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...
Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版《证据的数学理论》,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的贡献,人们把证据理论称为Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)。 自从证据理论诞生以来,在将近四十年的发展中,很多学者...
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...
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],...
1)D-S(Dempster-Shafer) theoryD-S(Dempster-Shafer)证据理论 1.Fuzzy algorithm was operated to adjust the weights of two modules,and then the fault fusion decision was made by D-S(Dempster-Shafer) theory.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小...
上篇文章介绍了D-S证据理论的一些基本概念:包括BPA(基本概率分配)、Belief Function(信任函数)、plausibility Function(似然函数)等等,并通过一个简单的例子,阐述了这些概念的实际意义和具体的计算方法。在上文中的例子中,我们列出了一个目击证人对三个犯罪嫌疑人A、B、C犯罪概率的基本概率分布,然后计算出每种假设的...
1D-S证据理论简介定义1识别框架Θ下的两个证据E1和E2,m1和m2为其对应的基本信任度分配函数,焦元分别为Ai和Bj,则D-S合成规则为:m1Åm2=m(X)=ìíîïïïïåAi Bj=Xm1(Ai)m2(Bj)1-K (X¹ϕ)0 ...
1D-S证据理论[5]证据理论是Dempster提出的“上、下概率”及其合成规则的基础上,由Shafer在其专著《证据的数学理论》中建立的。定义1基本可信度分配函数m:设!为识别框架,如果mass函数:2!→[0,1](2!为!的幂集)满足:(1)m(")=0;(2)A"!#m(A)=1。那么把m称为识别框架!上的基本可信度分配函数,对于任意...