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| 內容簡介： |
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本书聚焦综合信息系统智能化的关键和难点，摒弃传统的处理模式，充分利用数据的不确定性信息，就区间、序列、直觉模糊、犹豫模糊、语义等不同类型数据的相似度量、粒层转化、识别决策等开展了较为系统、深入的研究，构建异类数据间统一的粒层转换框架，解决不同类型数据间的相似度量、跨层关联与融合问题。全书共分15章，第1章介绍问题的来源和研究思路；第2章介绍相关数学知识；第3～5章介绍利用数据的不确定性，基于异类数据之间的相关度量，进行雷达、ESM等异步航迹的直接抗差关联；第6～10章讨论了直觉模糊、犹豫模糊、语义等类型数据的相似度量；第11～14章讨论了特征层、决策层上的粒层统一、粒层转换、关联与融合问题；第15章为回顾与展望。本书基础理论与实际应用、一般模型与特殊情况、实例与算例并重，按照从具体到抽象、先部分后整体、先单数据粒后多源数据粒的思路，由浅入深，层层递进。本书可为多源信息融合、智能推理决策等相关领域的科技工作者、工程技术人员提供参考。
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| 關於作者： |
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关欣，教授、博士生导师，党的十九大代表，全国三八红旗手标兵，中国科协十大代表，享受国务院政府特殊津贴，泰山学者特聘专家。曾获国家科技进步二等奖1项，省部级科技进步一等奖2项、二等奖2项，中国科协求是杰出青年奖，中国航空学会冯如航空科技精英奖，最美巾帼奋斗者称号。
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| 目錄：
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目 录第1章 绪 论11.1 问题的来源11.2 面临的挑战21.3 相关研究情况41.4 本书的概貌7第2章 相关的数学基础112.1 引言112.2 度量空间与常用距离112.2.1 度量空间112.2.2 常用距离122.3 灰色系统132.3.1 区间灰数与灰关联分析132.3.2 灰靶理论202.4 模糊数学212.4.1 模糊集及运算222.4.2 三角模糊数和区间数232.4.3 二型模糊集242.4.4 区间值模糊集242.4.5 直觉模糊集252.4.6 犹豫模糊集292.5 语义计算332.5.1 语义表示基本方法332.5.2 二元语义模型342.5.3 犹豫模糊语义标签集352.5.4 概率语义标签集352.5.5 连续语义标签集352.6 云模型362.6.1 定义及特征362.6.2 正态云372.6.3 云变换372.7 本章小结38第3章 异步雷达航迹的直接关联393.1 引言393.2 异步雷达航迹关联的传统处理方式393.2.1 问题描述393.2.2 时域配准403.3 异步雷达航迹的区间化描述433.3.1 点迹—区间描述433.3.2 区间—区间描述443.3.3 区实混合序列描述453.3.4 搜索式区间灰数描述463.4 异步雷达航迹的相似度量473.4.1 区间灰数的灰关联度473.4.2 加权滑窗序列的折线相似度503.4.3 序列离散度543.5 异步雷达航迹直接关联模型553.5.1 基于区间灰数灰关联度的异步航迹关联553.5.2 基于加权滑窗序列折线相似度的异步航迹关联573.5.3 基于序列离散度的异步航迹关联583.6 复杂情况异步雷达航迹的直接关联593.6.1 航迹的分叉与合并593.6.2 区间序列的分段划分603.7 算法仿真与性能分析613.7.1 仿真环境设置613.7.2 算法性能比较623.7.3 航迹分叉合并情况的可辨性分析643.8 本章小结66第4章 异步雷达航迹的抗差关联674.1 引言674.2 系统误差对雷达航迹关联的影响674.2.1 问题描述674.2.2 对系统误差的处理684.3 系统误差的区间描述694.3.1 区间描述原理694.3.2 矩形投影法704.3.3 圆覆盖法724.3.4 微分法734.3.5 区间描述的精度分析754.4 系统误差下雷达航迹的相似度量774.4.1 区间灰数的灰关联度774.4.2 区域集合相似度784.4.3 区间序列离散度804.5 同步雷达航迹的抗差关联824.5.1 基于区间灰数的航迹抗差关联824.5.2 基于区域集合相似度的航迹抗差关联854.5.3 基于区间序列离散度的航迹抗差关联864.6 异步雷达航迹的抗差关联874.6.1 串行处理方式874.6.2 直接处理方式894.7 算法仿真与性能分析894.7.1 仿真环境设置894.7.2 算法性能比较904.8 本章小结93第5章 雷达与ESM航迹的关联955.1 引言955.2 异地配置的雷达与ESM异步航迹关联965.2.1 异步航迹交叉定位的区间化处理965.2.2 不等长航迹序列的等长区间变换975.2.3 基于区间离散度的异地配置的雷达与ESM异步航迹关联995.3 修正极坐标系下雷达与ESM航迹的对准关联1015.3.1 雷达与ESM滤波方程1015.3.2 构造关联统计量1025.4 系统误差对同地配置雷达与ESM航迹关联的影响1035.4.1 系统误差对关联统计量的影响1035.4.2 对非中心参数和正确关联概率的影响1045.5 同地配置的雷达与ESM航迹对准关联1085.6 同地配置的雷达与ESM航迹抗差关联1095.6.1 系统误差下雷达与ESM航迹的区间描述1105.6.2 基于区间重合度的雷达与ESM航迹抗差关联1115.7 异地配置的雷达与ESM航迹抗差关联1135.7.1 系统误差下雷达与ESM航迹的相似度量1135.7.2 