本书以D-S证据理论应用中的关键问题研究为主线，研讨了D-S证据理论领域有关证据生成、冲突处理和决策等方面的经典研究成果，并介绍了不确定环境下基于证据理论的信息融合应用实例。全书共7章。第1章综述了证据理论的基本概念、存在的关键问题、研究现状以及主要应用领域等；第2～6章分别针对证据理论在实际应用中所存在的不确定信息建模、证据冲突度量、冲突证据融合、信度决策及计算复杂度等几个关键问题展开研究，并介绍了国内外一些相关的代表性工作。第7章给出了证据理论的两个典型应用案例，分别是故障诊断及多光谱图像弱小目标跟踪，展示了如何应用证据理论来解决实际工程问题。 本书对从事智能系统、目标识别、故障诊断研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员具有一定的参考价值，也可作为信息融合或智能信息处理等相关专业研究生的教学参考书。

第1章 绪论
1.1 信息融合
1.1.1 信息融合概述
1.1.2 信息融合模型
1.1.3 信息融合中信息的特性
1.1.4 多源信息融合方法介绍
1.1.5 信息融合的应用
1.2 D-S证据理论
1.2.1 证据理论基本概念
1.2.2 Dempster组合规则
1.2.3 证据理论融合框架
1.2.4 证据理论关键问题
1.3 证据理论研究现状
1.4 证据理论应用概述
1.5 本章小结
第2章 基于证据理论的不确定信息建模
2.1 引言
2.2 现有的BPA生成方法
2.3 基于三角模糊数的BPA生成方法
2.3.1 模糊集理论
2.3.2 基于三角模糊数的BPA生成过程
2.3.3 算例分析
2.4 基于高斯分布的BPA生成方法
2.4.1 基于高斯分布的BPA生成过程
2.4.2 算例分析
2.5 基于可靠性的二元组BPA生成方法
2.5.1 预备知识
2.5.2 基于可靠性的二元组BPA生成过程
2.5.3 算例分析
2.6 本章小结
第3章 证据理论中的冲突
3.1 引言
3.2 证据组合中的冲突悖论
3.2.1 证据冲突
3.2.2 证据冲突产生的原因
3.2.3 证据冲突产生的影响
3.3 证据冲突表示方法概述
3.3.1 冲突系数k
3.3.2 Jousse1me证据距离
3.3.3 Pignistic概率距离以及二元组冲突表示方法
3.4 基于证据关联系数的冲突度量
3.4.1 证据关联系数
3.4.2 证据关联系数的性质
3.4.3 基于证据关联系数的冲突表示
3.4.4 新冲突表示方法下的组合规则适用性
3.5 本章小结
第4章 冲突证据融合研究
4.1 引言
4.2 Dempster组合规则分析
4.2.1 Dempster组合规则及其性质
4.2.2 冲突证据融合问题
4.3 冲突证据融合方法概述
4.3.1 基于修改Dempster组合规则的方法
4.3.2 基于修改原始证据的方法
4.3.3 其他冲突证据组合方法
4.4 基于证据关联系数的冲突证据融合
4.4.1 基于证据关联系数的加权平均组合模型
4.4.2 算例分析
4.5 本章小结
第5章 信度决策模型
5.1 引言
5.2 基于BPA的决策方法
5.2.1 最大信度值原则
5.2.2 “最小点”原则
5.2.3 基于最小风险的决策
5.3 BPA转换概率的方法
5.3.1 Pignistic概率转换
5.3.2 似真函数概率转换
5.3.3 区间概率转换
5.3.4 DSmP概率转换
5.4 证据关联系数最大准则下的BPA转换概率
5.5 本章小结
第6章 证据理论计算复杂度研究
6.1 引言
6.2 问题简述
6.3 近似算法
6.3.1 经典近似算法介绍
6.3.2 基于证据关联系数的BPA近似算法
6.3.3 近似算法的对比分析
6.4 硬件加速
6.4.1 FPGA简介
6.4.2 FPGA开发流程
6.4.3 Dempster组合规则的FPGA实现
6.5 本章小结
第7章 证据理论典型应用案例
7.1 故障诊断
7.1.1 引言
7.1.2 应用背景
7.1.3 电机转子故障诊断框架
7.1.4 故障样板模式隶属度函数的建立
7.1.5 诊断实施
7.2 多光谱图像弱小目标跟踪
7.2.1 引言
7.2.2 应用背景
7.2.3 弱小目标跟踪框架
7.2.4 模型建立
7.2.5 背景运动估计
7.2.6 像素点分类
7.2.7 飞机选取及模型更新
7.2.8 实验结果
7.3 本章小结
附录
参考文献