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,而这有时不易满足; 证...
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...
Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版《证据的数学理论》,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的贡献,人们把证据理论称为Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)。 自从证据理论诞生以来,在将近四十年的发展中,很多学者...
证据理论与神经网络的结合 基于数据的 Markovian 与 Dirichlet 混合方法实现对证据理论质函数的赋值。 三、理论+实践过程: 设m1和m2是由两个独立的证据源(传感器)导出的基本概率分配函数,Bel1和Bel2为识别框架 θ 上的信任度函数,则Dempster组合规则可以计算这两个证据共同作用产生的反映融合信息的新的基本概率分配函...
Dempster-Shafer 理论由 Arthur P. Dempster 于 1967 年提出,后来由他的学生 Glenn Shafer 于 1976 年提出。这个理论的发布是因为以下原因:- 贝叶斯理论只关注单一证据。 贝叶斯概率不能描述无知。 Dempster Shafer 理论 Dempster Shafer 理论 (DST) 是一种证据理论,它结合了问题的所有可能结果。因此,它用于解决不...
关键词:Dempster-Shafer理论,基本信念赋值,对数相似度测量,信念熵,数据融合 2 运行结果部分代码: %% Data set from % 2022 -A generalized χ 2 divergence for multisource % information fusion and its application in % fault diagnosis % G = [1,0,0;0,1,0;0,0,1;1,1,1]; F = sum(G,2);cl...
C. 基于Dempster-Shafer理论的可信AI方法 我们的可信AI分割方法包括三个主要组成部分:1)一个主干AI分割算法;2)一个后备分割算法;3)一个故障保护方法,检测AI算法分割与信任合同之间的冲突区域,并在这些区域切换到后备算法。图1中给出了...
Dempster合成规则是DS理论的核心，用于结合不同证据源的信息。以自动驾驶障碍物检测为例，假设证据源有LiDAR和图像传感器。首先确定假设空间，包括有障碍物、无障碍物、有障碍物或无障碍物（不确定）以及空集（无法判断）。然后确定基本分配概率，计算归一化常数K，确定每个假设的联合mass，以及计算每个假设的...
信息融合理论，如Dempster–Shafer理论，在自动驾驶领域扮演着重要角色，尤其在传感器数据融合中。自动驾驶车辆在行驶过程中，各种传感器如LiDAR、雷达和摄像头采集的数据可能带有噪声和不确定性。例如，LiDAR点云的内部和外部噪声，雷达的横向速度和标定误差，以及相机的occlusion、逆光和低光问题。为了做出准确...
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...