| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 引言 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·基本知识简介 | 第9页 |
| ·本文的内容结构 | 第9-11页 |
| 第二章 基于证据理论的证据推理方法 | 第11-17页 |
| ·证据理论基本概念 | 第11-12页 |
| ·基于Dempster规则的推理方法 | 第12-13页 |
| ·可靠证据源的组合规则推理方法 | 第13页 |
| ·非可靠证据源的组合规则推理方法 | 第13-14页 |
| ·权重算子推理方法 | 第14页 |
| ·建议空间(Opinion Space)组合推理方法 | 第14-15页 |
| ·局部冲突分解推理方法 | 第15-16页 |
| ·上、下概率模型推理方法 | 第16-17页 |
| 第三章 基于可传递信任模型(TBM)的推理方法 | 第17-22页 |
| ·基本介绍 | 第17-18页 |
| ·基于可传递信任模型(TBM)的推理方法 | 第18-20页 |
| ·可传递信任模型的应用 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第四章 基于粗糙集理论的推理方法 | 第22-30页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·粗糙集理论的基本知识 | 第22-23页 |
| ·一种基于离散度的精度 | 第23-29页 |
| ·Pawlak精度的局限性 | 第23-24页 |
| ·Xu Baowen等人提出的改进(基于过剩熵的精度(an excess entropy based accuracy measure) | 第24-25页 |
| ·基于过剩熵的精度的局限性 | 第25-26页 |
| ·基于限制在上近似考虑划分粒度的精度 | 第26-28页 |
| ·实例分析 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第五章 基于概率论的概率推理方法 | 第30-41页 |
| ·VBS系统 | 第30-35页 |
| ·常见的几种概率推理方法 | 第35-37页 |
| ·基于贝叶斯网条件概率推理的一点改进 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 总结 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第47页 |