第一部分 dsmt的進展
第1章 dsmt介紹
1.1 引言
1.2 dst簡介
1.3 dsmt的理論基礎
1.4 不同組合規(guī)則的比較
1.5 結論
參考文獻
第2章 超冪集的產生
2.1 引言
2.2 超冪集d的定義
2.3 第——個超冪集的例子
2.4 d的產生
2.5 結論
參考文獻
附錄：產生超冪集的matlab源代碼
第3章 超冪集的部分排序
3.1 信度函數(shù)的矩陣運算介紹
3.2 矩陣運算中超冪集元素的排序
3.3 結論
參考文獻
第4章 混合dsm模型的組合規(guī)則
4.1 引言
4.2 關于獨立證據(jù)源
4.3 自由dsm模型的組合規(guī)則
4.4 混合dsm模型的表示
4.5 混合dsm模型的組合規(guī)則
4.6 動態(tài)融合
4.7 混合dsm模型與貝葉斯的結合
4.8 結論
參考文獻
第5章 dempster組合規(guī)則的反例
5.1 引言
5.2 第一類反例
5.3 第二類反例
5.4 第三類反例
5.5 第四類反例
5.6 結論
參考文獻
第6章 不精確信度融合
6.1 引言
6.2 精確信度的組合
6.3 集合運算
6.4 定義在單個子單元區(qū)間上的信度融合
6.5 dsm規(guī)則在集合上的推廣
6.6 結論
參考文獻
第7章 廣義pignistic變換
7.1 dsm勢的簡介
7.2 經(jīng)典pignistic變換（cpt）
7.3 廣義pignistic變換（gpt）
7.4 gpt的一些例子
7.5 結論
參考文獻
附錄：三維自由dsm模型gpt的計算過程
第8章 dsmt和貝葉斯推理的概率化邏輯
8.1 引言
8.2 信度理論模型
8.3 dezertsmarandache理論（dsmt）
8.4 邏輯命題的概率
8.5 dsmt的邏輯解釋：一個例子
8.6 多模態(tài)邏輯與信息融合
8.7 貝葉斯推理的邏輯解釋
8.8 結論
參考文獻
第9章 證據(jù)源的合取和析取組合規(guī)則
9.1 引言
9.2 序言
9.3 由多值映射推導的ds組合規(guī)則
9.4 映射空間上概率測度的一個新組合規(guī)則
9.5 析取組合規(guī)則
9.6 合取和析取組合規(guī)則的性質
9.7 結論
參考文獻
第10章 dsm與minc組合規(guī)則的比較
10.1 引言
10.2 信度組合中的沖突
10.3 minc組合規(guī)則
10.4 比較
10.5 例子
10.6 結論
參考文獻
第11章 基于cox基本原理的一般融合算子
11.1 關于不確定性
11.2 融合
11.3 t-模
11.4 結論
參考文獻

第二部分 DSmT的應用
第12章 tptp問題
12.1 引言
12.2 tptp問題
12.3 靠不住的貝葉斯推理
12.4 ds推理
12.5 dsm推理
12.6 結論
參考文獻
第13章 運用dsmt預測目標的行為趨向
13.1 引言
13.2 問題的表述
13.3 預測目標行為趨向的方法
13.4 決策準則
13，5仿真研究
13.6 dsm和模糊邏輯方法的比較
13.7 結論
參考文獻
第14章 雜波環(huán)境中多目標跟蹤的廣義數(shù)據(jù)關聯(lián)
14.1 引言
14.2 跟蹤過程的基本要素
14.3 屬性對gda的作用
14.4 廣義數(shù)據(jù)關聯(lián)算法
14.5 仿真實驗
14.6 仿真結果
14.7 實驗結果的比較分析
14.8 結論
參考文獻
第15章 blaclanan數(shù)據(jù)關聯(lián)
問題
15.1 引言
15.2 blackman數(shù)據(jù)關聯(lián)問題
15.3 問題的解
15.4 bap的dsmt方法
15.5 蒙特卡羅仿真
15.6 結論
參考文獻
第16章 情景分析的中智框架
16.1 引言
16.2 情景分析
16.3 情景分析中的不確定性來源
16.4 情景分析中的本體原則
16.5 情景分析的中智框架
16.6 中智框架的可能域語義
16.7 結論
參考文獻
第17章 dsmt在地表覆被變遷預測中的應用
17.1 引言
17.2 信息源的確定
17.3 基于dst的地表覆被預測
17.4 采用dsmt的地表覆蓋預測
17.5 結論
參考文獻
第18章 能量與資源感知分布式智能融合
18.1 引言
18.2 本章 內容介紹
18.3 實驗細節(jié)與結果
18.4 結論
參考文獻