第1章 緒論
1.1 證據理論的發(fā)展概況
1.2 證據理論的應用
1.3 證據沖突的問題
參考文獻

第2章 證據理論基本原理
2.1 識別框架與基本信任分配函數
2.1.1 識別框架
2.1.2 基本信任分配函數
2.2 信任函數、眾信度函數與似然函數
2.2.1 信任函數
2.2.2 眾信度函數
2.2.3 似然函數
2.3 函數的幾何意義
2.4 貝葉斯信任函數
2.5 證據理論的合成規(guī)則
2.5.1 兩個證據的合成規(guī)則
2.5.2 多個證據的合成規(guī)則
2.6 Dcmpster合成規(guī)則的眾信度函數形式
2.7 證據的相關性
參考文獻

第3章 合成規(guī)則的性質與證據間的距離
3.1 證據合成規(guī)則的性質
3.1.1 基本性質
3.1.2 關于同一性和單調性的討論
3.2 證據間的距離
3.2.1 證據距離
3.2.2 相似系數和證據的可信度
參考文獻

第4章 證據理論產生的悖論和沖突衡量
4.1 證據理論悖論分析
4.1.1 全沖突悖論
4.1.2 0信任悖論
4.1.3 1信任悖論
4.1.4 證據失效悖論
4.1.5 信任偏移悖論
4.1.6 焦元基模糊悖論
4.2 證據沖突的衡量
4.2.1 證據一致量與證據沖突量
4.2.2 證據沖突強度
4.2.3 證據沖突／一致度
參考文獻

第5章 識別框架的開放
5.1 識別框架的細分和粗化
5.1.1 細分和粗化
5.1.2 細分和粗化的性質
5.1.3 內收縮與外收縮
5.2 識別框架的相容性
5.2.1 相容框架族
5.2.2 相容的信度函數
5.2.3 相容框架的獨立性
5.3 識別框架的收縮與擴張
5.4 開放識別框架
5.4.1 識別框架的完備性
5.4.2 開放識別框架的概念
參考文獻

第6章 沖突合成規(guī)則
6.1 沖突重新分配法
6.1.1 未知元素分配法
6.1.2 部分沖突分配法
6.1.3 優(yōu)先級分配法
6.1.4 向下聚焦分配法
6.2 加性合成法
6.2.1 加權分配法
6.2.2 加乘綜合法
6.3 證據去除法
6.4 未知擾動法
6.5 開放識別框架下的合成規(guī)則
6.5.1 修改證據源模型
6.5.2 基于可信度系數的合成規(guī)則
6.5.冬基于證據間距離的合成規(guī)則
6.5.4 基于證據預處理的合成規(guī)則
6.5.5 DSmT合成規(guī)則
參考文獻

第7章 沖突證據合成規(guī)則的評價與驗證
7.1 合成規(guī)則的評價方法
7.2 沖突證據合成規(guī)則的仿真
7.3 沖突證據合成規(guī)則的驗證
參考文獻