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编程问答

DS证据理论

發布時間:2024/8/1 编程问答 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 DS证据理论 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1、基本概念

假設空間(識別框架):對于全域X,X={A,B},那么假設空間為{空,A,B,AB}
Mass函數和BPA:mass函數給假設空間每一個假設都分配了概率,我們稱為基本概率分配(BPA, Basic Probability Assignment),如下式

由上式可以看出,基本概率分配在空集是為0,假設空間內其他假設概率和為1。比如一個證人證明一個案件的犯罪嫌疑人,證人給出所有可能性的概率和是1,其中空的概率是0,代表證人不是一無所知的,一無所知的也不會作為證人。
信度函數(Belief function): 對于假設A ,它的信度函數為所有真屬于 A 的假設,即 B ,的mass值的和

似然函數 (Plausibility function): 對于假設A ,它的似然函數為所有與 A 相交不為空的假設 B 的mass值的和

信任區間:由信任函數與似然函數組成的閉區間[Bel(A),Pl(A)]則為假設 A 的信任區間,表示對假設 A 的確認程度

上述指標為一個主體對于事件的確認程度,將多個主體的結果進行合并,得到事件的確認度。
合成規則為兩個mass函數 m1 和 m2, 對于假設A的合成結果等于兩個主體的假設中,所有相交為 A 的假設的mass函數值的乘積的和,再除以一個歸一化系數 1-K。歸一化系數 1-K 中的 K 的含義是證據之間的沖突。

參考鏈接
https://blog.csdn.net/u013531940/article/details/82081808
https://wenku.baidu.com/view/8da2a02d011ca300a6c390d3.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的DS证据理论的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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