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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
序
目次
書摘/試閱
商品簡介
作者簡介
繆燕子，中國礦業大學副教授。2003年9月至2009年7月于中國礦業大學信息與電氣工程學院控制理論與控制工程專業碩博連讀，并獲得工學博士學位。期間，于2005年8月至2006年9月到中國海軍航空工程學院電子工程系作訪問學者；2007年8月到2008年11月被國家公派留學德國漢堡大學計算機學院進行博士聯合培養。研究興趣主要為信息融合、模式識別、控制理論及應用等。主持／參加國家、省自然科學基金項目多項，在國內外期刊及會議上發表論文20余篇，參與翻譯Springer著作一部。
名人/編輯推薦
繆燕子、方健、馬小平、汪永東編著的《D-S證據理論融合技術及其應用》將對D-S證據理論研究的最新進展做一個較為全面的總結，并在此基礎上對D-S證據理論從縱向和橫向兩個方面做進一步深入研究，以推動D-S證據理論的理論研究和應用向前發展。適合國內高校和科研院所從事信息融合理論、自動控制領域、信息處理及煤礦安全監測系統研究的科技人員閱讀，也可以作為控制工程方向研究生的教學參考書。
序
在信息技術飛速發展的過程中，為了能夠處理面向各種復雜應用背景的多樣化、大容量、高速、實時的數據，多傳感器信息融合（數據融合）技術越來越受到各領域科學工作者的重視。信息融合的方法有很多種，包括估計理論方法、統計推斷方法和人工智能方法等，對于現實系統中的信息都具有不確定性、不精確性和不完備性，一般采用基于置信度量理論的統計推斷方法較多。而D-S（Dempster-Shafter）證據理論作為較成熟的統計推斷方法之一，在解決不確定性推理問題中充分展示了其優越性，并且D-S證據理論又能很方便地與其他一些方法相結合，使得它具有更大的使用范圍和使用前景。為了使D-S證據理論更加廣泛而有效地應用于實際，有必要對D-S證據理論進行更加深入的研究。本書將對D-S證據理論研究的最新進展做一個較為全面的總結，并在此基礎上對D-S證據理論從縱向和橫向兩個方面做進一步深入研究，以推動D-S證據理論的理論研究和應用向前發展。
本書共分為7章。第1章主要對D-S證據理論的研究進展進行簡要的歸納與分析，并指出其目前存在的主要不足之處和發展趨勢。第2章主要闡述D-S證據理論的基本概念和基礎知識，主要對其中的證據相關、焦元“爆炸”和基本概率賦值函數（BPAF）的構造三個問題的研究進展進行分析，并分別提出作者的觀點。第3章針對證據沖突的處理進行深入研究，列舉并分析目前比較有代表性的針對證據沖突處理而對D-S合成規則進行改進的方法，分析各自的優缺點，同時引進一些概念，并提出一種新的同時解決沖突性證據和一致性證據的合成規則，通過理論分析和實例結果來證明這種新的合成規則相比其他合成規則的優勢所在。第4章主要介紹模糊集的基本概念和基礎知識，總結目前比較有代表性的把D-S證據理論向模糊集推廣的方法和結論，同時提出本文的基于相似度的模糊D-S證據理論合成規則，并給予證明。第5章主要介紹D-S證據理論在粗糙集上的推廣，結合實例說明利用粗糙集中的近似質量構造D-S證據理論中的基本概率賦值函數的過程。第6章通過實例說明，對比幾種常用的礦井煤與瓦斯突出危險性預測方法，利用D-S證據理論對上述結果進行決策融合，得到的最終預測結果比單一方法得到的結果更準確、更合理。第7章主要對D-S證據理論在礦井通風機故障診斷系統中的應用進行實例研究，有效地利用了設備實時數據、領域專家知識、歷史數據、設備標準數據、設備特性數據多方面的信息，將模糊神經子網絡作為D-S證據理論的證據體，進行分級融合，提高了融合的準確度。
本書的出版得到了國家自然科學基金項目（60974126/61303183）、江蘇省自然科學基金（BK20130204）的資助。在撰寫出版過程中得到了國內自動化控制領域專家費樹岷教授、關新平教授、岳東教授的幫助，得到了中國礦業大學信息與電氣工程學院自動化專業的老師和研究生的關心和熱情幫助，特別感謝李培碩士研究生在本書的文字編輯排版過程中給予的大力支持。書中部分章節參閱了段新生、權太范、劉先省、林志貴、李成武等人的著作與論文，在此一并表示感謝。
