D-S证据理论的最新发展和应用的方向有: 基于规则的证据推理模型及其规则库的离线和在线更新决策模型 证据理论与支持向量机的结合 证据理论与粗糙集理论的结合 证据理论与模糊集理论的结合 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...
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。 Shafer在Dempster...
Dempster-Shafer证据理论,也称为证据理论或D-S证据理论,是一种不精确推理理论,由A.P.Dempster于1967年首先提出,而后他的学生G.Shafer在其研究的基础上加以完善和发展,形成了现在的证据理论。该理论主要用于处理不确定信息的推理和决策问题,尤其在专家系统、人工智能、决策分析等领域中得到了广泛应用。 D-S证据理论...
在证据推理中,证据导致一个证据区间(EI , Evidence Interval).EI的下界在证据推理中被称为support (Spt) ,在D-S理论中被称为Bel, 这上界被称为plausibility(Pls). 这support是基于证据的最小信任,而plausibility是基于证据的最大信任. [1 , 1]
D-S(Dempster-Shafer)证据理论 1. Fuzzy algorithm was operated to adjust the weights of two modules,and then the fault fusion decision was made by D-S(Dempster-Shafer) theory. 传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对...
文章以客户的价值取向动机为基础,对客户领袖声音类型进行分类,通过建立多特征两层识别分类模型,在侦听代理软件观测客户声音特征属性数据的基础上,运用D-S证据推理方法识别客户领袖声音类型;并通过算例数据验证,证明该方法是企业聆听客户声音,支持营销决策的重要手段。4...
摘要:Dempster-Shafer证据理论是一种不确定推理理论,它力图克服Bayesian理论的一些困难。 目前该理论的解释主要有上下概率解释,随机译码器范例和可迁移信念模型。然而,这些解释与该理 论均不完全相配。 关键词:D-S理论;Bayesian理论;概率;归纳逻辑 中图分类号:B815文献标识码:A文章编号:1000-5455(2000)03-0015-07...
Dempster_Shafer证据理论在目标意图预测中的应用 11人下载 热门下载 相似文献 参考文献 引证文献D—S证据理论在目标特征数据分析中的应用 为解决空中目标识别问题.引入特征值这一概念。Dempster—Shafer证据理论是不确定推理的重要方法.通过Dempster合成规则将不确定性信息进行重新分布,将来自测量分系统的... ...
摘要: Dempster-Shafer证据理论是一种不确定推理理论,它力图克服Bayesian理论的一些困难.目前该理论的解释主要有上下概率解释,随机译码器范例和可迁移信念模型.然而,这些解释与理论均不完全相配.关键词: D-S理论;Bayesian理论;概率;归纳逻辑 DOI: 10.3969/j.issn.1000-5455.2000.03.003 ...