D-S证据理论信息建模与应用PDF电子书下载

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k 53

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