多源信息融合推理与应用--聚文网

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内容简介

本书讲述了多源信息融合处理的基本概念以及多源信息融合发展的核心理论方法，如Dempster－ Shafer证据理论等；介绍了多源高冲突信息鲁棒性证据推理方法、多辨识框架下异构证据融合方法以及多值迁移融合方法等多种融合技术；给出了多源信息融合的典型应用，特别是在不确定数据分类、多源信息融合检测与识别领域的实践应用，如多源图像数据融合目标识别和多特征融合目标检测。

第1章绪论 1.1 多源信息证据融合 1.1.1 证据理论基本概念 1.1.2 证据融合 1.2 迁移学习 1.2.1 迁移学习的基本定义与分类 1.2.2 基于数据的迁移学习 1.2.3 基于模型的迁移学习 1.2.4 多源迁移学习 1.3 多源图像数据融合识别第2章多源冲突信息鲁棒证据推理 2.1 引言 2.2 CF-CRE方法介绍 2.2.1 内部可靠度评估 2.2.2 相对可靠度评估 2.3 实验结果与分析 2.3.1 基础数据集 2.3.2 相关融合方法 2.3.3 实验细节 2.3.4 结果分析 2.3.5 参数敏感性分析 2.4 本章小结第3章多辨识框架下异构证据融合分类 3.1 引言 3.2 多辨识框架下异构证据融合识别基础知识 3.3 CCDF方法介绍 3.3.1 构建异构证据转换模型 3.3.2 估计证据等价转换矩阵 3.4 实验结果与分析 3.4.1 基础数据集 3.4.2 相关分类方法 3.4.3 实验细节 3.4.4 结果分析 3.5 本章小结第4章多源不完备数据融合分类 4.1 引言 4.2 不完备数据目标分类 4.3 CCIF方法介绍 4.3.1 渐进式异常目标检测 4.3.2 多源证据加权融合分类 4.4 实验结果与分析 4.4.1 基础数据集 4.4.2 相关融合方法 4.4.3 实验细节 4.4.4 结果分析 4.4.5 参数敏感性分析 4.5 本章小结第5章异质不确定数据多值映射迁移分类 5.1 引言 5.2 EHTC方法介绍

多源信息融合推理与应用

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