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第1章 绪论1

1.1信息融合1

1.1.1信息融合概述1

1.1.2信息融合模型4

1.1.3信息融合中信息的特性5

1.1.4多源信息融合方法介绍6

1.1.5信息融合的应用7

1.2 D-S证据理论8

1.2.1证据理论基本概念9

1.2.2 Dempster组合规则10

1.2.3证据理论融合框架12

1.2.4证据理论关键问题13

1.3证据理论研究现状14

1.4证据理论应用概述16

1.5本章小结17

第2章 基于证据理论的不确定信息建模18

2.1引言18

2.2现有的BPA生成方法18

2.3基于三角模糊数的BPA生成方法19

2.3.1模糊集理论19

2.3.2基于三角模糊数的BPA生成过程21

2.3.3算例分析27

2.4基于高斯分布的BPA生成方法29

2.4.1基于高斯分布的BPA生成过程29

2.4.2算例分析32

2.5基于可靠性的二元组BPA生成方法35

2.5.1预备知识35

2.5.2基于可靠性的二元组BPA生成过程36

2.5.3算例分析42

2.6本章小结47

第3章 证据理论中的冲突48

3.1引言48

3.2证据组合中的冲突悖论49

3.2.1证据冲突49

3.2.2证据冲突产生的原因51

3.2.3证据冲突产生的影响52

3.3证据冲突表示方法概述53

3.3.1冲突系数k53

3.3.2 Jousselme证据距离55

3.3.3 Pignistic概率距离以及二元组冲突表示方法57

3.4基于证据关联系数的冲突度量60

3.4.1证据关联系数60

3.4.2证据关联系数的性质61

3.4.3基于证据关联系数的冲突表示63

3.4.4新冲突表示方法下的组合规则适用性67

3.5本章小结71

第4章 冲突证据融合研究72

4.1引言72

4.2 Dempster组合规则分析72

4.2.1 Dempster组合规则及其性质73

4.2.2冲突证据融合问题76

4.3冲突证据融合方法概述77

4.3.1基于修改Dempster组合规则的方法78

4.3.2基于修改原始证据的方法82

4.3.3其他冲突证据组合方法84

4.4基于证据关联系数的冲突证据融合86

4.4.1基于证据关联系数的加权平均组合模型87

4.4.2算例分析88

4.5本章小结91

第5章 信度决策模型92

5.1引言92

5.2基于BPA的决策方法92

5.2.1最大信度值原则93

5.2.2“最小点”原则93

5.2.3基于最小风险的决策96

5.3 BPA转换概率的方法96

5.3.1 Pignistic概率转换97

5.3.2似真函数概率转换100

5.3.3区间概率转换102

5.3.4 DSmP概率转换103

5.4证据关联系数最大准则下的BPA转换概率106

5.5本章小结113

第6章 证据理论计算复杂度研究114

6.1引言114

6.2问题简述114

6.3近似算法116

6.3.1经典近似算法介绍117

6.3.2基于证据关联系数的BPA近似算法124

6.3.3近似算法的对比分析126

6.4硬件加速129

6.4.1 FPGA简介129

6.4.2 FPGA开发流程131

6.4.3 Dempster组合规则的FPGA实现133

6.5本章小结137

第7章 证据理论典型应用案例138

7.1故障诊断138

7.1.1引言138

7.1.2应用背景140

7.1.3电机转子故障诊断框架142

7.1.4故障样板模式隶属度函数的建立143

7.1.5诊断实施145

7.2多光谱图像弱小目标跟踪152

7.2.1引言152

7.2.2应用背景155

7.2.3弱小目标跟踪框架156

7.2.4 模型建立157

7.2.5 背景运动估计159

7.2.6像素点分类161

7.2.7飞机选取及模型更新167

7.2.8实验结果168

7.3本章小结173

附录175

参考文献183