前言

近年来，随着国家对多传感器平台和系统需求的急剧增加，多粒度的多源信息融合作为一门具有前沿性的高度交叉学科，已进入一个蓬勃发展的时期。当前，人们对信息融合理论和工程应用的研究方兴未艾，关于信息融合的新理论、新方法、新技术层出不穷。特别是随着大数据时代的到来，人们对大数据融合的精度和准确度，融合模型建立的合理性，以及融合管理高效性的要求不断提高。但是，大数据自身所呈现出的不完善、多粒度、异构、自治、多样、复杂、快速演化等特性，给传统融合系统的性能保障带来了巨大挑战。为此，基于信度函数理论的多粒度信息融合这一全新的融合概念开始出现于各类公开出版的技术文献中，并逐渐从基础理论研究扩展到多个应用领域。为了能系统地介绍多粒度信息的概念与融合推理方法，以期为刚进入多粒度信息融合领域的学生或工程技术人员提供系统性的参考书，迫切需要出版一本介绍多粒度信息融合的入门读物。在国家出版基金项目的资助下，笔者团队承担了“信息融合技术丛书”中《多粒度信息融合与应用》的编写任务。本书包含多粒度信息融合的数学基础、主要进展、典型应用等内容，可作为自动化及相关专业本科生及研究生的教材。

全书共7章。第1章在介绍经典信息融合的概念、发展现状、问题与挑战的基础上，着重详述了多粒度信息融合的背景与意义、发展现状、问题与挑战，以开阔读者的视野。同时，通过对本书知识体系的介绍，引导读者进入多粒度信息融合的各个研究领域。第2章重点介绍了多粒度信息融合的基础理论，包括信度函数理论（Dempster-Shafer证据理论和Dezert-Smarandache理论）、粗糙集理论、模糊集理论等。第3章和第4章针对同/异鉴别框架下的多粒度融合，分别介绍了复合焦元融合的解耦规则和等价/层次粒空间构建方法，并给出许多典型算例详述融合流程。第5章介绍了多粒度信息融合中的犹豫模糊信度融合方法，为推理过程中的犹豫决策过程提供了准确且有效的度量及推理途径，具有很高的实用价值。第6章介绍了多粒度信息折扣融合方法，该方法主要用于解决高冲突多粒度证据源的融合问题。第7章从行为识别角度出发，着重介绍了多粒度信息融合应用研究，其中多粒度行为建模思路与融合的过程，值得读者学习和掌握。

在本书的出版过程中，电子工业出版社负责本书编辑工作的全体人员付出了大量辛勤劳动，他们认真细致、一丝不苟的工作精神保证了本书的出版质量。笔者团队的左克铸博士对第1章、第2章、第4.3节和第7.2节的内容做了大量补充和勘误工作，特别是经典信息融合的发展现状，粗糙集理论、模糊集理论和基于多粒度图像信息融合的行为识别等内容。另外，笔者团队的其他成员也对本书进行了仔细的勘误。在此，对所有为本书的出版做出贡献的同志深表谢意！

由于笔者水平有限，书中疏漏与不足之处在所难免，请广大读者不吝赐教，我们将深表谢意。

李新德

2023年6月