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第一章 序言1

1 概率的三种解释1

2 构造性解释3

3 信度所遵循的原则5

4 证据理论的发展6

5 证据理论的应用8

第二章 信度函数13

1 识别框架13

2 基本可信度分配与信度函数14

3 众信度函数与似真度函数19

4 m、Bel、pl、Q的几何意义23

5 贝叶斯信度函数24

第三章 Dempster合成法则26

1 两个信度函数的合成26

2 多个信度函数的合成30

3 Dempster合成法则的众信度函数形式32

4 冲突权重33

5 条件信度函数34

第四章 框架的转化36

1 粗化与细分36

2 相容框架族40

3 相容的信度函数43

4 相容框架的独立性44

5 框架的收缩与扩张45

第五章 信度函数的分类及证据的权重47

1 简单支持函数47

2 可分离支持函数50

3 支持函数52

4 证据的权重54

5 准支持函数62

6 信度函数的分类63

第六章 一致支持函数65

1 一致支持函数65

2 外形函数67

3 证据的一致性69

4 推理证据71

5 一致支持函数与可能性分布72

第七章 统计证据76

1 引言76

2 单个观察值下的统计证据77

3 统计证据的权重78

4 多个观察值下的统计证据81

5 统计证据的折扣82

6 在框架的相容变换下支持函数变化83

1 证据合成的公理化研究86

第八章 理论上的进一步探讨86

2 多层证据处理97

3 无限框架上证据的近似处理102

第九章 利用Shafer证据理论作决策的一般方法114

1 问题的提出114

2 用“最少点”原则求真值115

3 利用 Shafer 证据理论作决策的一般算法118

4 一些问题的讨论124

第十章 决策分析126

1 主观概率的传统估计127

2 专家咨询法129

3 Dempster 合成法则的递归形式及主观概率的修正131

4 M决策法133

第十一章 预测140

1 预测及常用方法140

2 信度预测法142

3 另一种决策分析的方法145

第十二章 证据理论的另一种类型的应用147

1 指标体系的确定148

2 领导班子的选取152

3 医疗诊断155

第十三章 人工智能与专家系统157

1 软推理157

2 用证据理论解决归纳问题162

3 证据理论与非单调推理165

4 识别证据168

5 专家系统中不确定性的处理178

附录 本书用数学知识简介185

参考文献205