摘要:Dempster-Shafer理论(DST)由于其在处理不确定和不精确信息方面的强大优势而在许多领域引起了广泛关注。然而,一旦Dempster的规则面对高度冲突的证据,可能会产生直观上令人困惑的结果。为了解决这一缺陷,本文提出了一种基于DST的新的信念对数相似度测量(BLSM)。此外,我们进一步提出了一种增强的信念对数相似度测量(EBL...
Implementing a FMECA under the presence of epistemic uncertainty on input parameters.Proposing a DST-based approach to deal with the epistemic uncertainty.Proposing a prioritization methodology based on Belief and Plausibility measures.Application to the propulsion system of a real fishing vessel operating...
合理地利用这些不确定信息,提出了一种基于 Dempster-Shafer证据理论(DST)的可靠性评估方法,针对传统证据理论在处理冲突证据时的不足,用加权证据方法对其组合规则进行... 周旷,师义民 - 《火力与指挥控制》 被引量: 9发表: 2012年 Dempster组合规则适用性分析 针对传统冲突系数识别证据冲突存在漏识、误识和冲突系数...
一种基于Dempster-Shafer理论的分类器组合算法 2. The uncertainty measures corresponding to each output of each base classifier are induced from the established decision tables (DTs) in the form of mass function in the Dempster-Shafer theory (DST). 进而基于广义粗集模型和Dempster-Shafer理论(DST)构造...
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弱的条件；具有直接表达“不...