D-S证据理论是一种处理不确定性和不完全信息的数学工具,广泛应用于决策支持系统。其核心在于通过基本概率分配、信任函数和似然函数实现多源信息
理论的推理和数据的应用实验结果表明,改进的方法,能解决高冲突信息量的证据融合问题,仿真结果表明预期的效果比理想的更稳定、更可靠,提高了融合识别的可靠性和有效性。对证据理论在以后更广泛的应用提供了一个借鉴之处。
优势：满足比Bayes概率理论更弱的条件，即不需要知道先验概率，具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力。• 局限性：要求证据必须是独立的，而这有时不易满足；证据合成规则没有非常坚固的理论支持，其合理性和有效性还存 在较大的争议；计算上存在着潜在的组合爆炸问题。4 5.3D-S证据理论的基本概念 D-S...
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...
3. D-S证据理论基本概念 0x1:从概率的四种解释说起 客观解释(频率解释):概率描述了一个可以重复出现的事件的客观事实,即该事件可重复出现的频率,如掷骰子。 个人主义解释(主观解释、贝叶斯解释):概率反映了个人主义的一种偏好,是个人的主观意愿作用的结果,如赌博。
第五章D-S证据理论 (Chapter5D-SEvidentialTheory)(CongfuXu)PhD,AssociateProfessor Email:InstituteofArtificialIntelligence,CollegeofComputerScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,P.R.China March10,2002第一稿September25,2006第四次修改稿 第一页，编辑于星期二：十七点三十分。Outline 本章的主要参考文献 证据...
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...
与贝叶斯推理的比较,证据理论具有以下优点: 第一,贝叶斯中的概率无法区别一无所知和等可能,而是将 一无所知视为等可能。而证据理论可以区分,可以用 m() 1 表 示一无所知,用 m(a) m(b) 表示等可能。 第二,如果相信命题 A 的概率为 S ,那么对于命题 A 的反的 相信程度为:1 S ...
所以,在D-S理论中“对一个假设表示未知或无知”,实际上是“对该假设未表达意见”,而不是“反驳一个假设的信任”或“对一个假设表示不信任”,既不是信任也不是不信任,通过把信任暂放在环境 \Theta 中来表示这样一种“不知道”的概念。 另外,对于D-S证据理论,有以下四种模型解释:...