D-S证据理论中基于BPA的决策方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 信息融合的基本概念 | 第9-12页 |
| 1.2.1 信息融合的定义 | 第9-10页 |
| 1.2.2 信息融合的层次结构 | 第10-12页 |
| 1.3 相关领域的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 多传感器信息融合技术的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 D-S证据理论的研究现状[6] | 第13-14页 |
| 1.4 论文的研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-22页 |
| 2.1 证据理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 证据理论的基本概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 证据理论的组合规则 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基本性质 | 第18页 |
| 2.2 证据理论在信息融合中的应用 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基于D-S证据理论的融合模型 | 第18页 |
| 2.2.2 基于证据理论的决策 | 第18-20页 |
| 2.3 转换的度量指标——Shannon熵 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 信度决策方法研究 | 第22-32页 |
| 3.1 基于信度的不确定决策模型 | 第22-23页 |
| 3.2 一种新的信度风险决策方法 | 第23-27页 |
| 3.2.1 新的概率转换方法 | 第24-26页 |
| 3.2.2 与现有方法的比较和分析 | 第26-27页 |
| 3.3 信度决策的应用 | 第27-28页 |
| 3.4 基于BPA分布离散度的概率转换方法 | 第28-31页 |
| 3.4.1 新的基于离散度的BPA转换概率方法 | 第29-31页 |
| 3.4.2 算例分析 | 第31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 一种新的区间相关系数 | 第32-42页 |
| 4.1 现有的冲突证据融合改进方法 | 第32-37页 |
| 4.1.1 基于修改D-S组合规则的方法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于修正原始证据源的方法 | 第33-37页 |
| 4.2 区间相关系数的定义 | 第37-38页 |
| 4.3 算例分析 | 第38-41页 |
| 4.3.1 相关系数对冲突程度及关联性的表征 | 第38-39页 |
| 4.3.2 与现有关联系数的比较 | 第39-41页 |
| 4.4 区间相关系数的后续构想 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 总结 | 第42页 |
| 5.2 展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 附录 | 第48-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
