现有证据推理方法模型结构固定、信息处理方式和推理机制单一，难以适用于集结了不确定、错误甚至缺失等多种不完备信息环境下的目标识别。针对该问题，提出了一种切换推理证据网络（SR-EN）方法。首先，考虑证据节点删除等情况构建多模板网络模型；然后，分析各证据变量与目标类型的条件关联性以建立针对不完备信息的推理规则库；最后，提出基于三种证据输入及修正方式的智能化时空融合推理方法。与传统的证据网络（EN）以及EN与优劣解距离法（TOPSIS）等两种信息修正方法的结合方法相比，SR-EN能够在确保推理时效性的同时实现在多类随机性不完备信息下对空中目标的连续准确识别。实验结果表明，通过对各类不完备信息的有效识别，SR-EN能够实现连续推理过程中证据处理方式、网络结构和节点间融合规则的自适应切换。

图书定位是实现图书馆智能化发展的重要技术之一，精确的书脊分割算法成为实现该目标的一大难题。基于以上情况，提出改进DeepLabv3+网络的图书书脊分割算法，以解决图书密集排列、图书存在倾斜角度和书脊纹理极相似等情况下的书脊分割难点。首先，为了提取图书图像更密集的金字塔特征，将原始DeepLabv3+网络中的空洞金字塔池化（ASPP）替换为多空洞率、多尺度的DenseASPP （Dense Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块；其次，针对原始DeepLabv3+网络对大长宽比的目标对象分割边界不敏感的问题，在DenseASPP模块的支路加入条形池化（SP）模块以增强书脊的长条形特征；最后，参考ViT （Vision Transformer）中的多头自注意（MHSA）机制，提出一种全局信息增强的自注意模块，以增强网络获取长距离特征的能力。将所提算法在开源数据库上进行对比测试，实验结果表明，与原始DeepLabv3+网络分割算法相比，所提算法在近竖直书脊数据库上的平均交并比（MIoU）提升了1.8个百分点；在倾斜书脊数据库上的MIoU提升了4.1个百分点，达到了93.3%。以上验证了所提算法实现了有一定倾斜角度的、密集的和大长宽比的书脊目标的精确分割。