基于DSmT的多粒度信息融合方法及其应用研究

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第一章 绪 论

1.1 研究的背景和意义

1.2 多源信息融合研究概述

1.3 基于穿戴式人体传感器网络感知的行为识别应用概述

1.4 本论文的主要工作

第二章 多粒度信息的不确定性度量及其融合规则

2.1 引言

2.2 多粒度信息的定量犹豫模糊信度及其融合规则

2.3 多粒度信息的定性犹豫模糊信度及其融合规则

2.4 异鉴别框架下的多粒度证据源融合规则

2.5 本章小结

第三章 多粒度信息融合过程中的维度约简

3.1 引言

3.2 基于BF-TOPSIS策略的多粒度证据源维度约简

3.3 基于多目标遗传优化算法的概率决策方法

3.4 本章小结

第四章 非等可靠多粒度信息的折扣融合

4.1 引言

4.2 文献中的折扣因子计算方法

4.3 多粒度信源可靠性度量指标的选择

4.4 基于客观自适应BF-TOPSIS的多粒度证据源的折扣融合

4.5 仿真实验

4.6 本章小结

第五章 DSmT多粒度信息融合策略在行为识别上的应用

5.1 引言

5.2 文献中的相关工作

5.3 性能评估指标

5.4 基于KDE+等可靠多粒度DSmT融合规则的行为识别

5.5 基于K-means聚类+BF-TOPSIS+非等可靠多粒度DSmT融合的行为识别

5.6 基于犹豫模糊信度+ELM+DSmT的行为识别

5.7 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文的主要工作及创新点

6.2 进一步研究工作与展望

致谢

参考文献

附录 1 攻读博士学位期间的研究成果

附录 2 攻读博士学位期间参与的科研项目