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
虽然D-S 理论有诸多优点,但在实际的应用中却不是令人满意,往往有时与直觉相违背,主要的原因是存在证据冲突,这是不可小觑的问题。所以做了如下的改进,取冲突权值为归一化常数的对数: 如果上述两个证据之间不存在冲突,则Cov(Bela,Belb)=∞;如果证据间完全冲突,则Cov(Bela,Belb)=0。在充分认识到证据间的冲突下...
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 ...
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...
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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。
D-S证据理论的主要优点是能够处理不同类型的信息源,并能在信息冲突时给出合理的决策。 三、传统D-S证据理论的局限性 虽然D-S证据理论在许多领域都取得了成功的应用,但它也存在一些局限性。首先,当多个信息源提供的信息存在冗余或冲突时,传统的D-S组合规则可能导致决策的不稳定。其次,传统的D-S证据理论在处理...
D-S证据理论最美的地方莫过于,知道某个部分有不确定的问题,可以将其表示出来,而不用将其忽视,最后通过证据组合计算出结论。证据组合部分因此有一定扩展性,可用于信息融合。 三、实际应用 这个部分了解下大神们是怎么使用证据理论的,加深理解。 (1)首先是一篇运用证据理论进行商品购买决策的文献[2],该文提出一种基...
D-S理论中包含辨识框架、基本概率分配、信度函数和似然函数等概念。辨识框架定义了一个非空集合，包含两两互斥事件。基本概率分配是一个在幂集上的映射，满足特定条件。信度函数表示对事件的置信度支持水平，似然函数表示对事件的似然程度。Dempster组合规则用于数据融合。简单例子 假设某事件在不同来源下的...