
    16.1 引言
    16.2 情景分析
    16.3 情景分析中的不確定性來(lái)源
    16.4 情景分析中的本體原則
    16.5 情景分析的中智框架
    16.6 中智框架的可能域語(yǔ)義
    16.7 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第17章 dsmt在地表覆被變遷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
    17.1 引言
    17.2 信息源的確定
    17.3 基于dst的地表覆被預(yù)測(cè)
    17.4 采用dsmt的地表覆蓋預(yù)測(cè)
    17.5 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)
第18章能量與資源感知分布式智能融合
    18.1 引言
    18.2 本章內(nèi)容介紹
    18.3 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)與結(jié)果
    18.4 結(jié)論
    參考文獻(xiàn)