总序 1
前言 1
第一章 绪论 1
§1.1 信息的不确定性 1
目录 1
§1.2 概率方法面临的困难 2
§1.3 度量理论的重要性 4
§1.4 效用函数 7
§2.1 概率与似然比 10
第二章 似然比 10
§2.2 信息与似然比 13
§2.3 事件与似然比 18
§2.4 似然比的作用 22
第三章 信任函数 25
§3.1 信任函数的定义 25
§3.2 D-S合成规则 28
§3.3 扩充与条件信任函数 31
§3.4 似然函数与信任函数 34
§3.5 一个例子的讨论 37
§3.6 图形信任函数 41
第四章 规则与信任函数 47
§4.1 信任结构与规则 47
§4.2 复杂信任结构的分解 49
§4.3 不确定性的传播 52
第五章 多元信任函数与知识的表示和获取 56
§5.1 知识表示的模型 56
§5.2 基于多元信任函数的知识表示 59
§5.3 主要算法 62
§5.4 评注 72
§5.5＊ 专家系统中的不确定推理方法 72
第六章 似然比与统计推断 83
§6.1 广义贝叶斯假设 83
§6.2 似然比检验 86
§6.3 统计与常识推理 89
参考文献 91