d-s证据理论
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“不确定”和“不知道”的能力·。
DS理论
在此之后,很多技术将
DS 理论进行完善和发展,其中之一就是证据合成 (Evidential reasoning, ER) 算法。 ER 算法是在置信评价框架和DS 理论的基础上发展起来的。ER 算法被成功应用于:机动车评价分析、货船设计、海军系统安全分析与综合、软件系统安全性能分析、改造轮渡设计、行政车辆评估集组织评价。
[Pl(A),1]表示命题A的拒绝证据区间。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,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数。
Markovian 与 Dirichlet 混合方法实现对证据理论质函数的赋值。
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