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多粒度信息融合與應用/信息融合技術叢書

  • 作者：李新德//董一琳|責編:張正梅|總主編:何友//陸軍
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121467592
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書講述了多粒度信息融合的基本概念以及多粒度融合理論賴以發展的基礎理論，如Dempster-Shafe證據r理論、Dezert-Smarandache理論、粗糙集、模糊集等；介紹了同/異鑒別框架下的多粒度融合、猶豫模糊信度下的多粒度融合和多粒度折扣信息融合。本書給出了典型算例詳盡的融合流程，以及多粒度融合的典型應用，如多粒度人體行為動作識別等內容，全書理論體系完整，應用案例取捨適當。
    本書可供從事多粒度信息融合理論研究和工程應用的專業技術人員參考，也可作為高等院校相關專業本科高年級學生、研究生的參考書。
作者介紹
李新德//董一琳|責編:張正梅|總主編:何友//陸軍
目錄
第1章  緒論
  1.1  經典信息融合概述
    1.1.1  信息融合的概念
    1.1.2  發展現狀
    1.1.3  問題與挑戰
  1.2  多粒度信息融合概述
    1.2.1  背景與意義
    1.2.2  發展現狀
    1.2.3  問題與挑戰
  1.3  本書知識體系
  1.4  本章小結
  參考文獻
第2章  基礎理論
  2.1  Dempster-Shafer證據理論
    2.1.1  基本概念
    2.1.2  Dempster組合規則
    2.1.3  優缺點
  2.2  Dezert-Smarandache理論
    2.2.1  基本概念
    2.2.2  自由及混合模型
    2.2.3  融合推理規則
    2.2.4  優缺點
  2.3  粗糙集理論
    2.3.1  基本概念
    2.3.2  經典粗糙集模型
    2.3.3  決策規則
    2.3.4  優缺點
  2.4  模糊集理論
    2.4.1  基本概念
    2.4.2  經典模糊邏輯
    2.4.3  猶豫模糊推理
    2.4.4  優缺點
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  同鑒別框架下多粒度信息融合方法
  3.1  引言
  3.2  單子焦元融合策略
    3.2.1  單子焦元分組
    3.2.2  融合規則
    3.2.3  算例分析
  3.3  複合焦元融合策略
    3.3.1  合取焦元解耦規則
    3.3.2  析取焦元解耦規則
    3.3.3  混合焦元解耦規則
    3.3.4  融合規則
    3.3.5  時間複雜度分析
    3.3.6  算例分析
  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  異鑒別框架下多粒度信息融合方法

  4.1  引言
  4.2  基於等價關係的融合方法
    4.2.1  等價粒空間構建
    4.2.2  信度分配規則及融合規則
    4.2.3  算例分析
  4.3  基於層次關係的融合方法
    4.3.1  層次粒空間表徵
    4.3.2  粒層信度轉換
    4.3.3  層次粒空間融合規則
    4.3.4  算例分析
  4.4  本章小結
  參考文獻
第5章  猶豫模糊信度融合方法
  5.1  引言
  5.2  單值猶豫模糊信度融合方法
    5.2.1  基本概念
    5.2.2  單值猶豫信度運算規則
    5.2.3  單值猶豫信度融合
    5.2.4  算例分析
  5.3  區間猶豫模糊信度融合方法
    5.3.1  基本概念
    5.3.2  區間猶豫信度運算規則
    5.3.3  區間猶豫信度融合
    5.3.4  算例分析
  5.4  本章小結
  參考文獻
第6章  多粒度信息折扣融合方法
  6.1  引言
  6.2  證據可靠性度量
    6.2.1  多粒度證據源內部焦元信息的度量指標
    6.2.2  多粒度證據源之間的度量指標
  6.3  折扣融合方法
    6.3.1  評分矩陣構建
    6.3.2  證據支持度計算
    6.3.3  評估指標權重計算
  6.4  模擬分析
    6.4.1  高衝突證據融合
    6.4.2  不精確證據融合
    6.4.3  蒙特卡羅實驗
  6.5  本章小結
  參考文獻
第7章  多粒度信息融合應用研究
  7.1  引言
  7.2  同鑒別框架下基於多粒度信息融合的行為識別
    7.2.1  多粒度行為分層建模
    7.2.2  基於ELM和信度函數理論的多粒度行為建模
    7.2.3  行為決策
    7.2.4  實驗分析與討論
  7.3  異鑒別框架下基於多粒度信息融合的行為識別
    7.3.1  數據預處理與多層次劃分

    7.3.2  改進swin-transformer分類器
    7.3.3  雙速採樣的雙流網路分類器
    7.3.4  支持向量機模型
    7.3.5  行為決策
    7.3.6  實驗分析與討論
  7.4  基於猶豫模糊信度融合的行為識別
    7.4.1  猶豫模糊信度構建
    7.4.2  行為決策
    7.4.3  實驗分析與討論
  7.5  基於多粒度信息折扣融合的行為識別
    7.5.1  證據可靠性評估
    7.5.2  折扣融合模型
    7.5.3  行為決策
    7.5.4  實驗分析與討論
  7.6  本章小結
參考文獻

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