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《不确定信息表示与融合技术》介绍不确定信息表示与融合的基本理论与若干技术，主要内容包括绪论、模糊集理论基础、直觉模糊集理论基础、证据理论、基于直觉模糊集的不确定信息描述、冲突证据的加权平均组合方法、基于可靠性评估的证据组合方法、区间不确定信息融合方法、时域不确定信息融合方法。整体内容力求系统性和实用性，部分内容体现了当前该领域的新研究成果。《不确定信息表示与融合技术》可供信息处理与融合、决策科学等专业高年级本科生、研究生及教师学习和参考，也可供理工类、经管类等相关领域的科研人员参考使用。

前言

第1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 证据理论研究进展 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

2.2.3 典型隶属度函数 23

2.2.4 模糊集的基本运算 26

2.3 模糊集的分解定理 29

2.3.1 截集 29

2.3.2 支撑集和核 31

2.3.3 数乘模糊集 32

2.3.4 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

3.2.3 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 证据理论 66

4.1 引言 66

4.2 证据理论的数学基础 67

4.2.1 概率模型 67

4.2.2 上下概率模型 68

4.2.3 Dempster模型 69

4.3 D-S证据理论基础 71

4.3.1 基本概念 72

4.3.2 证据更新规则 75

4.3.3 证据理论中的决策 78

4.4 证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 “焦元爆炸”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 直觉模糊集与证据理论 85

5.3 基于可能度的直觉模糊数排序 86

5.3.1 计分函数法 86

5.3.2 基于可能度的直觉模糊数排序方法 88

5.4 基于证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 基于证据组合的直觉模糊集成运算规则 94

5.5 直觉模糊不确定性测度 96

5.5.1 直觉模糊熵 97

5.5.2 非准确度度量 102

5.5.3 广义不确定性测度 106

第6章 冲突证据的加权平均组合方法 112

6.1 引言 112

6.2 基于证据相关系数的冲突度量 112

6.2.1 现有冲突度量方法分析 112

6.2.2 基于相关系数的冲突度量方法 119

6.3 基于信任度和虚假度的证据组合 124

6.3.1 证据信任度与证据虚假度 124

6.3.2 基于信任度和虚假度的证据组合方法 126

6.3.3 数值算例与分析 127

第7章 基于可靠性评估的证据组合方法 132

7.1 引言 132

7.2 证据折扣运算及其扩展 133

7.2.1 Shafer折扣准则 133

7.2.2 广义证据折扣运算 134

7.3 基于直觉模糊多属性决策的证据可靠性评估 136

7.3.1 证据理论与直觉模糊多属性决策模型 137

7.3.2 基于IFMCDM的证据可靠性评估方法 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 区间证据理论基础 148

8.2.1 区间证据理论中的信任量化函数 148

8.2.2 区间数之间的运算 150

8.2.3 区间BPA概率转换方法 152

8.3 区间证据理论中的不确定性度量 155

8.3.1 证据理论中的不确定性度量 155

8.3.2 区间BPA的不确定性度量 157

8.3.3 数值算例与分析 161

8.4 基于直觉模糊集区间证据组合 165

8.4.1 现有区间证据组合方法 165

8.4.2 基于直觉模糊集的区间证据组合方法 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 基于证据理论的时空信息融合 177

9.3 基于实时可靠度的时域证据组合 181

9.3.1 马尔可夫性及证据折扣 182

9.3.2 基于实时可靠度的时域证据组合方法 183

9.3.3 数值仿真与分析 186

9.4 基于复合可靠度的时域证据组合 188

9.4.1 时域证据相对可靠性评估 188

9.4.2 基于复合可靠度的时域证据组合方法 190

9.4.3 数值算例与分析 192

参考文献 201

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