DSmT理論及其在信息融中的應用（文集） （美）司馬仁達奇 （法）德澤特 ..
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電子通信培..
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- ISBN：9787118073041
- 出版日期：
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原價：
￥66.00元
現價：￥0.00元
圖書簡介
品牌：圖書詳情 商品基本信息，請以下列介紹為準 商品名稱： DSmT理論及其在信息融中的應用（文集） 作者： （美）司馬仁達奇 （法）德澤特 譯者： 黃心漢 李新德 市場價： 66元 文軒網價： 51.5元【78折】 ISBN號： 9787118073041 出版社： 國防工業出版社 商品類型： 圖書
其他參考信息（以實物為準） 裝幀：平裝 開本：16開 語種：中文 出版時間：2011-06-01 版次：1 頁數：362 印刷時間：2011-06-01 印次：1 字數：443.00千字
內容簡介 《DSmT理論及其在信息融合中的應用(文集)》介紹基于似是而非和自相矛盾推理的Dezert-Smarandache理論（DSmT）在信息融合方面的最新進展和應用。DSmT提出了一種新的數學框架，用來處理用廣義基本信度函數表示的不確定、不精確和高沖突信息源。DSmT超越了Dempster-Shafer理論的局限，提出了一種新的一般性融合規則。該規則不要求歸一化處理，可應用于具有任何沖突程度的模型（自由DSm、混合DSm和Shafer模型）。DSmT能很好地適應靜態的和動態的融合問題，而且可以在任何結構（離散、連續和／或混合的）上應用。因此，即使由于命題本身所固有的模糊性、相關性和不精確性等自然屬性而造成精確的識別框架難以獲得，DSmT仍可以用信度函數來處理這些問題�！禗SmT理論及其在信息融合中的應用(文集)》的第1部分詳細介紹DSmT的最新研究進展，同時也包含信息融合其他方法的相關理論成果；第2部分介紹DSmT在解決理論上和現實世界的融合問題的有趣的應用。
作者簡介 作者：（美國）司馬仁達奇（Florentin Smarandache） （法國）德澤特（Jean Dezert） 譯者：黃心漢 李新德
目錄 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模型的組合規則
4.1 引言
4.2 關于獨立證據源
4.3 自由dsm模型的組合規則
4.4 混合dsm模型的表示
4.5 混合dsm模型的組合規則
4.6 動態融合
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間上的信度融合
6.5 dsm規則在集合上的推廣
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 證據源的合取和析取組合規則
9.1 引言
9.2 序言
9.3 由多值映射推導的ds組合規則
9.4 映射空間上概率測度的一個新組合規則
9.5 析取組合規則
9.6 合取和析取組合規則的性質
9.7 結論
參考文獻
第10章 dsm與minc組合規則的比較
10.1 引言
10.2 信度組合中的沖突
10.3 minc組合規則
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 雜波環境中多目標跟蹤的廣義數據關聯
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 廣義數據關聯算法
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數據關聯
問題
15.1 引言
15.2 blackman數據關聯問題
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 實驗細節與結果
18.4 結論
參考文獻
精彩內容 對約束情況發展的潛在規則一無所知，是不確定性產生的另一個主要原因。例如，若對戰術機動的可能性不了解，對事件的預期就不會準確。特別當這一種情況出現在人事改革過程中時，將會是SA中的一個主要障礙。當新的物質、新的過程、新的主意出現時，我們沒有選擇，只能去適應。
缺乏遠見和對數據資料的忽視，也是SA中的一個典型問題。即使信源存在，環境也可能阻止數據的傳輸，所以數據傳輸可能被中斷，這樣一來，系統就無法對情景進行評估。當模式識別中各類別只是粗略的定義，或者傳感器的空間分辨率有限時，傳輸的數據就不能達到足夠的精確度，從而導致短視的發生。通過調查采樣中的評估，對類似數據融合中集合的運算或通過粗略計算進行模式化，我們可以更容易取得數據。在很多時候，我們無法取得準確和完全的數據，從而導致我們無法做出決定。因此在SA中，我們要面臨的一個主要任務就是改變方向和錯誤的預期。
系統概念中的任何試驗都會受到人或人工智能體推理能力的約束。由于認識的缺陷，智能體可能受到一定限制。就知識而言，智能體不是總能給出一個提議的價值，例如有的時候它甚至沒有意識到手頭提議中提到的概念的存在。智能體是一個受限制資源，有的會受到記憶能力的限制，有的會受到能量供給能力的限制，或者受到認知能力的限制或是計算能力的限制。一般智能體還可能只有有限的視覺和聽覺靈敏度。有時這些局限來自于系統外部，是情況使然，比如在有限的時間和金錢條件下完成反電子措施等。此外，智能體不能同時
......
