D-S证据理论,又称Dempster-Shafer理论,是一种专门处理不确定性和不完全信息的数学工具,它提供了一种在不精确或不确定信息下进
在D-S证据理论中,假设、规则和证据都可以用来描述不确定性。假设表示我们对某个事件或情况的信念或猜测,规则表示不同假设之间的逻辑关系,证据则是我们从观测或数据中获得的信息。D-S证据理论的关键是将证据与假设之间的不确定性量化为称为证据权重的数值。证据权重表示了每个假设在面对给定证据时的支持程度。通过对...
D-S证据理论起源于20世纪60年代的哈佛大学数学家A.P. Dempster利用上、下限概率解决多值映射问题,1967年他起连续发表一系列论文,标志着证据理论的正式诞生。而后Dempster的学生G.shafer对证据理论做了进一步研究,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从而形成了该理论。没错,D...
Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论)的大体内容如下: 一、简介: 在理论中,由互不相容的基本命题组成的完备集合Θ称为识别框架,表示对于某一问题的所有可能答案,但是只有一个答案是正确的。D-S证据理论成为处理不确定性问题的完整理论。 其中,θj 称为识别框架 Θ 的一个事件或元素。接着引入幂集的概念,即...
另外,对于D-S证据理论,有以下四种模型解释: 上下概率解释 广义Bayes理论 随机集理论 可传递信度理论(TBM) 这里简单说一下可传递信度理论(TBM),这是Smets提出的一个双层的模型。 其中一层叫credal层,位于模型底层,用于获取信度并进行量化、赋值、更新;
Dempster利用上、下限概率解决多值映射问题,由他的学生Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论,也称为Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论),属于人工智能范畴,最早应用于专家系统中,具有处理不确定信息的能力。而且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“...
DS 证据理论（Dempster-Shafer envidence theory）也称为DS理论，是由20世纪60年代的哈佛⼤学数学家A.P. Dempster利⽤上、下限概率解决多值映射问题，由他的学⽣Shafer于1976年进⼀步发展起来的⼀种不精确推理理论，也称为Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论)，属于⼈⼯智能范畴，最早应⽤于专家...
1.1 D-S 证据理论概述 设有一个有限假设空间,Θ为空间中所有命题的穷举集合,D-S 理论用“识别框架(Frame. of Discernment)”描述构成整个假设空间的所有命题的集合Θ,识别框架中的各元素要求互相排斥,而集合中的命题称为识别框架的原命题。定义1 设Θ为给定识别框架,Ω=2Θ为Θ的幂集,则函数m:Ω→[0,1],...
D-S(Dempster-Shafer)证据理论作为一种重要的决策融合方法,能够有效地融合来自不同信息源的数据,提高决策的准确性和可靠性。然而,传统的D-S证据理论在处理复杂决策问题时仍存在一定局限性。本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法,并探讨其在实际应用中的效果。 二、D-S证据理论概述 D-S证据理论是一种基于...