了得網研究生_【按需印刷】-可能性理論及應用

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【按需印刷】-可能性理論及應用
該商品所屬分類：研究生 -> 工學
【市場價】	489-710元
【優惠價】	306-444元
【作者】	楊風暴，吉琳娜，王肖霞
【所屬類別】	圖書自然科學數學數學理論
【出版社】	科學出版社
【ISBN】	9787030611284
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787030611284

作者：楊風暴，吉琳娜，王肖霞

出版社：科學出版社

出版時間：2024年03月

內容簡介

可能性理論是一種新的不確定性信息處理的理論和方法，其針對事件發生難易的可能性探索相應的研究工具。《可能性理論及應用》是在作者及其課題組多年來研究成果的基礎上撰寫而成的，較繫統地介紹可能性理論研究的專著。《可能性理論及應用》包括理論研究和應用研究兩方面，其中理論研究有可能性理論的基本概念、可能性分布的構造、可能性分布的相似測度、可能性分布的合成和可能性集值映射等；應用研究包括基於可能性理論的決策方法，以及可能性理論在尾礦壩風險評估、LIDAR數據車輛區域提取、地面目標識別和紅外圖像融合等方面的應用。

目錄
序言
前言
第1章緒論 1
1.1 信息的不確定性 1
1.2 可能性與可能性理論 3
1.3 可能性理論與概率論的比較 4
1.4 可能性理論的發展過程 7
1.5 可能性理論的應用 10
參考文獻 12
第2章可能性理論的基本概念 17
2.1 可能性分布 17
2.1.可能性分布 17
2.1.2 可能性分布和隸屬函數的關繫 18目錄