目錄
品牌：圖書
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | DSmT理論及其在信息融中的應用（文集） |
| 作者： | （美）司馬仁達奇 （法）德澤特 |
| 譯者： | 黃心漢 李新德 |
| 市場價： | 66元 |
| 文軒網價： | 51.5元【78折】 |
| ISBN號： | 9787118073041 |
| 出版社： | 國防工業出版社 |
| 商品類型： | 圖書 |
| 其他參考信息（以實物為準） | ||
| 裝幀：平裝 | 開本：16開 | 語種：中文 |
| 出版時間：2011-06-01 | 版次：1 | 頁數：362 |
| 印刷時間：2011-06-01 | 印次：1 | 字數：443.00千字 |
| 內容簡介 | |
| 《DSmT理論及其在信息融合中的應用(文集)》介紹基于似是而非和自相矛盾推理的Dezert-Smarandache理論（DSmT）在信息融合方面的最新進展和應用。DSmT提出了一種新的數學框架，用來處理用廣義基本信度函數表示的不確定、不精確和高沖突信息源。DSmT超越了Dempster-Shafer理論的局限，提出了一種新的一般性融合規則。該規則不要求歸一化處理，可應用于具有任何沖突程度的模型（自由DSm、混合DSm和Shafer模型）。DSmT能很好地適應靜態的和動態的融合問題，而且可以在任何結構（離散、連續和／或混合的）上應用。因此，即使由于命題本身所固有的模糊性、相關性和不精確性等自然屬性而造成精確的識別框架難以獲得，DSmT仍可以用信度函數來處理這些問題�！禗SmT理論及其在信息融合中的應用(文集)》的第1部分詳細介紹DSmT的最新研究進展，同時也包含信息融合其他方法的相關理論成果；第2部分介紹DSmT在解決理論上和現實世界的融合問題的有趣的應用。 |
| 作者簡介 | |
| 作者：（美國）司馬仁達奇（Florentin Smarandache） （法國）德澤特（Jean Dezert） 譯者：黃心漢 李新德 |
| 目錄 | |
| 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模型的組合規則 4.1 引言 4.2 關于獨立證據源 4.3 自由dsm模型的組合規則 4.4 混合dsm模型的表示 4.5 混合dsm模型的組合規則 4.6 動態融合 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間上的信度融合 6.5 dsm規則在集合上的推廣 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 證據源的合取和析取組合規則 9.1 引言 9.2 序言 9.3 由多值映射推導的ds組合規則 9.4 映射空間上概率測度的一個新組合規則 9.5 析取組合規則 9.6 合取和析取組合規則的性質 9.7 結論 參考文獻 第10章 dsm與minc組合規則的比較 10.1 引言 10.2 信度組合中的沖突 10.3 minc組合規則 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 雜波環境中多目標跟蹤的廣義數據關聯 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 廣義數據關聯算法 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數據關聯 問題 15.1 引言 15.2 blackman數據關聯問題 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 實驗細節與結果 18.4 結論 參考文獻 |
| 精彩內容 | |
| 對約束情況發展的潛在規則一無所知，是不確定性產生的另一個主要原因。例如，若對戰術機動的可能性不了解，對事件的預期就不會準確。特別當這一種情況出現在人事改革過程中時，將會是SA中的一個主要障礙。當新的物質、新的過程、新的主意出現時，我們沒有選擇，只能去適應。 缺乏遠見和對數據資料的忽視，也是SA中的一個典型問題。即使信源存在，環境也可能阻止數據的傳輸，所以數據傳輸可能被中斷，這樣一來，系統就無法對情景進行評估。當模式識別中各類別只是粗略的定義，或者傳感器的空間分辨率有限時，傳輸的數據就不能達到足夠的精確度，從而導致短視的發生。通過調查采樣中的評估，對類似數據融合中集合的運算或通過粗略計算進行模式化，我們可以更容易取得數據。在很多時候，我們無法取得準確和完全的數據，從而導致我們無法做出決定。因此在SA中，我們要面臨的一個主要任務就是改變方向和錯誤的預期。 系統概念中的任何試驗都會受到人或人工智能體推理能力的約束。由于認識的缺陷，智能體可能受到一定限制。就知識而言，智能體不是總能給出一個提議的價值，例如有的時候它甚至沒有意識到手頭提議中提到的概念的存在。智能體是一個受限制資源，有的會受到記憶能力的限制，有的會受到能量供給能力的限制，或者受到認知能力的限制或是計算能力的限制。一般智能體還可能只有有限的視覺和聽覺靈敏度。有時這些局限來自于系統外部，是情況使然，比如在有限的時間和金錢條件下完成反電子措施等。此外，智能體不能同時 ...... |
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