DS证据理论浅析

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#DS证据理论 #DS证据融合

 在DS证据理论中，由互不相容的基本命题（假定）组成的完备集合称为识别框架，表示对某一问题的所有可能答案，但其中只有一个答案是正确的。该框架的子集称为命题。分配给各命题的信任程度称为基本概率分配（BPA，也称m函数）。M（A）为对A的信任程度大小。

      Bel（A）（信任函数）表示对命题A为真的信任程度。

   Bel（Φ）＝M（Φ）＝0</

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经典DS证据理论下的设备故障诊断原理及示例
m0_37262671的博客
01-05 1430
DS证据理论作为传感器融合方法，常被用于不确定性事件的结果融合，类似于集成算法模型，但两者核心算法不同。集成算法模型常用投票的方式来确定最终结果，DS证据理论则有单独的计算方法。本文则简单介绍DS证据理论经典算法，有需要的可参考学习。
DS证据理论程序
10-30
C++版DS证据理论例子，
DS证据理论用法
娄零的博客
03-22 1万+
一、基本概念 全名：DS 证据理论（Dempster-Shafer envidence theory）也称为DS理论。是一种处理不确定性问题的完整理论。 主要作用：Dempster合成规则——将多个主体（可以是不同的人的预测、不同的传感器的数据、不同的分类器的输出结果等等）相融合 二、DS证据理论的用途 举例：发生抢劫案，警方判定罪犯肯定是嫌疑人A、B、C中的一个，但不知道是哪一个。两个证人张三、李四只是看到了部分过程，有不同的判断，用概率表示。共三种情况：A作案，B作案，C是作案，具体如下： DS理论用
DS证据理论详解(2/4) - Apollo项目DS证据理论的实现
最新发布
何高志
06-17 885
此外，代码中的组合规则本身也具有一定的鲁棒性，能够平滑地处理一定程度的输入变化。证人1认为仅F111单独作案概率为0.3、仅FA18单独作案概率为0.15、仅P3C单独作案概率为0.03、F111或FA18中至少一人作案的概率为0.42、三不确谁作案作案的概率为0.1。证人2认为仅F111单独作案概率为0.4、仅FA18单独作案概率为0.1、仅P3C单独作案概率为0.02、F111或FA18中至少一人作案的概率为0.45、不确谁作案作案的概率为0.03。代码体现部分‌：Dst类中的Normalize函数。
D-S证据理论的基本介绍及实例
clarasun96的博客
02-09 3666
识别框架证据源1的基本概率分配（m₁）：m1A0.6m1B0.3m1C0.1m1​A0.6m1​B0.3m1​C0.1证据源2m2A0.5m2B0.2m2C0.3m2​A0.5m2​B0.2m2​C0.3这个简单的例子展示了如何使用DS证据理论中的Dempster组合规则将多个证据源的信息进行融合，从而得出更可靠的结论。
Dempster-Shafer Evidence Theory
dqhl1990的博客
06-02 1万+
Dempster–Shafer theory 本文参考书Wikipedia中的 Dempster-Shafer thoery 原文链接：点击打开链接 同时还参考了浙江大学计算机学院人工智能系 徐从富 教授的《人工智能》课件。 在这里特别感谢！ 一、 DS证据理论概述 核心： Dempster合成规则——将多个主体（可以是不同的人的预测、不同的传感器的数据、不同的分类器的输
DS证据理论的工具箱.rar_DS 证据理论_MATLAB DS证据_ds理论MATLAB_证据理论_证据理论matlab
07-15
DS证据理论，全称为Dempster-Shafer证据理论，是一种在不确定性推理和信息融合领域广泛应用的数学框架。它由Dempster和Shafer在20世纪70年代提出，主要用于处理不确定性和不完整性信息。在MATLAB环境中，DS证据理论...
DS证据理论的MATLAB案例程序源代码
12-07
**DS证据理论MATLAB案例程序源代码解析** DS证据理论，又称德·芬诺证据理论，是由美国数学家Glenn Shafer在1976年提出的，它是一种处理不确定信息的数学工具，常用于多源信息融合。在MATLAB环境下，我们可以利用其...
C++版DS证据理论
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D-S证据推理算法（人工智能导论实验）
yuanymnl的博客
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D-S证据推理算法（人工智能导论实验帮帮 ）
DS证据理论
weixin_37801695的博客
12-15 7017
1、基本概念 假设空间（识别框架）：对于全域X，X={A,B}，那么假设空间为{空，A，B，AB} Mass函数和BPA：mass函数给假设空间每一个假设都分配了概率，我们称为基本概率分配（BPA, Basic Probability Assignment），如下式 由上式可以看出，基本概率分配在空集是为0，假设空间内其他假设概率和为1。比如一个证人证明一个案件的犯罪嫌疑人，证人给出所有可能性的...
DS证据理论介绍
10-24
浙江大学研究生《人工智能》课件 比较透彻地讲解了DS证据理论，是接触证据理论的首选资料，里面包含了DS证据理论发展过程中一些重要文献，为后续继续学习DS理论指明了方向。总之，是个不错的资料！推荐！
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07-22
在信息安全风险评估过程中，存在着很多不确定和模糊的因素，针对专家评价意见的不确定性和主观性问题，提出了一种将模糊集理论与DS证据理论进行结合的风险评估方法。根据信息安全风险评估的流程和要素，建立风险评估指标体系，确定风险影响因素；通过高斯隶属度函数，求出专家对各影响因素的评价意见隶属于各个不同评价等级的程度；并将其作为DS理论所需的基本概率分配，引入基于矩阵分析和权值分配的融合算法综合多位专家的评价意见；最后结合贝叶斯网络模型的推理算法，得出被测信息系统所面临的风险大小并对其进行分析。结果显示，将模糊集理论和DS证据理论应用到传统贝叶斯网络风险评估的方法，在一定程度上能够提高评估结果的客观性。
证据理论（DS理论）基本介绍
01-26
这个PPT是介绍经典多的DS理论，也叫证据理论的。 证据理论主要用来进行融合计算。
【信息融合】DS证据理论不确定性信息融合【含Matlab源码 3597期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
12-21 1253
DS证据理论不确定性信息融合 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
简单理解D-S证据理论
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对DS证据理论的改进如yager、bayes、孙权、murphy的改进处理，及皮尔逊改进处理
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06-24 4573
针对DS证据理论进行各种改进处理，并后期提出基于皮尔逊相关系数改进法，如有另一种创新改进处理欢迎交流 vx17543054536
【信息融合】基于BP神经网络和DS 证据理论实现不确定性信息融合问题附matlab代码
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09-06 1135
针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法.该方法充分发挥BP神经网络自学习,自适应和容错的能力,利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题,再利用D-S证据理论来处理不精确,模糊的信息.最后通过一个实例证明了该方法的有效性.​智能优化算法。
C++实现的DS证据理论示例分析
### C++版DS证据理论知识点详解 #### 标题解析 标题“C++版DS证据理论”揭示了文章的主题，即在C++编程语言环境下实现DS（Dempster-Shafer）证据理论。DS证据理论是一种处理不确定性的数学理论，它通过证据的积累...
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