| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 信息融合研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 证据理论研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 基本概率分配函数构造方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 冲突信息融合方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 信息融合与证据理论 | 第18-28页 |
| 2.1 信息融合概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 信息融合定义 | 第18-19页 |
| 2.1.2 信息融合模型 | 第19-20页 |
| 2.1.3 信息融合方法 | 第20-21页 |
| 2.2 证据理论概述 | 第21-27页 |
| 2.2.1 证据理论基本概念 | 第21-24页 |
| 2.2.2 证据理论的运算特性 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于模糊隶属度的基本概率分配函数构造方法 | 第28-46页 |
| 3.1 基于模糊隶属度的基本概率分配函数构造的基本思路 | 第28-29页 |
| 3.2 一种基于模糊隶属度的基本概率分配函数构造方法 | 第29-37页 |
| 3.2.1 模糊集基本概念 | 第29-30页 |
| 3.2.2 焦元结构确定方法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 基于隶属度的焦元赋值方法 | 第32-36页 |
| 3.2.4 基本概率分配函数构造方法流程 | 第36-37页 |
| 3.3 验证分析 | 第37-45页 |
| 3.3.1 基本概率分配函数构造示例 | 第38-40页 |
| 3.3.2 基本概率分配函数构造方法对比算例 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于不确定度的冲突信息融合方法 | 第46-64页 |
| 4.1 冲突信息融合的基础 | 第46-50页 |
| 4.1.1 冲突表示 | 第46-47页 |
| 4.1.2 冲突信息融合的基本方法 | 第47-50页 |
| 4.2 一种基于不确定度的冲突信息融合方法 | 第50-58页 |
| 4.2.1 基于不确定度的证据折扣方法 | 第51-53页 |
| 4.2.2 基于不确定度的证据折扣方法应用条件 | 第53-57页 |
| 4.2.3 基于不确定度的冲突信息融合方法流程 | 第57-58页 |
| 4.3 验证分析 | 第58-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 信息融合系统实例分析 | 第64-76页 |
| 5.1 鸢尾花数据集介绍 | 第64-65页 |
| 5.2 鸢尾花类别识别信息融合系统 | 第65-67页 |
| 5.3 仿真分析 | 第67-75页 |
| 5.3.1 鸢尾花类别识别信息融合系统融合算例 | 第67-70页 |
| 5.3.2 鸢尾花类别识别信息融合系统识别效果分析 | 第70-71页 |
| 5.3.3 隶属函数对融合系统识别效果的影响分析 | 第71-73页 |
| 5.3.4 冲突情况分析 | 第73-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