基于目标拓扑信息的雷达与ESM航迹抗差关联1145.7.3 基于区间离散度的雷达与ESM航迹抗差关联1175.8 算法仿真与性能分析1185.8.1 仿真环境设置1195.8.2 算法性能比较1195.9 本章小结125第6章 区间数据的关联1266.1 引言1266.2 基于区间证据的区间数据关联1266.2.1 问题描述1266.2.2 基于区间相似度的BPA生成1276.2.3 关联流程1296.2.4 仿真实验1316.3 基于直觉模糊集的区间数据关联1336.3.1 问题描述1336.3.2 云模型数字特征的估计1336.3.3 确定度向隶属度与非隶属度的转化1356.3.4 动态权重1366.3.5 基于去模糊距离测度的TOPSIS方法1376.3.6 关联流程1396.3.7 仿真实验1406.4 本章小结145第7章 直觉模糊数据的关联1467.1 引言1467.2 直觉模糊数的几何表示1477.2.1 二维几何表示1477.2.2 三维几何表示1517.3 去模糊化距离测度1537.3.1 现有距离违背直觉性分析1537.3.2 提取直觉模糊特征1547.3.3 去模糊化距离1577.4 基于去模糊化距离的关联1627.4.1 目标识别问题1627.4.2 多属性决策问题1637.5 仿真分析1647.5.1 数值算例1647.5.2 目标识别算例1677.5.3 多属性决策算例1697.6 本章小结170第8章 犹豫模糊型数据关联中的加权综合相关系数法1718.1 引言1718.2 现有犹豫模糊集相关系数的局限性1728.3 犹豫模糊集的加权综合相关系数1748.3.1 犹豫模糊集及犹豫模糊数的一些基本定义1748.3.2 犹豫模糊集的三种基本相关系数1758.3.3 加权综合相关系数1788.4 基于犹豫模糊加权综合相关系数的数据关联1818.4.1 经典TOPSIS方法1818.4.2 犹豫模糊环境下TOPSIS方法的局限性1828.4.3 基于犹豫模糊加权综合相关系数的改进型TOPSIS方法1838.5 仿真分析1878.5.1 数值仿真1888.5.2 目标识别算例1888.5.3 目标分类算例1898.5.4 多属性决策算例1938.4 本章小结196第9章 犹豫模糊数据关联中的特征距离测度法1989.1 引言1989.2 新的犹豫模糊比较法则1999.2.1 现有比较法则的局限性1999.2.2 新的比较法则2009.3 犹豫模糊集特征距离2029.3.1 犹豫模糊数的均值距离2029.3.2 犹豫模糊数的特征距离2069.3.3 犹豫模糊集的特征距离2089.3.4 与现有距离方法的对比2119.4 基于犹豫模糊特征距离测度的数据关联2139.4.1 经典TODIM方法2139.4.2 基于犹豫模糊特征距离的改进型TODIM方法2149.5 仿真分析2169.5.1 与现有距离度量的比对2169.5.2 目标识别算例2179.5.3 威胁等级估计算例2209.6 本章小结223第10章 语义数据的关联22510.1 引言22510.2 连续概率犹豫模糊语义标签22610.3 连续概率犹豫模糊语义标签的距离测度22710.3.1 基于标签效能值的CPHFLTS距离测度22810.3.2 基于概率标签组合的CPHFLTS距离测度23010.4 基于语义标签距离测度的数据关联23210.5 仿真分析23510.5.1 多属性决策算例23510.5.2 与TOPSIS方法对比分析23810.6 本章小结240第11章 异类数据的粒层转化24111.1 引言24111.2 异类数据的粒结构划分24211.3 异类数据的粒层转化24411.3.1 特征层的粒层统一24511.3.2 决策层的粒层统一24911.4 粒层并行的数据关联25111.4.1 决策层异类数据的粒层并行粒度计算25211.4.2 粒层并行的数据关联流程25211.5 粒层转化的数据关联25311.5.1 问题描述25311.5.2 粒层转化的数据关联流程25411.6 本章小结255第12章 序列数据和区间数据的关联25712.1 引言25712.2 短时序列数据与区间数据的关联25712.2.1 短时序列与区间数的距离25812.2.2 基于灰关联的短时序列—区间异类数据关联26012.3 基于云变换的累积量测序列与区间数据的关联26112.3.1 序列?区间异类数据同型转化26112.3.2 序列?区间异类数据的关联26612.4 仿真分析27212.4.1 短时序列?区间异类数据关联仿真27212.4.2 累积量测序列?区间异类数据关联仿真27312.5 本章小结282第13章 多源异类数据的关联28313.1 引言28313.2 基于靶心距的异类数据关联28413.2.1 问题描述28413.2.2 新的灰靶决策方法28513.3.3 仿真分析29413.3 基于信任区间交互式多属性的异类数据关联29813.3.1 问题描述29813.3.2 信任区间的构建定理30013.3.3 决策模型的确立30113.3.4 信任区间交互式多属性决策30313.3.5 仿真实验30713.4 本章小结310第14章 决策层数据的融合31214.1 引言31214.2 信度函数理论31314.2.1 信度函数模型31314.2.2 Dempster组合规则31414.2.3 现有改进的组合规则31514.3 互补信度集成31614.3.1 互补信度的概念31714.3.2 基于互补信度的集成规则31714.3.3 考虑信度权重的集成规则31914.3.4 修正的信度集成规则32014.4 信度区间集成32114.4.1 信度函数的信度区间表示32214.4.2 信度区间集成规则32314.4.3 修正的信度区间集成规则32514.4.4 基于信度区间集成规则的决策32714.5 仿真分析32814.5.1 信度区间集成规则的算例验证32814.
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