它基于概率论的扩展,可以处理更为复杂的不确定性情况。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...
则“本”的组合mass函数为 同理对“萨”和“霍”,“本,萨”,"萨,本,霍”有 好啦,相信通过这个例子大家对的D-S证据理论有了基本的认识。以上就是对该理论的基本介绍,当然该理论还有很多值得探讨的内容,本人也在学习当中,以后将会继续分享。
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,最早应用于专家系统中,具有处理不确定...
又比如说P(A)=0.6,那么概率论自动地把P(A非)分配为1-0.6=0.4,而D-S证据理论它不要求必须分配给“无知”的假设以质量函数值,也不会分配给反驳该假设以质量函数值,而是仅仅将mass函数值分配给已知的环境 \Theta 的子集,其他未被分配的子集被看成是“未表达意见”,并将该信任分配给环境 \Theta 。所以,在D...
一宗谋杀案有三个犯罪嫌疑人:U = {Peter, Paul, Mary}。两个目击证人(W1,W2)分别指证犯罪嫌疑人,得到两个mass函数 m1 和 m2。 该问题抽象为识别框架为:Θ = {Peter,Paul,Mary},基本概率分配函数为:m{Peter},m{Paul},m{Mary}。 根据上述公式,为了求得合成规则 m12,我们先求归一化系数 1-K 值,注意...
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“组合”来处理不确定性推理的数学⽅法。D-S理论是对贝叶斯推理⽅法推⼴，主要是利⽤概率论中贝叶斯条件概率来进⾏的，需要知道先验概率。⽽D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表⽰“不...
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。 (对来自多传感器数据的融合处理) 适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析 ...
摘要:D-S" title="D-S">D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合" title="数据融合">数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类:修改组合规则和修改融合模型。在此总结分析了相关的国内外典...
D-S理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。 适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析 ...