本書第一作者還特別感謝在德國漢堡大學博士聯合培養期間張健偉教授、張厚祥博士的熱情幫助和精心指導。另外，感謝在中國海軍航空工程大學訪問期間，何友教授和關欣老師的熱情幫助。
本書可供從事自動化控制、信號與信息處理、煤礦安全監控等領域研究的人員參考。由于作者業務水平有限，不當和錯誤之處在所難免，希望讀者批評指正。
作者
本書共分為7章。第1章主要對D-S證據理論的研究進展進行簡要的歸納與分析，并指出其目前存在的主要不足之處和發展趨勢。第2章主要闡述D-S證據理論的基本概念和基礎知識，主要對其中的證據相關、焦元“爆炸”和基本概率賦值函數（BPAF）的構造三個問題的研究進展進行分析，并分別提出作者的觀點。第3章針對證據沖突的處理進行深入研究，列舉并分析目前比較有代表性的針對證據沖突處理而對D-S合成規則進行改進的方法，分析各自的優缺點，同時引進一些概念，并提出一種新的同時解決沖突性證據和一致性證據的合成規則，通過理論分析和實例結果來證明這種新的合成規則相比其他合成規則的優勢所在。第4章主要介紹模糊集的基本概念和基礎知識，總結目前比較有代表性的把D-S證據理論向模糊集推廣的方法和結論，同時提出本文的基于相似度的模糊D-S證據理論合成規則，并給予證明。第5章主要介紹D-S證據理論在粗糙集上的推廣，結合實例說明利用粗糙集中的近似質量構造D-S證據理論中的基本概率賦值函數的過程。第6章通過實例說明，對比幾種常用的礦井煤與瓦斯突出危險性預測方法，利用D-S證據理論對上述結果進行決策融合，得到的最終預測結果比單一方法得到的結果更準確、更合理。第7章主要對D-S證據理論在礦井通風機故障診斷系統中的應用進行實例研究，有效地利用了設備實時數據、領域專家知識、歷史數據、設備標準數據、設備特性數據多方面的信息，將模糊神經子網絡作為D-S證據理論的證據體，進行分級融合，提高了融合的準確度。
本書的出版得到了國家自然科學基金項目（60974126/61303183）、江蘇省自然科學基金（BK20130204）的資助。在撰寫出版過程中得到了國內自動化控制領域專家費樹岷教授、關新平教授、岳東教授的幫助，得到了中國礦業大學信息與電氣工程學院自動化專業的老師和研究生的關心和熱情幫助，特別感謝李培碩士研究生在本書的文字編輯排版過程中給予的大力支持。書中部分章節參閱了段新生、權太范、劉先省、林志貴、李成武等人的著作與論文，在此一并表示感謝。
本書第一作者還特別感謝在德國漢堡大學博士聯合培養期間張健偉教授、張厚祥博士的熱情幫助和精心指導。另外，感謝在中國海軍航空工程大學訪問期間，何友教授和關欣老師的熱情幫助。
本書可供從事自動化控制、信號與信息處理、煤礦安全監控等領域研究的人員參考。由于作者業務水平有限，不當和錯誤之處在所難免，希望讀者批評指正。
作者
目次
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.1.1 D-S證據理論的優點 2
1.1.2 D-S證據理論的應用 2
1.2 D-S證據理論研究進展 2
1.2.1 Dempster-Shafer證據理論 2
1.2.2 D-S證據理論研究的現狀 3
1.3 D-S證據理論存在的問題 6
1.4 本章小結 7
第2章 D-S證據理論 8
2.1 基本概念 8
2.1.1 識別框架 8
2.1.2 基本函數 8
2.1.3 四個函數之間的聯系 13
2.2 D-S合成規則 14
2.3 D-S合成規則存在的問題及對策 18
2.3.1 D-S合成規則存在的問題 18
2.3.2 證據相關的處理 19
2.3.3 焦元“爆炸”的處理 22
2.3.4 基本概率賦值函數的構造 23
2.4 本章小結 24
第3章 證據沖突的處理 25
3.1 一些改進的規則 25
3.2 本書改進的證據合成規則 29
3.2.1 相關概念的引入 29
3.2.2 改進的合成規則 30
3.3 數值實驗 33
3.4 本章小結 35
第4章 D-S證據理論在模糊集上的推廣 36
4.1 模糊集理論基礎[84] 36
4.2 模糊集上的D-S證據理論 38
4.2.1 信度函數的擴展 40
4.2.2 基于相似度的模糊證據合成規則[83] 41
4.2.3 本書的模糊證據理論合成規則 42
4.2.4 數值實驗 44
4.3 D-S證據理論向模糊集的延伸 47
