Dempster-Shafer证据理论学习笔记引言证据理论最早由Dempster提出主要用来解决不确定性问题的主要工具，后来被Shafer改进，现在被称为D-S证据理论。D-S证据理论的突出优势就是能够刻画信息的不确定性和未知性，该理论试图用一个概率范围而不是单一的概率值去模拟不确定性。问题引入通过一个小例子来学习D-S证据理论。 设有规则：如果一个人流鼻涕那么他患感冒但非过敏性鼻炎的概率为(0.
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2024-01-31 01:36:54
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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、不同的分类器的输出结果等等）相融合
优点： 1、所需要的先验数据比概率推理理论中更直观、更容易获得 （
不知道为什么）；满足比Bayes概率理论更弱
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2023-09-05 18:35:05
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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，具有处理不确定信息的能力。而且
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2023-06-26 17:55:13
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1．课题背景及研究的目的和意义1.1课题背景证据理论源于20世纪60年代美国哈弗大学的数学家A.P.Dempster 利用上、下概率来解决多值映射问题方面的研究工作。后来他的学生G.Shafer对证据理论引入了信任函数和似然函数的概念，形成了一套利用证据和组合来处理不确定性推理问题的数学方法。 如今，电子器件技术、数据处理技术以及网络技术发展迅猛，只包含单一数据源的数据融合系统在实际应用中已发挥不
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2024-04-28 14:20:40
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证据理论 证据理论 (Theory of Evidence) 是由 Dempster 首先提出，由Shafer进一步发展起来的一种不精确推理理论，也称为 Dempster-Shafer (DS) 证据理论。证据理论可以在没有先验概率的情况下，灵活并有效地对不确定性建模。证据理论的基本理论辨识框架 (Frame of discernment) 是一个由问题的所有假设 (hypothesis) 组成
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2024-01-03 23:13:42
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一.D-S证据理论引入 诞生 上、下限概率解决多值映射问题，1967年起连续发表一系列论文，标志着证据理论的正式诞生。 形成 dempster的学生G.shafer对证据理论做了进一步发展，引入信任函数概念，形成了一套“证据”和“组合”来处理不确定性推理的数学方法 D-S理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要
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2024-02-04 20:35:17
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一.D-S证据理论引入诞生:D-S证据理论的诞生：起源于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，1967年起连续发表一系列论文，标志着证据理论的正式诞生。形成:Dempster的学生G.shafer对证据理论做了进一步研究，引入信任函数概念，形成了一套“证据”和“组合”来处理不确定性推理的数学方法D-S理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论
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2024-08-05 20:28:50
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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
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2023-09-22 15:06:27
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简单理解D-S证据理论前言一、D-S证据理论基础1.识别框架2.基本信任分配函数二、D-S证据理论证据合成计算1.Dempster合成规则2.计算实例3. 合成计算中存在的问题总结 前言证据理论是由著名学者 Dempster 与 Shafer 建立起来的，因此又称为D-S证据理论。它主要是把命题转化为数学集合的方式来看待和分析，由于在集合中可以包含多个元素，不同于概率论只针对单一元素考虑，正因为
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2023-12-21 11:23:58
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Dempster–Shafer theory Wikipedia中的 Dempster-Shafer thoery
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。
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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、不同的分类器的输出结果等
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2024-02-05 21:00:37
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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
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2023-11-06 22:43:44
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Dempster-Shafer (D-S)证据理论自从上世纪70年代，A.P.Dempster提出了证据理论的雏形，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，该理论针对于不确定问题的处理，区分不确定信息与未知信息对系统的影响，从而可以更好的处理多来源的相互独立的证据源的信息，有效消除证据的片面不确定性，使得到更加准确的结果。在证据理论的发展过程中，其在理论水
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2023-09-04 11:25:40
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CartoonGAN是18年的一篇CVPR。是将一般的图片转换为卡通的图片，可以说是CycleGAN之类的应用版。其中提到了几个改进的技术点，比较有特点， 且效果不错。值得注意的是，这篇论文，我没有完整实现，只是完成了部分的代码。原因：最最主要的原因是：实验规模太大。需要模型运算的图片太大，跑起来很麻烦。一开始我也是打算自己跑的，但是做了那个边际模糊的操作后的图片，一压缩，和没有做边际模糊基本一模
http://arxiv.org/abs/1704.02510还记得前段时间请假了一天嘛，那个就是为了完成这个实验，一直都没有完成。甚至我在网上找到的模型都是失败的emmmmm我哭了，上传之前那些大哥们都没有检查过自己的代码的嘛？？？果然我还是个老实人。下面就就让本憨憨老实人， 接着讲讲我读DualGAN的内容。这是一篇2017年的ICCV。当时选这个的原因很简单，D在文件夹中顺序靠前emmmm。
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
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2023-07-18 16:58:00
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ds证据理论Python是一个在不确定环境下进行决策的强大工具，它源于Dempster-Shafer理论（DS理论），广泛应用于信息融合、信任评估和推理系统。这篇博文将详细探讨如何在Python中实现DS证据理论，包括技术原理、源码分析以及性能优化等多方面的内容。
## 背景描述
在大多数情况下，决策过程面临信息的不确定性和模糊性。在此背景下，DS证据理论提供了一种有效的思维模式，它允许利用多
Dempster-Shafer evidence theory，简称D-S证据理论，是Dempster于1967年提出，他的学生Shafer于1976年进一步拓展推广形成的一套完整的不确定推理理论。D-S证据理论的解释有很多，其中最为常用且易于理解的为“广义贝叶斯理论” ，即D-S理论是贝叶斯理论的一般化。那么为什么这么说呢？这得从贝叶斯理论开始谈起：贝叶斯理论，也就是概率论是最经典的不确定推理理
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2024-01-18 08:41:07
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文章目录导读侦探剧？不，是统计学！背后的统计学原理证据成立概率的上限和下限上限和下限的数学关系证据组合证据理论在电网中的应用 侦探剧？不，是统计学！证据理论，英文全拼其实不重要，反正也很少人说。他还有个别称，叫做“DS证据理论”。这个名称在各种论文中出现的频率非常的高。如果中文词汇显得不够高端，那就加入英文，或者干脆就用英文（笑）那么，为什么说这个是统计学？我们先来假设这样一个场景：有一天，你带
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。它不仅能够强调事物的客观性，还能强调人类对事物估计的主观性，其最大的特点就是就是对不确定性信息的描述采用“区间估计”，而非“点估计”，在区分不知道和不确定方面以及精确反映证据收集方面显示出很大的灵活性。优点：1、证据理论需要的先验数据比概率推理理论中的更直观和容易获得
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2023-08-27 09:53:48
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D-S证据理论1. D-S理论应用思路2. 代码实现3. 度量教师授课内容与百度百科、教材的相关性4. 授课内容相关性D-S理论分析5. 不进行D-S融合的对比6. 授课过程余弦相似性变化曲线与相关度扇形图小结 1. D-S理论应用思路采样周期为20s，计算教师授课内容与百度百科、课本教材的相关程度的基本概率赋值，相关程度的定义可参考之前文章中关于Pearson相关性的判据：rCorrelatio
