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DSm T理论及其在信息融合中的应用
  • （美）司马仁达奇，（法）德泽特著 著
  • 出版社： 北京：国防工业出版社
  • ISBN：9787118073041
  • 出版时间：2011
  • 标注页数：362页
  • 文件大小：19MB
  • 文件页数：381页
  • 主题词：推理控制－应用－信息融合

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图书目录

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

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