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本书讲述了多粒度信息融合的基本概念以及多粒度信息融合理论赖以发展的基础理论，如Dempster-Shafer证据理论、Dezert-Smarandache 理论、粗糙集理论、模糊集理论等；介绍了同/异鉴别框架下多粒度信息融合方法、犹豫模糊信度下的多粒度信息融合方法和多粒度信息折扣融合方法；给出了典型算例详尽的融合流程，以及多粒度信息融合的典型应用，如多粒度行为识别等内容。全书理论体系完整，应用案例取舍适当。 本书可供从事多粒度信息融合理论研究和工程应用的专业技术人员参考，也可作为高等院校相关专业本科高年级学生、研究生的参考书籍。