序言

前言

第1章緒論 1

1.1 信息的不確定性 1

1.2 可能性與可能性理論 3

1.3 可能性理論與概率論的比較 4

1.4 可能性理論的發展過程 7

1.5 可能性理論的應用 10

參考文獻 12

第2章可能性理論的基本概念 17

2.1 可能性分布 17

2.1.可能性分布 17

2.1.2 可能性分布和隸屬函數的關繫 18

2.1.3 可能性分布的表示方法 19

2.1.可能性分布 20

2.2 可能性測度、必然性測度及可信性測度 21

2.2.1 可能性測度及其性質 21

2.2.2 必然性測度及其性質 22

2.2.3 可能性測度和必然性測度的關繫 24

2.2.4 可信性測度及其性質 26

2.3 可能性截集 27

2.3.1 可能性截集及其性質 27

2.3.2 分解定理 28

2.3.3 擴張原理 31

2.4 可能性分布的數字特征 32

2.4.1 可能性區間數及其運算性質 33

2.4.2 矩 35

2.4.3 不確定熵 37

2.4.4 質心 38

2.5 本章小結 38

參考文獻 39

第3章可能性分布的構造 41

3.1 概率分布到可能性分布的轉化 41

3.1.1 離散條件下的轉化方法 42

3.1.2 連續條件下的轉化方法 43

3.1.3 轉化規律及其證明 45

3.2 基於模糊數學的可能性分布構造 47

3.2.1 模糊統計法 48

3.2.對比排序法 50

3.2.3 集值統計法 55

3.2.4 模糊函數構造法 57

3.3 利用線性回歸構造可能性分布 59

3.3.1 線性回歸模型 59

3.3.2 回歸效果的顯著性檢驗 61

3.3.3 構造步驟 63

3.4 基於可能性均值的可能性分布構造 67

3.4.1 構造步驟 68

3.4.2 可能性分布的函數類型 69

3.5 基於小樣本數據的可能性分布 69

3.5.1 小樣本數據 69

3.5.2 構造原理及方法 71

3.6 本章小結 75

參考文獻 75

第4章可能性分布的相似測度 77

4.1 相似測度 77

4.1.1 距離測度 77

4.1.2 貼近度 79

4.1.3 包含度 81

4.2 線性可能性分布的相似測度 81

4.2.1 質心法 81

4.2.2 線性可能性分布的相似測度計算方法 84

4.3 非線性可能性分布的相似測度 87

4.3.1 非線性可能性分布的相似測度及其性質 87

4.3.2 相似測度計算方法的比較 89

4.4 本章小結 91

參考文獻 91

第5章可能性分布的合成 93

5.1 可能性分布合成的基本概念 93

5.2 可能性分布間的基本運算 94

5.3 可能性分布合成的形式 96

5.4 可能性分布合成方法的分類 97

5.5 基於多算子的可能性分布合成法 97

5.6 基於對數回歸加權的非線性可能性分布合成法 100

5.6.1 對數回歸加權合成方法 100

5.6.2 實例分析 101

5.7 基於確定度的可能性分布合成法 106

5.7.1 特征參數與檢測性能之間的關繫 106

5.7.2 可能性分布確定度計算 107

5.7.3 實例分析 109

5.8 本章小結 111

參考文獻 112

第6章可能性集值映射 113

6.1 集值映射 113

6.2 模糊備域及其基本性質 114

6.3 可能性落影 115

6.3.1 可能性落影的定義及其性質 115

6.3.2 聯合可能性落影 116

6.4 可能性集值映射及其運算 117

6.4.1 可能性集值映射 117

6.4.2 可能性集值映射之間的運算 117

6.5 集值鞅與完備格 120

6.5.1 集值鞅 120

6.5.2 完備格 121

6.6 本章小結 123

參考文獻 123

第7章基於可能性理論的決策方法 124

7.1 故障樹分析法 124

7.1.1 故障樹分析法的特點 124

7.1.2 故障樹分析的流程 124

7.1.3 實例分析 131

7.2 基於可能性分布證據體合成的有序可靠度決策方法 133

7.2.1 證據理論 133

7.2.2 可能性mass函數 134

7.2.3 評估準則 137

7.2.4 有序可靠度權重分配 138

7.2.5 實例分析 140

7.3 基於可能性理論的擴展TOPSIS決策方法 143

7.3.1 TOPSIS方法 143

7.3.2 擴展TOPSIS方法 145

7.3.3 實例分析 148

7.4 本章小結 150

參考文獻 150

第8章可能性理論在尾礦壩風險評估中的應用 153

8.1 監測指標信息的可能性表征 153

8.1.1 庫水位、干灘長度及壩體位移的可能性分布 154

8.1.2 浸潤線的可能性分布 159

8.2 風險模態信息的可能性表征 170

8.3 監測指標與風險模態之間的可能性集值映射 174

8.3.1 監測指標集和風險模態集的構建 174

8.3.2 監測指標集與風險模態集之間映射關繫的建立 174

8.4 基於可能性分布相似測度的信息融合風險評估模型 179

8.4.1 可能性分布之間相似測度的計算 179

8.4.2 可能性證據體的生成 181

8.4.3 風險評估模型的建立 183

8.4.4 實例分析 183

8.5 本章小結 185

參考文獻 186

第9章可能性理論在LIDAR數據車輛區域提取中的應用 189

9.1 LIDAR數據車輛區域特征提取方法 189

9.1.1 基於可能性理論的方法流程 189

9.1.2 車輛區域特征分析 191

9.2 預識別區域提取 193

9.2.1 高度閾值分類 193

9.2.2 面積閾值分類 194

9.3 可能性分布構造與合成方法的選擇 194

9.3.1 可能性分布的構造 194

9.3.2 可能性分布的合成 195

9.4 長寬比和區域強度比的可能性表征 196

9.4.1 長寬比的可能性分布構造 196

9.4.2 區域強度比的可能性分布構造 197

9.4.3 兩種分布的合成 199

9.5 實例分析 200

9.6 本章小結 203

參考文獻 203

第10章可能性理論在地面目標識別中的應用 205

10.1 目標信息的運算 205

10.1.1 數值型信息的運算 206

10.1.2 枚舉型信息的運算 206

10.2 可能性航跡關聯方法 207

10.2.1 目標運動模型 207

10.2.2 航跡粗關聯 209

10.2.3 關聯特征與權向量的確定 210

10.2.4 傳感器量測值可能性分布的構造 211

10.2.5 可能性航跡關聯 213

10.2.6 實例分析 214

10.3 可能性目標識別方法 218

10.3.1 目標特征的可能性表示 218

10.3.2 基於可能性運算的目標識別 219

10.3.3 實例分析 220

10.4 本章小結 222

參考文獻 222

第11章可能性理論在紅外圖像融合中的應用 223

11.1 差異特征類集與融合算法集 223

11.1.1 差異特征類集構建 223

11.1.2 融合算法集構建 226

11.2 差異特征對融合算法的融合有效度分布 227

11.2.1 融合有效度分布的構造 227

11.2.2 融合有效度分布的合成 228

11.3 差異特征類集與融合算法集之間的可能性集值映射 230

11.4 圖像融合模型 231

11.4.1 融合原理 231

11.4.2 融合結果及評價 231

11.5 本章小結 238

參考文獻 238

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