冲突证据推理与融合

本书是基于冲突证据进行推理和决策的一部专著，综述了国内外同领域的研究现状，提出改进创新思路，是作者在该领域多年研究成果的凝练总结。全书共15章，主要内容有冲突的度量，对冲突证据进行定量计算来判断冲突；冲突原因分析，包括冲突度量函数、判定准则和组合规则的适用范围等；冲突证据推理，包括基于DS证据理论、改进后的D数理论和推广的BF-TOPSIS算法等进行冲突证据的合成；冲突证据决策，包括利用概率转换得到反馈证据、利用有序加权向量实现信息焦元集分配等。书中探讨了系列冲突证据推理与融合方法，考虑了多种推理逻辑与合成规则，一方面可为证据推理的理论研究提供借鉴，另一方面可为优化推理决策系统的性能提供参考，具有一定的理论和实用价值。本书适合具有信息融合、人工智能等理论基础，从事系统工程、指挥控制、运筹决策等相关领域的科研技术人员阅读和参考。

这是一本专注于冲突证据推理与决策的专著，全书共15章，涵盖了冲突证据理论的数学基础、基本概率赋值函数的获取、证据冲突度量函数的确定、基于证据距离的不确定性度量方法、基于修正加权并核相关系数的冲突度量方法、冲突原因分析和组合规则的选择、基于DS证据理论的冲突证据推理、基于D数理论的冲突证据推理、基于BF-TOPSIS的冲突证据推理、基于区间数多属性决策的证据推理、基于三角模糊数多属性决策的证据推理、基于转移概率矩阵的时序冲突证据推理、基于概率转换的决策方法等。 书中首先介绍了冲突证据理论的数学基础，包括向量范数与内积空间的概念、证据理论的理论基础、数理统计学基础理论、模糊数学理论基础、灰色系统理论基础、DSm理论基础等。这些理论为理解和处理后续章节中各种信息融合模型提供了必要的数学支持。 接着，书中探讨了DS证据理论基本概率赋值函数获取的问题，包括基本概率赋值问题、基本概率赋值函数的构造方法、多源高冲突信息基本概率赋值方法及其应用等。这些方法旨在解决高冲突信息融合识别结果精度过低且必须知晓先验信息的问题。 此外，书中还研究了证据冲突度量函数的确定，包括证据冲突度量问题、冲突度量函数