《多源不確定信息融合理論及應用：故障診斷與可靠性評估》第1章綜述了各種動態系統故障診斷技術的發展現狀及未來發展趨勢。第2章介紹了隨機集理論的基本概念、準則和基本原理。第3章介紹了在隨機集理論框架下幾類常見不確定性信息統一表示與建模方法。第4～14章主要介紹了基于各種不確定性信息或證據融合的故障診斷新方法。第15章介紹了隨機集理論在電路性能可靠性評估中的應用。第16～18章以邊坡為背景，主要介紹了基于證據理論可傳遞信度模型、基于多源不確定性信息隨機集統一表示、基于模糊隨機變量模型等內容的邊坡穩定性評估方法。
《多源不確定信息融合理論及應用：故障診斷與可靠性評估》可作為自動控制或信息科學等相關專業研究生的教學參考書，同時對從事自動系統研究、設計、開發和應用的廣大工程技術人員也具有一定的參考價值。
《信息化與工業化兩化融合研究與應用叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.1.1 社會的巨大需求
1.1.2 政府的高度重視與支持
1.1.3 故障診斷與預報技術的重要作用
1.1.4 多源信息融合技術的重要作用
1.2 動態系統故障診斷技術概述
1.2.1 定性分析的方法
1.2.2 基于解析模型的方法
1.2.3 數據驅動的故障診斷方法
1.3 工程系統故障診斷中的不確定性信息處理方法
1.3.1 不確定性信息的分類
1.3.2 常用的不確定性信息處理方法評述
1.3.3 多種不確定性理論在應用中存在的問題
1.4 隨機集理論與多源不確定性信息融合
1.4.1 國外進展狀況
1.4.2 國內進展狀況
參考文獻
第2章 隨機集理論基礎
2.1 隨機集理論的發展概況
2.2 隨機集的基本概念
2.2.1 隨機變量與隨機集
2.2.2 隨機集的定義
2.3 隨機集的基本性質
2.4 隨機集的相關準則
2.4.1 隨機集的置信表示和隨機關系
2.4.2 擴展準則
2.4.3 隨機集的包含關系和單調性原理
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 基于隨機集理論的不確定性信息統一表示與建模
3.1 引言
3.2 隨機集理論與幾種常用不確定性理論之間的關系
3.2.1 隨機集與DS證據理論
3.2.2 隨機集與模糊集
3.2.3 隨機集與可能性理論
3.2.4 隨機集與粗糙集
3.2.5 隨機集與條件事件代數
3.2.6 隨機集與貝葉斯理論
3.3 隨機集理論在不確定性信息處理中的應用前景
3.3.1 應用基礎研究方面
3.3.2 工程應用研究方面
3.4 本章小結
參考文獻
第4章 證據組合規則的隨機集統一表示及其在故障診斷中的應用
4.1 引言
4.2 證據組合規則的隨機集統一表示模型
4.3 經典組合規則的隨機集統一表示
4.3.1 Dempster證據組合規則的隨機集表示
4.3.2 Smets證據組合規則的隨機集表示
4.3.3 Yager證據組合規則的隨機集表示
4.3.4 Dubois&Prade證據組合規則的隨機集表示
4.3.5 DSm證據組合規則的隨機集表示
4.4 一種新的證據組合規則及其在故障診斷中的應用
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 基于隨機集的模糊證據獲取及故障診斷的信息融合方法
5.1 引言
5.2 基于證據理論的信息融合故障診斷框架
5.3 基于隨機集的模糊證據獲取方法
5.3.1 故障樣板模式隸屬度函數的確定
5.3.2 待檢模式隸屬度函數的確定
5.3.3 獲取模糊證據的隨機集方法
……
第6章 相關證據下并發故障診斷的信息融合方法
第7章 開放辨識框架下并發故障診斷的信息融合方法
第8章 條件化的DSmT證據組合方法及其在故障診斷中的應用
第9章 基于條件證據理論的信息融合故障診斷方法
第10章 基于條件事件的證據更新方法及其在故障診斷中的應用
第11章 基于證據相似性度量的沖突證據融合故障診斷方法
第12章 基于診斷證據可靠性評估的信息融合故障診斷方法
第13章 基于證據動態更新的信息融合故障診斷方法
第14章 模糊規則推理和證據理論結合的故障診斷方法
第15章 基于隨機集理論的電路性能可靠性評估方法
第16章 基于證據理論可傳遞信度模型的邊坡穩定性評估方法
第17章 基于多源不確定性信息隨機集統一表示的邊坡穩定性評估方法
第18章 基于隨機模糊變量模型的邊坡穩定性評估方法
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