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目录1

第一章　关于更新操作1

1.1　用于信度函数的调节规则1

1.2　案例：投票意图研究7

1.3　调节9

1.4　比例引起的信度14

1.5　结论15

第二章 可转移信度模型17

2.1　引言17

2.2　可转移信度模型20

2.3　源自信度函数的决策概率26

2.4　Jones先生谋杀案33

2.5　哨兵站岗35

2.6　翻译器38

2.7　不可靠的传感器42

2.8　基本信度分配的本源44

2.9　在表示层处理证据46

2.10　结论47

第三章 一种加权信度的规范分解57

3.1　引言57

3.2　规范分解58

3.3　两个信度函数的？-合成61

3.4　分解运算61

3.5　隐性信度结构62

3.6　进一步扩展66

3.7　我们的规范分解与Shafer方法的比较67

3.8　原始信度函数情况68

3.9　结论68

第四章　可转移信度模型公理体系的证明70

4.1　引言70

4.2　可信度函数74

4.3　可信度函数集合的凸性78

4.4　粗化和精炼82

4.5　信度修正85

4.6　可信度函数和信度函数94

4.7　结论99

第五章　信度函数的应用117

5.1　引言117

5.2　不确定性与信度函数119

5.3　可转移信度模型分类122

5.4　概率论证系统信息查询127

5.5　部分重叠框架下的感应器128

5.6　分析矛盾和源数目129

5.7　结论131

第六章 表示量化信度的可转移信度模型136

6.1　引言136

6.2　信度域137

6.3 可转移信度模型139

6.4　决策制定和荷兰赌问题153

6.5　广义贝叶斯定理160

6.6　使用信度函数的理由163

6.7　“信度”的意义164

6.8　结论165

7.1　引言171

第七章 矩阵计算在信度函数中的应用171

7.2　默比乌斯变换175

7.3　快速默比乌斯变换179

7.4　决策变换182

7.5　交互指数Iω184

7.6　基本信度分配间的转化185

7.7　特殊化和一般化186

7.8　修正188

7.9　Dempster的调节准则188

7.10　组合中的合取／析取规则190

7.11　规范表示192

7.12　α-连接193

7.13　结论198

第八章 用信度函数表示不确定性下的决策201

8.1　引言201

8.2　信度函数的数学背景203

8.3　关于概率理论的数学知识206

8.4　信度函数相关的多种解释210

8.5　可转移信度模型框架中的决策215

8.6　在上下边界概率中的决策231

8.7　结论236

第九章 基于用可转移信度模型表述的Dempster-Shafer模型的目标识别243

9.1　引言244

9.2　用于识别的可转移信度模型245

9.3　广义贝叶斯定理250

9.4　一个数据融合的简单例子254

9.5　一个比较可转移信度模型方法和概率方法的令人为难的例子255

9.6　计算效率：与贝叶斯模型的比较259

9.7　嵌套传感器：每层多个传感器266

9.8　嵌套传感器：每层单个传感器268

9.9　框架部分重叠上的传感器272

9.10　总结273