第一部分 DSmT的进展 3
第1章 DSmT介绍 2
1.1引言 2
1.2 DST简介 3
1.3 DSmT的理论基础 9
1.4不同组合规则的比较 17
1.5结论 26
参考文献 28
第2章 超幂集的产生 32
2.1引言 32
2.2超幂集DΘ的定义 33
2.3第一个超幂集的例子 33
2.4 DΘ的产生 34
2.5结论 40
参考文献 41
附录：产生超幂集的Matlab源代码 43
第3章 超幂集的部分排序 44
3.1信度函数的矩阵运算介绍 44
3.2矩阵运算中超幂集元素的排序 46
3.3结论 53
参考文献 53
第4章 混合DSm模型的组合规则 54
4.1引言 54
4.2关于独立证据源 55
4.3自由DSm模型的组合规则 55
4.4混合DSm模型的表示 57
4.5混合DSm模型的组合规则 63
4.6动态融合 86
4.7混合DSm模型与贝叶斯的结合 93
4.8结论 94
参考文献 94
第5章 Dempster组合规则的反例 96
5.1引言 96
5.2第一类反例 96
5.3第二类反例 101
5.4第三类反例 106
5.5第四类反例 109
5.6结论 111
参考文献 112
第6章 不精确信度融合 113
6.1引言 113
6.2精确信度的组合 114
6.3集合运算 116
6.4定义在单个子单元区间上的信度融合 119
6.5 DSm规则在集合上的推广 125
6.6结论 129
参考文献 129
第7章 广义Pignistic变换 131
7.1 DSm势的简介 131
7.2经典Pignistic变换（CPT） 132
7.3广义Pignistic变换（GPT） 133
7.4 GPT的一些例子 135
7.5结论 138
参考文献 139
附录:三维自由DSm模型GPT的计算过程 140
第8章 DSmT和贝叶斯推理的概率化逻辑 142
8.1引言 142
8.2信度理论模型 143
8.3 Dezert Smarandache理论（DSmT） 149
8.4逻辑命题的概率 152
8.5 DSmT的逻辑解释一个例子 154
8.6多模态逻辑与信息融合 156
8.7贝叶斯推理的逻辑解释 166
8.8结论 172
参考文献 172
第9章 证据源的合取和析取组合规则 174
9.1引言 174
9.2序言 176
9.3由多值映射推导的DS组合规则 179
9.4映射空间上概率测度的一个新组合规则 183
9.5析取组合规则 186
9.6合取和析取组合规则的性质 188
9.7结论 195
参考文献 196
第10章DSm与MinC组合规则的比较 199
10.1引言 199
10.2信度组合中的冲突 200
10.3 MinC组合规则 200
10.4比较 206
10.5例子 210
10.6结论 214
参考文献 215
第11章 基于COx基本原理的一般融合算子 217
11.1关于不确定性 217
11.2融合 223
11.3 t-模 225
11.4结论 230
参考文献 232
第二部分 DSmT的应用 234
第12章 TTP问题 234
12.1引言 234
12.2 TPTP问题 235
12.3靠不住的贝叶斯推理 236
12.4 DS推理 242
12.5 DSm推理 248
12.6结论 253
参考文献 254
第13章 运用DSmT预测目标的行为趋向 256
13.1引言 256
13.2问题的表述 257
13.3预测目标行为趋向的方法 258
13.4决策准则 261
13.5仿真研究 261
13.6 DSm和模糊逻辑方法的比较 263
13.7结论 264
参考文献 265
第14章 杂波环境中多目标跟踪的广义数据关联 266
14.1引言 266
14.2跟踪过程的基本要素 267
14.3属性对GDA的作用 269
14.4广义数据关联算法 273
14.5仿真实验 277
14.6仿真结果 278
14.7实验结果的比较分析 281
14.8结论 283
参考文献 283
第15章Blackman数据关联问题 285
15.1引言 285
15.2Blackman数据关联问题 286
15.3问题的解 286
15.4BAP的DSmT方法 292
15.5蒙特卡罗仿真 292
15.6结论 294
参考文献 294
第16章 情景分析的中智框架 296
16.1引言 296
16.2情景分析 298
16.3情景分析中的不确定性来源 301
16.4情景分析中的本体原则 302
16.5情景分析的中智框架 309
16.6中智框架的可能域语义 312
16.7结论 320
参考文献 320
第17章 DSmT在地表覆被变迁预测中的应用 323
17.1引言 323
17.2信息源的确定 324
17.3基于DST的地表覆被预测 326
17.4采用DSmT的地表覆盖预测 329
17.5结论 331
参考文献 332
第18章能量与资源感知分布式智能融合 334
18.1引言 334
18.2本章内容介绍 335
18.3实验细节与结果 341
18.4结论 354
参考文献 354