首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文--自动推理、机器学习论文

证据推理组合方法的分类、评价准则及应用研究

第一章 绪论第1-21页
   ·引言第9页
   ·证据推理的基本理论第9-11页
   ·证据的组合条件第11-14页
     ·Dempster组合规则的使用条件第11-12页
     ·相关证据的处理第12-14页
   ·证据推理的最新进展第14-18页
     ·DSmT理论第14-15页
     ·DST,DSmT与概率论之间的关系第15-17页
     ·证据推理的组合方法第17页
     ·证据组合评价准则第17-18页
   ·证据推理存在的问题及研究方向第18-19页
   ·本文的研究背景及内容简介第19-21页
第二章 证据推理组合方法分类第21-32页
   ·引言第21页
   ·Dempster组合规则存在的问题第21-23页
     ·信度分配不当第22页
     ·处理高冲突信息融合存在的问题第22-23页
   ·证据冲突产生的原因第23页
   ·证据推理组合方法的分类第23-31页
     ·模型改进法第24页
     ·冲突信息分配的组合规则改进法第24-27页
     ·全信息分配的组合规则改进法第27-28页
     ·组合证据改进法第28-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 证据组合方法的评价体系第32-52页
   ·引言第32页
   ·基本性质第32-35页
     ·交换性第33页
     ·结合性第33-34页
     ·同一性第34-35页
   ·特有的性质第35-45页
     ·极化性第36-44页
     ·抗高冲突性第44-45页
     ·聚焦性第45页
   ·工程可用性第45-50页
     ·便利性第45-46页
     ·鲁棒性第46-47页
     ·复杂性第47-50页
   ·本章小结第50页
 附录A第50-52页
第四章 评价准则的定量分析第52-69页
   ·引言第52页
   ·极化性的典型算例分析第52-57页
   ·抗高冲突性的典型算例分析第57-61页
   ·聚焦性的典型算例分析第61-62页
   ·鲁棒性的典型算例分析第62-65页
   ·复杂性的典型算例分析第65-67页
   ·12种组合方法的评价准则比较分析结果第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第五章 证据推理在序列图像识别中的应用第69-83页
   ·引言第69页
   ·证据推理应用中的关键问题第69-72页
     ·证据推理的应用方案设计第69-70页
     ·基本置信指派函数的构造第70-71页
     ·基于证据推理的决策方法第71-72页
   ·证据推理在序列图像识别中的应用第72-82页
     ·问题描述第72-73页
     ·算法实现第73-76页
     ·仿真结果和分析第76-82页
   ·本章小结第82-83页
第六章 总结与展望第83-84页
参考文献第84-91页
作者硕士期间完成的文章第91页
作者硕士期间参与的项目第91-92页
致谢第92-93页
西北工业大学学位论文知识产权声明书第93页
西北工业大学学位论文原创性声明第93页

论文共93页,点击 下载论文
上一篇:一种印刷体汉字特征点提取的新方法
下一篇:基于状态空间法的城市生态系统承载力研究--以西安市为例