证据理论拓展及其在信息安全中的应用研究

本书是一本以证据理论为主题的专业研究型图书。书中以详实的语言描述了证据理论的应用现状和基础知识，包括识别框架、信任函数、似然函数等，探讨了证据理论在确定基本概率赋值、优化证据合成、近似快速工程应用、异常证据检测分析等方面的方法和技术。另外，本书还提出了解决方案和详细的案例分析，特别针对信息安全领域的具体工程问题。优秀章绪论，介绍了证据理论的应用领域和现状，第二章深入讲解了证据理论的基本原理，包括了证据合成规则、基本概率赋值等基础知识。第三章则重点关注基本概率赋值的确定方法，提出了常见方法并详细分析，同时也运用BP神经网络解决了一些问题。第四章呈现了证据合成规则改进与优化的方法，其中包括了一些经典的改进方法和新的优先因子和权重因子的证据合成算法。第五章则关注证据理论的近似算法，包括DS证据理论证据合成计算复杂度问题和经典近似算法。第六章介绍了基于DS证据理论和层次分析法的信息融合方法，探讨了改进DS证据理论/AHP信息融合方法的思路，给出了相应的案例分析。最后，第七章提出了区间型证据合成方法，介绍了区间数的基础知识和广义求和与广义乘积，最后给出了相应的案例分析。