Machine learningEvidence theory

Teoria de la Evidència de Dempster-Shafer

La teoria de Dempster-Shafer és un marc matemàtic per al raonament sota incertesa que generalitza la probabilitat bayesiana representant explícitament la ignorància. En lloc de forçar una probabilitat única en cada hipòtesi, assigna massa de creença a conjunts d'hipòtesis i deriva un interval de creença-plausibilitat, i proporciona la regla de Dempster per a fusionar evidències de múltiples fonts independents. Desenvolupada a partir del treball d'Arthur Dempster de 1967 i la monografia de Glenn Shafer de 1976, sustenta el raonament evidencial i la fusió de sensors/decisions.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Dempster, A. P. (1967). Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping. The Annals of Mathematical Statistics, 38(2), 325–339. DOI: 10.1214/aoms/1177698950
  2. Shafer, G. (1976). A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press. ISBN: 978-0-691-08175-5

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 2). Dempster-Shafer Theory of Evidence (Belief Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/soft-computing/dempster-shafer-theory

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateDempster-Shafer Theory (Dempster-Shafer Theory of Evidence (Belief Functions)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/soft-computing/dempster-shafer-theory · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026