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。
D-S证据理论诞生于上世纪六十年代,该理论的特点是考虑并处理了不确定事件。面对一件事的结果,概率论认为非此即彼,如明天是否会下雨,概率论会给出下雨的概率为0.6,则不下雨的概率为0.4;而证据理论则会考虑我们不知道的情况,即信任明天下雨的值为0.6,不知道明天下不下雨给出0.3,通过明确考虑“不知道”、“不确定...
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
Dempster-shafer(D-S)证据理论是概率论的推广,它允许人们对不确定性问题进行建模,并进行推理,能够更加客观的反映事物的不确定性。在具体设计时,本文分三个模块进行处理,D-S合成模块、BPA模块、局部决策模块。系统的结构示意图如图2-8所示。 图2-8系统结构简图 1.局部融合算法 在局部融算法中采用自适应加权数据...
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...
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D-S证据理论 浙江大学研究生《人工智能》课件 第五章D-S证据理论 (Chapter5D-SEvidentialTheory)徐从富(CongfuXu)PhD,AssociateProfessor Email:xucongfu@zju.edu.cnInstituteofArtificialIntelligence,CollegeofComputerScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,P.R.China March10,2002第一稿September25,2006第四次修改稿...
系统标签: 证据理论dempstershafer徐从富yaghlane D-S证据理论浙江大学研究生《人工智能》课件徐从富(CongfuXu)PhD,AssociateProfessorEmail:InstituteofArtificialIntelligence,CollegeofComputerScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,P.R.ChinaMarch10,2002第一稿September25,2006第四次修改稿第五章D-S证据理论(Chapter5D-...