dempster–shafer theory:中文意思证据理论。是Dempster于1967年首先提出,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,具有处理不确定信息的能力。作为一种不确定推理方法,证据理论的主要特点是:满足比贝叶斯概率论更...
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1 直观认识 别称:证据理论、Dempster-Shafer理论、DS理论。 优点:简单理解,我们通过实验获取数据比理论推导要更直观更容易一些,而证据理论的核心——Dempster合成规则,能综合不同专家或者数据源的知识或者数据,这就使得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广泛应用。 局限性: 证据/数据必须是独立的,而这有时不...
dempster-shafer theory: 别称:证据理论、Dempster-Shafer理论、DS理论。 优点:简单理解,我们通过实验获取数据比理论推导要更直观更容易一些,而证据理论的核心——Dempster合成规则,能综合不同专家或者数据源的知识或者数据,这就使得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广泛应用。 局限性: 证据/数据必须是独立的...
Dempster–Shafer theory(D-S证据理论)初探 1. 证据理论的发展历程 Dempster在1967年的文献《多值映射导致的上下文概率》中提出上、下概率的概念,并在一系列关于上下概率的文献中进行了拓展和应用,其后又在文献《贝叶斯推理的一般化》中进一步探讨了不满足可加性的概率问题以及统计推理的一般化问题。
最近在看百度Apollo的传感器融合部分代码的时候,里面提及了Dempster–Shafer theory,这个理论是决策学领域比较重要的理论。使用这个理论,可以对自动驾驶车中传感器数据进行融合。目前传感器采集到的数据都是带有噪声的,比如LiDAR采集的点云的内部噪声有收集的距离误差、intensity校准、时间对齐,点云外部噪声比如定位误差和运动...
证据理论，又称Dempster-Shafer理论或DS理论，是一种直观理解的理论。我们通过实验获取数据，比理论推导更直观、容易。DS理论的核心是Dempster合成规则，它能够综合不同专家或数据源的知识和数据，广泛应用于专家系统和信息融合等领域。然而，证据理论也有其局限性。首先，证据或数据必须独立，但这在实际应用中...
Dempster-Shafer theoryContext reasoningEvidential mappingActivity recognitionSmart homeContext awareness and activity recognition are becoming a hot research topic in ambient intelligence (AmI) and ubiquitous robotics, due to the latest advances in wireless sensor network research which provides a richer set...
Dempster-Shafer Theory DS理论也被认为是信度函数理论,是主观概率(subjective probability)的贝叶斯理论的扩展。信度函数允许我们基于信度使用一个问题的概率来推导一个相关问题的概率。这些信度值可能有也可能没有概率的数学性质;他们与概率的差异大小将取决于这两个问题有多相关。 History.. DS理论基于两个思想:1. ...