置信规则库推理模型是基于数据的决策理论与方法中一个新兴的分支，具有合理的知识表示方式和透明的规则推理过程，在其发展过程中分成了交集置信规则库、并集置信规则库和扩展置信规则库推理模型。依据这三个推理模型所适用数据情形的差异，本书在第一部分回顾置信规则库推理模型的基本理论的基础上，分别于第二～第四部分在小规模低维度、小规模高维度和大规模任意维度的数据情形下介绍置信规则库的建模方法；本书还给出了三个关于置信规则库推理模型的应用案例，方便读者进一步了解置信规则库推理模型。

目录
第一部分 基本理论
第1章 置信规则库推理模型的理论基础 3
1.1 概述 3
1.2 D-S证据理论 3
1.3 证据推理方法 9
参考文献 22
第2章 置信规则库推理模型的常见类型 24
2.1 概述 24
2.2 类型一：CBRB推理模型 24
2.3 类型二：DBRB推理模型 31
2.4 类型三：EBRB推理模型 37
2.5 BRB推理模型的对比分析 45
参考文献 47
第3章 置信规则库推理模型的研究现状 49
3.1 概述 49
3.2 CBRB推理模型的相关研究 50
3.3 DBRB推理模型的相关研究 58
3.4 EBRB推理模型的相关研究 60
参考文献 62
第二部分 小规模低维度数据情形中建模方法
第4章 基于规则约简的交集置信规则库建模方法 73
4.1 概述 73
4.2 规则约简的粗糙集方法 74
4.3 实验分析及方法比较 77
4.4 本章小结 84
参考文献 85
第5章 基于结构划分的交集置信规则库建模方法 86
5.1 概述 86
5.2 情景分析下CBRB的结构划分 87
5.3 基于结构划分的置信规则动态调整方法 94
5.4 实例分析与方法比较 98
5.5 本章小结 112
参考文献 112
第三部分 小规模高维度数据情形中建模方法
第6章 基于动态参数学习的并集置信规则库建模方法 117
6.1 概述 117
6.2 DBRB推理模型的动态参数学习模型 117
6.3 实验分析与方法比较 124
6.4 本章小结 137
参考文献 137
第7章 基于一致性分析的扩展置信规则库建模方法 139
7.1 概述 139
7.2 基于一致性分析的规则激活方法 141
7.3 实验分析与方法比较 145
7.4 本章小结 154
参考文献 155
第四部分 大规模任意维度数据情形中建模方法
第8章 基于索引框架的扩展置信规则库建模方法 159
8.1 概述 159
8.2 面向EBRB的MaSF构建方法 160
8.3 基于MaSF的规则检索和优化方法 164
8.4 实验分析与方法比较 170
8.5 本章小结 185
参考文献 185
第9章 基于区域划分的扩展置信规则库建模方法 187
9.1 概述 187
9.2 背景介绍与问题描述 188
9.3 基于区域分割的EBRB构建方法 190
9.4 Micro-EBRB推理模型与并行化实现 198
9.5 实验分析与方法比较 203
9.6 本章小结 210
参考文献 211
第五部分 置信规则库推理模型的应用
第10章 智能环境中基于传感器的活动识别 215
10.1 概述 215
10.2 基于传感器活动识别的文献综述 217
10.3 面向活动识别的BRB推理模型 219
10.4 面向活动识别的在线更新BRB推理模型 224
10.5 智能环境中活动识别的实例应用 229
10.6 本章小结 243
参考文献 243
第11章 交通网络中的桥梁风险评估与预测 246
11.1 概述 246
11.2 基于BRB联合优化的桥梁风险评估模型 247
11.3 实例分析与性能比较 254
11.4 本章小结 260
参考文献 260
附录A 鸢尾花分类问题示例分析 262
附录B 个体匹配度研究 268
附录C 输油管道检漏问题示例分析 269
附录D IDE算法的修正公式推导 271
附录E 桥梁风险评估问题示例分析 272
附录F 活动识别的模拟数据集 275