1.4 组织结构与章节安排

本书对冲突证据推理与融合过程中的相关方法进行研究，组织结构与章节安排如下。

第1章为绪论。分析了基于证据理论和其他新的不确定性理论的冲突证据推理与决策方法的研究现状。对冲突证据理论存在的相关问题进行介绍，为后续章节内容做好铺垫。第2章为冲突证据理论中的数学基础。包括向量范数理论、证据理论、数理统计理论、模糊数学理论、灰色系统、DSm理论等。第3章为DS证据理论基本概率赋值函数获取。首先对概率赋值函数的构造问题进行介绍，然后给出基于灰关联分析、属性测度、神经网络的基本概率赋值获取，以及多源高冲突信息基本概率赋值方法。第4章为证据冲突度量函数的确定。首先对冲突度量的相关问题进行分析，包括自冲突以及现有冲突表示方式。然后介绍了多种不同的冲突度量函数，并对不同的冲突度量函数的性能进行比较分析。第5章为基于证据距离的不确定性度量方法。将冲突度量方式分为两类：第一类是基于信息熵的冲突度量方式；第二类是基于区间距离的冲突度量方式，也就是第4章所阐述的，不同的是，本章基于区间数距离给出新的不确定度量方法。第 6 章为基于修正加权并核相关系数的冲突度量方法。充分考虑分离单类命题和多类命题证据、区分一致证据和冲突证据、各证据权重影响三个方面，提出利用夹角余弦进行冲突度量的新方法。第7章为冲突原因分析和组合规则的选择。首先提出了两条证据的冲突度量函数和组合规则的适用范围；还提出多条证据的冲突度量模型并提出判定准则和组合规则的适用范围；最后对证据冲突原因进行分析。第8章为基于DS证据理论的冲突证据推理。本章提出三种基于证据理论的冲突证据推理方法，并对这三种方法进行了比较。第9章为基于D数理论的冲突证据推理。通过分析D数理论，提出一种新的对称型 D 数理论，并分析了 D 数理论与证据理论之间的区别。第 10 章为基于BF-TOPSIS的冲突证据推理。对BF-TOPSIS中的归一化等问题进行介绍并给出相关证明，提出一种新的加权BF-TOPSIS不确定推理方法。第11章为基于区间数多属性决策的证据推理。首先对区间数决策模型进行构建，然后提出两种多属性决策的证据推理方法。第 12 章为基于三角模糊数多属性决策的证据推理。本章继续提出两种多属性决策的证据推理方法。第 13 章针对时序冲突证据组合，进行基于时序证据特点的研究，构建统一的时序证据融合框架。考虑到任意时刻系统各信源的独立性，通过Markov链来实现证据的时序性表示，利用转移概率矩阵来实现时序冲突证据的组合。第 14 章为基于概率转换的决策方法。本章引入了现代优化算法，通过构造新的基于反馈证据冲突度的评价方法，在统一的概率转换公式框架下，基于最小反馈冲突度，利用遗传算法求解出新的转换概率。第15章为回顾与展望。