图像融合是将源自不同传感器的多幅图像中的重要信息融合到一幅图像中的过程。图像融合可以克服单一传感器图像的局限性和差异性，获取更为全面和准确的场景描述，提高图像的清晰度和可理解性，以便进一步地进行图像的分析和处理。图像融合技术初期主要集中应用于军事安全领域。例如，通过可见光图像和红外图像的融合，可增强对目标的识别度，方便对目标的检测和跟踪，用以提
转载
2023-12-09 13:34:28
52阅读
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
转载
2023-09-22 15:06:27
1681阅读
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
转载
2024-04-28 14:20:40
278阅读
# DS理论证据融合与Python的实践
在数据科学快速发展的时代，越来越多的场景需要对不同来源的信息进行合理且高效的融合。其中，DS理论（Dempster-Shafer Theory）提供了一种有效的方法来处理不确定性和冲突信息。本文将详细介绍DS理论的基本概念，并通过Python代码实例教学如何实施证据融合。
## 什么是DS理论？
DS理论是由Arthur Dempster和Glenn
原创
2024-10-23 04:58:31
336阅读
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
转载
2023-09-05 18:35:05
768阅读
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
转载
2023-06-26 17:55:13
528阅读
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
转载
2023-12-21 11:23:58
1128阅读
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
转载
2024-02-05 21:00:37
359阅读
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.
转载
2024-01-31 01:36:54
351阅读
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
转载
2024-02-04 20:35:17
510阅读
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
转载
2023-09-04 11:25:40
10阅读
数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。大家可以把这篇文章收藏起来，当做工具箱使用。涵盖8大场景的数据清洗代码这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是：删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列
转载
2023-10-03 18:41:00
127阅读
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
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
转载
2024-08-05 20:28:50
48阅读
the Joint Directors of Laboratories提出了JDL模型，把数据融合划分为了5个层次。层次零：Subobject refinement。对数据进行预处理以修正偏差，在时间和空间上对齐。层次一：Object refinement。对数据进行关联以获得目标的位置或属性，在这个层级上可以获得的结果包括目标区分（分类或识别）和目标追踪（目标的状态和朝向）。层次二：Situat
转载
2024-01-15 21:14:58
63阅读
我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking方法给弄懂了。(本文重点讲解Stacking,Bagging和Boosting有很多权威的好教程，所以不详细介绍)最早的Stacking思想早些年就有论文发表，但是应用Stacking方
转载
2023-10-26 15:54:37
107阅读
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过「合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的」。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提
转载
2023-10-26 16:38:34
196阅读
译者：夏夜Pandas 是 Python 中处理数据的首选库，它使用起来很容易，非常灵活，能够处理不同类型和大小的数据，而且它有大量的函数，这让操作数据简直是小菜一碟。在30 秒内，完成你全部的标准数据分析，这就是用pandas进行数据分析产生的“奇迹”。1Pandas 基础之旅用 Python 处理过数据的人大概对 pandas 不陌生。如果想处理行或列排序的格式化数据，大多数情况下，你可以
转载
2024-06-03 08:52:26
53阅读
# 如何实现“Python DS”
## 介绍
Python是一种简单易学的编程语言，广泛用于数据科学（Data Science）领域。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何实现“Python DS”，即使用Python进行数据科学工作。我们将分步骤指导他们如何开始并掌握数据科学的基本技能。
## 整体流程
下面是一个整体流程的表格，用于概述实现“Python DS”的步骤。
| 步骤 | 动作
原创
2023-10-18 03:55:03
155阅读
# 数据融合的Python应用
数据融合（Data Fusion）是指将来自不同来源的数据进行整合，以获取更为准确和全面的信息。在这个数字化时代，能够有效地处理和融合数据成为了许多应用和研究的基础。例如，在智能交通、环境监测、医疗健康等领域，数据融合技术的应用越来越广泛。本文将通过Python中的数据融合示例来介绍这一重要概念，并结合可视化效果加深理解。
## 数据融合的基本概念
数据融合