4.4 本章小結 48
第5章 D-S證據理論在粗糙集上的推廣 49
5.1 粗糙集基本理論 49
5.1.1 基本概念簡介 49
5.1.2 粗糙集 51
5.1.3 知識依賴 52
5.1.4 屬性約簡與決策規則約簡 53
5.2 粗糙集上的D-S證據理論 54
5.2.1 對象的進一步劃分 55
5.2.2 決策屬性轉換及證據信息的獲取 58
5.3 本章小結 59
第6章 D-S證據理論在煤與瓦斯突出危險性預測上的應用 60
6.1 煤與瓦斯突出 60
6.2 煤與瓦斯突出機理 61
6.3 煤與瓦斯突出預測方法 62
6.3.1 單項指標法 62
6.3.2 綜合指標D和K法 63
6.3.3 地質指標法 64
6.3.4 地質統計法 64
6.3.5 無線電波透視探測法 65
6.3.6 鉆屑指標法 65
6.3.7 鉆孔瓦斯涌出初速度法 66
6.3.8 神經網絡預測法 66
6.4 BP神經網絡基本原理 67
6.5 D-S證據理論在煤與瓦斯突出危險性預測上的應用 68
6.6 本章小結 73
第7章 D-S證據理論在礦井主通風機故障診斷決策上的應用 74
7.1 礦井通風機 74
7.2 礦井通風機常見故障振動特性分析 75
7.3 基于D-S證據理論的礦井主通風機故障診斷融合結構 80
7.3.1 主通風機故障診斷決策融合模型的建立 80
7.3.2 故障融合診斷的基本步驟 81
7.4 礦井主通風機故障診斷融合結果分析 82
7.4.1 故障識別框架的構成 82
7.4.2 融合證據的選擇 83
7.4.3 證據的基本概率賦值函數的構造 86
7.4.4 融合決策規則與分析 89
7.5 本章小結 90
參考文獻 91
書摘/試閱
這些困難主要表現在以下兩個方面：第一，D—S證據理論是建立在經典的集合論上的，而現實世界中有很多量，用經典的集合論很難給予合理的解釋和歸類，如專家系統中的一些語義事件和規則；第二，上面提到的基本概率賦值函數BPAF的構造。第斗個問題的解決方法主要是把D—S證據理論向模糊集和粗糙集等理論進行推廣。第二個問題的解決方法主要是把其他的一些方法（如模糊推理、神經網絡等）與D—S證據理論相結合。目前，這些工作的主要代表有下面一些。
Yen首先將D—S證據理論推廣到概率范圍，先驗證據用條件概率表示，用zadeh的“粒度”重新定義焦元；其次，組合規則分三步完成：確定基本信任分配，利用DemDster規則組合，最后轉化為概率價值。Guan等人把這三步合并為寸個公式。Torra從概率論的角度，定義信息損失，建立一個新的組合規則，克服Dempster規則組合中不具有的特點，即兩個證據的基本概率分配函數由單個概率確定，但組合后新的概率分配函數則不能由單個概率確定。王先甲等人通過定義一個證據誘導分布函數，實現D—S證據理論框架向概率論框架的轉化。Spies建立條件事件和離散隨機集的關系，并引入條件信任函數。Mahle用隨機集理論和條件事件代數提出條件證據推理（CDS），并把條件D—S證據理論推廣到了模糊集，形成模糊條件D—S證據理論（FCDS）。Zadeh是較早將D—S證據理論推廣到模糊集的學者之一，他茸先將證據推理一致性關系的粒子推廣到一個條件可能性分布，然后定義期望確定和期望可能作為信任函數和似真函數的推廣。Smets提出模糊集信任函數的概念，采用模糊事件的概率對關系函數數學期望進行推廣。Yen提出一組新的信度函數（包括信任函數、似真函數等）及組合公式，將證據推理中的一致性關系推廣到模糊一致性關系的基礎上，利用可能性理論中的可分離性假設來表示證據推理中的獨章性概念，同時完成對模糊一致性關系的組合。Denoeux考慮到確定基本概率賦值的主觀性及不確定性，采用區間值表示基本概率賦值方法，并提出模糊信任函數的方法（Fuzzy—valued Belief Structure，FBS）。黃鵑等人利用經驗決策表及粗糙集理論和D—S證據理論的關系，計算待決策信息的有關證據的基本概率指派和條件概率指派。陳秀瓊等人將粗糙集理論中屬性重要度的思想引入到D—S證據理論中，以衡量證據的重要性，這種方法可以把專家的主觀判斷和過去可用的知識與數據綜合考慮，使群體決策得到更符合實際的結論。
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