摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 引言 | 第8-11页 |
1.1 课题研究的背景和意义 | 第8页 |
1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
第二章 证据理论基本概念 | 第11-14页 |
2.1 基本概率分配函数 | 第11页 |
2.2 证据函数(信任函数, 似然函数) | 第11-12页 |
2.3 D-S证据理论合成规则 | 第12-14页 |
第三章 信任函数的概率逼近 | 第14-24页 |
3.1 现有信任函数概率逼近及评价指标 | 第14-17页 |
3.1.1 信任函数概率逼近原理 | 第14-15页 |
3.1.2 现有相关学者研究 | 第15-16页 |
3.1.3 信任函数概率逼近的评价指标 | 第16-17页 |
3.2 信息熵相关性质与信任函数概率逐步逼近法 | 第17-23页 |
3.2.1 信息熵相关性质的研究 | 第17-19页 |
3.2.2 本文改进后信任函数概率逼近的一种新方法 | 第19-21页 |
3.2.3 实例分析 | 第21-22页 |
3.2.4 概率逼近算法的进一步修改 | 第22-23页 |
3.3 本章小结 | 第23-24页 |
第四章 区间信任函数的概率逼近 | 第24-39页 |
4.1 概率区间的基本概念 | 第24-26页 |
4.2 概率区间的若干性质 | 第26-36页 |
4.2.1 概率区间与信任函数的关系 | 第26-33页 |
4.2.2 上、下概率与信任函数的关系 | 第33-34页 |
4.2.3 实例分析 | 第34-36页 |
4.3 基于概率区间的区间信任函数概率逼近 | 第36-38页 |
4.3.1 区间信任结构 | 第36-38页 |
4.3.2 区间信任结构概率逼近 | 第38页 |
4.4 本章小结 | 第38-39页 |
第五章 总结与展望 | 第39-40页 |
5.1 本文主要工作总结 | 第39页 |
5.2 研究工作展望 | 第39-40页 |
参考文献 | 第40-43页 |
致谢 | 第43-44页 |
在读硕士研究生期间公开发表论文(著作)及科研情况 | 第44页 |