Dempster–Shafer theory（D-S证据理论）初探
原创
2023-07-24 10:59:48
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金属-有机框架材料（MOFs）是由有机配体和金属离子或团簇通过配位键自组装形成的具有分子内孔隙的有机-无机杂化材料MOFs具有高孔隙率、低密度、大比表面积、孔道规则、孔径可调以及拓扑结构多样性等优点，因而在气体存储与分离、催化、传感、药物输送、环境污染物控制等领域都有广泛的应用。但MOFs材料自身易粉化损失、易脆化的特点使其难以进行高效回收或成型加工，这严重阻碍了MOFs材料器件化应用的进程。实现
Yager 合成公式 ，并将冲突系数 分配给了辨识框架 对应的基本概率分配函数 。公式定义如下： Example 孙全提出的合成公式。设证据源 和 之间的冲突系数为 ： 为证据的可信度： 公式定义如下： 又可写成如下形式： 式中第一项的 Example（本示例采用前面 Yager 合成公式示例给出的数据）Smets 合成公式 保留不用，而不用于归一化。（论文[2]中用 表示
阅读目录 一：合成/聚合复用原则 二：什么是合成？ 三：什么是聚合？ 四：为什么尽量不要使用类继承而使用合成/聚合？ 五：合成/聚合复用原则结构图一：合成/聚合复用原则 尽量使用合成/聚合，尽量不要使用类继承 二：什么是合成？ . 合成表示一种强的拥有关系，体现了严格的部分和整体的关系，部分和整体的生命周期一样，打个比方：人有两个胳膊，胳膊和人就是部分和整体的关系，人去世了，那么
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。
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、不同的分类器的输出结果等
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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0x00 序 第一次尝试脱dex壳，样本是在“爱加密”官网上免费加固的，非商业版。 本文只是做些简单的笔记，给像我一样的逆向新手们提供点思路，高手们不要见笑。 0x01 加固包和原包对比 加固后的classes.dex文件变大了，脱到JEB里面发现多了一些壳代码和一些垃圾类（jpvbhn、cioub、flsye…）。
原包中，
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
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
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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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.
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
证据理论证据理论介绍概率分配函数信任函数似然函数概率分配函数的正交和特定的概率分配函数基于特定的概率分配函数的不确定性推理模型信任度函数知识不确定性的表示证据的不确定性的表示不确定性的传递算法推理实例（一）推理实例（二）证据理论推理的特点 证据理论介绍证据理论 (Theory of Evidence) 也称为 D - S(Dempster-Shafer) 理论。能够区分 “不确定” 与 “不知道
数据融合技术定义数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需决策和评估任务而进行的信息处理技术多传感器数据融合常用算法 多传感器数据融合常用方法基本上可以概括为随机和人工智能两大类 随机类常用方法：平均加权法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯法、Dempster-Shafer(D-S)证据推理、昌盛式规则等； 人工智能类常用方法：模糊逻辑理论、神经网络、粗
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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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
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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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
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
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
