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第1章 绪论1

1.1 研究背景及问题描述1

1.2 证据理论：基本概念及相关计算8

1.2.1 证据表征8

1.2.2 证据融合11

1.2.3 广义贝叶斯定理17

1.2.4 证据决策18

1.2.5 模糊证据理论18

1.2.6 证据理论的矩阵计算20

1.3 证据理论发展现状及存在的问题23

1.3.1 证据（信度函数）的解释23

1.3.2 证据的构建24

1.3.3 证据融合悖论和独立性假设25

1.3.4 证据融合计算复杂度的简化28

1.3.5 证据理论存在的问题和发展趋势29

1.4 主要研究内容及安排30

1.5 主要贡献34

第2章 拓展权函数36

2.1 证据正则分解36

2.1.1 与权函数36

2.1.2 并权函数37

2.1.3 基于权函数的证据融合法则38

2.2 权函数拓展研究40

2.3 拓展权函数的应用42

2.3.1 基于拓展权函数的信度函数间的转换42

2.3.2 基于拓展权函数的改进型融合法则44

2.4 本章小节46

第3章 证据融合独立性假设及广义范数融合法则47

3.1 引言47

3.2 广义范数的定义及证明47

3.3 基于广义范数的证据融合法则研究57

3.3.1 广义T范数与法则58

3.3.2 广义U范数与法则59

3.3.3 广义T范数并法则和广义U范数并法则62

3.3.4 广义范数融合法则的讨论64

3.3.5 广义范数融合法则的简化65

3.3.6 广义范数融合法则应用示例及分析68

3.4 模糊证据融合法则研究74

3.4.1 经典模糊证据融合法则分析74

3.4.2 模糊证据的离散化策略研究77

3.4.3 基于广义T范数与法则及离散化策略的模糊证据融合84

3.5 本章小结86

第4章 证据k-NN分类算法及其在模式识别中的应用87

4.1 引言87

4.2 经典证据k-NN分类器88

4.3 经典证据k-NN分类器存在的局限性分析89

4.4 三种变体证据k-NN分类器92

4.4.1 基于自适应度量空间及参数优化的证据k-NN分类器92

4.4.2 基于广义T范数与法则的证据k-NN分类器94

4.4.3 鲁棒自适应证据k-NN分类器97

4.4.4 实验分析101

4.5 本章小结106

第5章 证据邻域粗糙集模型及其在属性约简中的应用107

5.1 引言107

5.2 邻域粗糙集模型及属性约简108

5.3 基于邻域证据决策误差率的属性约简算法研究113

5.4 证据邻域粗糙集模型及属性约简算法研究120

5.5 实验分析125

5.5.1 属性约简算法敏感性分析及分类精度验证126

5.5.2 证据邻域决策系统的属性约简模拟分析132

5.6 本章小结134

第6章 证据回归多模型建模方法及其在过程预测中的应用135

6.1 引言135

6.2 不精确和不确定性知识表征及简化策略136

6.3 证据回归多模型140

6.3.1 全局模型建模141

6.3.2 局部模型建模141

6.3.3 证据回归多模型参数辨识策略144

6.3.4 证据回归多模型校正策略146

6.4 证据回归多模型应用举例147

6.4.1 基于证据回归多模型的过程预测分析147

6.4.2 传感器可靠性及测量精度时变过程的预测分析155

6.5 证据回归多模型讨论159

6.5.1 样本冲突性处理159

6.5.2 样本不确定性反映162

6.5.3 证据回归多模型与EVREG模型的比较164

6.6 本章小结165

第7章 基于证据回归多模型的钢球磨煤机料位认知建模167

7.1 引言167

7.2 制粉系统钢球磨煤机机理分析168

7.2.1 钢球磨煤机数学模型及特性168

7.2.2 料位影响因素分析173

7.3 实验177

7.3.1 专家知识库构建178

7.3.2 钢球磨煤机现场实验及实验结果179

7.4 无样本参量证据样本构建策略185

7.5 无样本参量料位在线认知模型189

7.5.1 基于证据回归多模型的料位认知189

7.5.2 认知结果分析与验证196

7.6 本章小结206

第8章 基于证据回归多模型的汽轮机排汽焓认知建模207

8.1 引言207

8.2 汽轮机全工况特性重构模型208

8.2.1 基准工况的选择原则209

8.2.2 汽轮机本体变工况特性209

8.2.3 凝汽器特性211

8.2.4 回热加热器特性212

8.2.5 给水泵及给水泵汽轮机特性213

8.2.6 汽轮机工况重构方法步骤214

8.2.7 基于汽轮机工况特性重构模型的全日负荷数据样本215

8.3 排汽焓证据样本构建219

8.4 无样本参量排汽焓在线认知模型222

8.5 本章小节229

第9章 证据回归多模型简化及其用于热工过程有样本参量的监测230

9.1 引言230

9.2 证据回归多模型简化研究及算例分析231

9.2.1 简化证据回归模型231

9.2.2 简化证据回归模型预测精度验证分析233

9.3 NOx排放响应特性建模236

9.3.1 600 MW机组（12试验样本）的实例分析236

9.3.2 300 MW机组（279试验样本）的实例分析240

9.4 本章小节246

第10章 区间证据理论及其在决策中的应用247

10.1 引言247

10.2 区间证据理论及区间证据融合248

10.2.1 区间证据的定义248

10.2.2 区间证据的融合法则及其分析249

10.3 区间证据的最大置信区间253

10.3.1 数值模拟实验及实验结果：最大置信区间的存在性演示253

10.3.2 最大置信区间的存在性分析及理论证明257

10.3.3 不确定情况分析263

10.3.4 最大置信区间的推广性分析264

10.4 区间证据最大置信区间在决策中的应用264

10.5 本章小结267

参考文献268