ds证据理论多传感器数据融合python代码 ds证据理论算法 一.D-S证据理论引入 诞生 上、下限概率解决多值映射问题,1967年起连续发表一系列论文,标志着证据理论的正式诞生。 形成 dempster的学生G.shafer对证据理论做了进一步发展,引入信任函数概念,形成了一套“证据”和“组合”来处理不确定性推理的数学方法 ...
(一)无法解决证据冲突严重和完全冲突的情况 该识别框架为{Peter,Paul,Mary},基本概率分配函数为m{Peter},m{Paul},m{Mary} 由D-S证据理论的基本概念和组合规则进行解析 可以看出虽然在W1,W2目击中,peter和mary都为0.99,但是存在严重的冲突,造成合成之后的Bel函数值为0,这显然与实际情况不合,更极端的情况如果W1...
①常规冲突问题:当多个证据的基本信任分配函数存在强烈的冲突时,融合后会产生的结果是明显不合理的,甚至不能使用合成规则进行合成(完全冲突,即 K=1)。 ②一票否决问题:如果存在一条证据的某一命题的基本信任分配为 0 的情况时,则不管其它证据的该命题的基本信任分配值是多少,融合结果都将为 0,这体现了证据理论的...
合成规则为两个mass函数 m1 和 m2, 对于假设A的合成结果等于两个主体的假设中,所有相交为 A 的假设的mass函数值的乘积的和,再除以一个归一化系数 1- K。归一化系数 1- K 中的 K 的含义是证据之间的冲突(the conflict between the evidences, called conflict probability) (并不太明白为何能够表现证据之间的...
DS证据理论融合及python代码 ds证据理论算法 Dempster-Shafer证据理论学习笔记 引言 证据理论最早由Dempster提出主要用来解决不确定性问题的主要工具,后来被Shafer改进,现在被称为D-S证据理论。D-S证据理论的突出优势就是能够刻画信息的不确定性和未知性,该理论试图用一个概率范围而不是单一的概率值去模拟不确定性。
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一、基本概念全名:DS证据理论(Dempster-Shafer envidence theory)也称为DS理论。是一种处理不确定性问题的完整理论。主要作用:Dempster合成规则——将多个主体(可以是不同的人的预测、不同的传感器的数据、不同的分类器的输出结果等等)相融合 二、DS证据理论的用途举例:发生抢劫案,警方判定罪犯肯定是嫌疑人A、B、C...