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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.1.1 D-S证据理论的优点2

1.1.2 D-S证据理论的应用2

1.2 D-S证据理论研究进展2

1.2.1 Dempster-Shafer证据理论2

1.2.2 D-S证据理论研究的现状3

1.3 D-S证据理论存在的问题6

1.4 本章小结7

第2章 D-S证据理论8

2.1 基本概念8

2.1.1 识别框架8

2.1.2 基本函数8

2.1.3 四个函数之间的联系13

2.2 D-S合成规则14

2.3 D-S合成规则存在的问题及对策18

2.3.1 D-S合成规则存在的问题18

2.3.2 证据相关的处理19

2.3.3 焦元“爆炸”的处理22

2.3.4 基本概率赋值函数的构造23

2.4 本章小结24

第3章 证据冲突的处理25

3.1 一些改进的规则25

3.2 本书改进的证据合成规则29

3.2.1 相关概念的引入29

3.2.2 改进的合成规则30

3.3 数值实验33

3.4 本章小结35

第4章 D-S证据理论在模糊集上的推广36

4.1 模糊集理论基础［84］36

4.2 模糊集上的D-S证据理论38

4.2.1 信度函数的扩展40

4.2.2 基于相似度的模糊证据合成规则［83］41

4.2.3 本书的模糊证据理论合成规则42

4.2.4 数值实验44

4.3 D-S证据理论向模糊集的延伸47

4.4 本章小结48

第5章 D-S证据理论在粗糙集上的推广49

5.1 粗糙集基本理论49

5.1.1 基本概念简介49

5.1.2 粗糙集51

5.1.3 知识依赖52

5.1.4 属性约简与决策规则约简53

5.2 粗糙集上的D-S证据理论54

5.2.1 对象的进一步划分55

5.2.2 决策属性转换及证据信息的获取58

5.3 本章小结59

第6章 D-S证据理论在煤与瓦斯突出危险性预测上的应用60

6.1 煤与瓦斯突出60

6.2 煤与瓦斯突出机理61

6.3 煤与瓦斯突出预测方法62

6.3.1 单项指标法62

6.3.2 综合指标D和K法63

6.3.3 地质指标法64

6.3.4 地质统计法64

6.3.5 无线电波透视探测法65

6.3.6 钻屑指标法65

6.3.7 钻孔瓦斯涌出初速度法66

6.3.8 神经网络预测法66

6.4 BP神经网络基本原理67

6.5 D-S证据理论在煤与瓦斯突出危险性预测上的应用68

6.6 本章小结73

第7章 D-S证据理论在矿井主通风机故障诊断决策上的应用74

7.1 矿井通风机74

7.2 矿井通风机常见故障振动特性分析75

7.3 基于D-S证据理论的矿井主通风机故障诊断融合结构80

7.3.1 主通风机故障诊断决策融合模型的建立80

7.3.2 故障融合诊断的基本步骤81

7.4 矿井主通风机故障诊断融合结果分析82

7.4.1 故障识别框架的构成82

7.4.2 融合证据的选择83

7.4.3 证据的基本概率赋值函数的构造86

7.4.4 融合决策规则与分析89

7.5 本章小结90

参考文献91