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| 內容簡介： |
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本书讲述了多粒度信息融合的基本概念以及多粒度融合理论赖以发展的基础理论，如Dempster-Shafe证据r理论、Dezert-Smarandache 理论、粗糙集、模糊集等；介绍了同/异鉴别框架下的多粒度融合、犹豫模糊信度下的多粒度融合和多粒度折扣信息融合。本书给出了典型算例详尽的融合流程，以及多粒度融合的典型应用，如多粒度人体行为动作识别等内容，全书理论体系完整，应用案例取舍适当。
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| 關於作者： |
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李新德，博士，东南大学教授，博士生导师，俄罗斯自然科学院外籍院士，科学中国人封面人物，中国人工智能学会智能机器人专委会副主任委员，中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会副主任委员等。主要研究方向：机器视觉、机器感知、智能机器人、人机交互、无人系统等。2012年1月至2013年1月作为国家公派访问学者在美国佐治亚理工大学访问交流一年。2016年1月到9月在新加坡国立大学ECE系作Research Fellow。2010年入选东南大学优秀青年教师培养计划。2012年入选江苏省青蓝工程人才培养计划。2013入选江苏省高校优秀创新团队。2014年入选江苏省六大高峰人才培养计划。2016年入选IEEE Senior member。2017年入选东南大学国家杰青培育计划。2019年入选广东省珠江人才创新团队。2020年担任江苏省重点研发计划重点项目首席科学家。承担包括863重点、国家自然科学基金重大研究计划项目、面上项目、十三五预研重点项目、JKW163重点项目、JKW重大专项等国家级项目10+项、省部级项目8项，其它项目20+项。在IEEE汇刊IEEE Transactions on Industrial Electronics（TIE）、IEEE Trans. On Industrial Informatics（TII）， IEEE Trans. On Fuzzy System（TFS）、IEEE Transactions on Mechatronics.（TM） 、IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems（TCDS）、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement（TIM）等国内外核心期刊和会议发表SCI、EI收录的论文100余篇，2篇Book Chapter，2部著作，授权国家发明专利18项，软件著作权5个。获国际科学贡献奖、中国自动化学会科技进步一等奖、省自然科学三等奖、人工智能学会最佳青年科技成果奖、 十二五航空基金优秀成果奖等各一项，并指导学生获得2019年首届贝式杯目标检测与识别挑战赛特等奖等。
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| 目錄：
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第1章 绪论11.1 经典信息融合概述11.1.1 信息融合的概念11.1.2 发展现状21.1.3 问题与挑战261.2 多粒度信息融合概述281.2.1 背景与意义281.2.2 发展现状291.2.3 问题与挑战361.3 本书知识体系371.4 本章小结37参考文献37第2章 基础理论402.1 Dempster-Shafer证据理论402.1.1 基本概念402.1.2 Dempster组合规则422.1.3 优缺点432.2 Dezert-Smarandache理论442.2.1 基本概念442.2.2 自由及混合模型472.2.3 融合推理规则482.2.4 优缺点532.3 粗糙集理论542.3.1 基本概念542.3.2 经典粗糙集模型552.3.3 决策规则582.3.4 优缺点602.4 模糊集理论602.4.1 基本概念602.4.2 经典模糊逻辑622.4.3 犹豫模糊推理632.4.4 优缺点642.5 本章小结65参考文献65第3章 同鉴别框架下多粒度信息融合方法683.1 引言683.2 单子焦元融合策略693.2.1 单子焦元分组693.2.2 融合规则713.2.3 算例分析743.3 复合焦元融合策略763.3.1 合取焦元解耦规则773.3.2 析取焦元解耦规则783.3.3 混合焦元解耦规则803.3.4 融合规则803.3.5 时间复杂度分析803.3.6 算例分析823.4 本章小结83参考文献84第4章 异鉴别框架下多粒度信息融合方法854.1 引言854.2 基于等价关系的融合方法864.2.1 等价粒空间构建864.2.2 信度分配规则及融合规则894.2.3 算例分析904.3 基于层次关系的融合方法934.3.1 层次粒空间表征944.3.2 粒层信度转换954.3.3 层次粒空间融合规则984.3.4 算例分析1004.4 本章小结101参考文献102第5章 犹豫模糊信度融合方法1045.1 引言1045.2 单值犹豫模糊信度融合方法1045.2.1 基本概念1045.2.2 单值犹豫信度运算规则1065.2.3 单值犹豫信度融合1105.2.4 算例分析1105.3 区间犹豫模糊信度融合方法1125.3.1 基本概念1125.3.2 区间犹豫信度运算规则1145.3.3 区间犹豫信度融合1165.3.4 算例分析1175.4 本章小结120参考文献120第6章 多粒度信息折扣融合方法1226.1 引言1226.2 证据可靠性度量1226.2.1 多粒度证据源内部焦元信息的度量指标1236.2.2 多粒度证据源之间的度量指标1246.3 折扣融合方法1256.3.1 评分矩阵构建1256.3.2 证据支持度计算1266.3.3 评估指标权重计算1286.4 仿真分析1326.4.1 高冲突证据融合1326.4.2 不精确证据融合1376.4.3 蒙特卡罗实验1406.5 本章小结143参考文献144第7章 多粒度信息融合应用研究1467.1 引言1467.2 同鉴别框架下基于多粒度信息融合的行为识别1487.2.1 多粒度行为分层建模1487.2.2 基于ELM和信度函数理论的多粒度行为建模1507.2.3 行为决策1517.2.4 实验分析与讨论1547.3 异鉴别框架下基于多粒度信息融合的行为识别1627.3.1 数据预处理与多层次划分1637.3.2 改进swin-transformer分类器1677.3.3 双速采样的双流网络分类器1737.3.4 支持向量机模型1777.3.5 行为决策1787.3.6 实验分析与讨论1817.4 基于犹豫模糊信度融合的行为识别1857.4.1 犹豫模糊信度构建1857.4.2 行为决策1867.4.3 实验分析与讨论1867.5 基于多粒度信息折扣融合的行为识别1897.5.1 证据可靠性评估1907.5.2 折扣融合模型1907.5.3 行为决策1917.5.4 实验分析与讨论1937.6 本章小结198参考文献
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