本书讲述了多粒度信息融合的基本概念以及多粒度融合理论赖以发展的基础理论,如Dempster-Shafe证据r理论、Dezert-Smarandache 理论、粗糙集、模糊集等;介绍了同/异鉴别框架下的多粒度融合、犹豫模糊信度下的多粒度融合和多粒度折扣信息融合。本书给出了典型算例详尽的融合流程,以及多粒度融合的典型应用,如多粒度人体行为动作识别等内容,全书理论体系完整,应用案例取舍适当。<br/>【作者】<br/>李新德,博士,东南大学教授,博士生导师,俄罗斯自然科学院外籍院士,科学中国人封面人物,中国人工智能学会智能机器人专委会副主任委员,中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会副主任委员等。主要研究方向:机器视觉、机器感知、智能机器人、人机交互、无人系统等。2012年1月至2013年1月作为国家公派访问学者在美国佐治亚理工大学访问交流一年。2016年1月到9月在新加坡国立大学ECE系作Research Fellow。2010年选东南大学优秀青年教师培养计划。2012年选江苏省青蓝工程人才培养计划。2013选江苏省高校优秀创新团队。2014年选江苏省六大高峰人才培养计划。2016年选IEEE Senior member。2017年选东南大学国家杰青培育计划。2019年选广东省珠江人才创新团队。2020年担任江苏省重研发计划重项目首席科学家。承担包括863重、国家自然科学基金重大研究计划项目、面上项目、十三五预研重项目、JKW163重项目、JKW重大专项等国家级项目10 项、省部级项目8项,其它项目20 项。在IEEE汇刊IEEE Transactions on Industrial Electronics(TIE)、IEEE Trans. On Industrial Informatics(TII), IEEE Trans. On Fuzzy System(TFS)、IEEE Transactions on Mechatronics.(TM) 、IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems(TCDS)、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement(TIM)等国内外核心期刊和会议发表SCI、EI收录的论文100余篇,2篇Book Chapter,2部著作,授权国家发明专利18项,软件著作权5个。获国际科学贡献奖、中国自动化学会科技步一等奖、省自然科学三等奖、人工智能学会最佳青年科技成果奖、 十二五航空基金优秀成果奖等各一项,并指导学生获得2019年首届贝式杯目标检测与识别挑战赛特等奖等。<br/>