Teorie důkazů Dempstera-Shafera
Teorie Dempstera-Shafera je matematický rámec pro usuzování za nejistoty, který zobecňuje Bayesovskou pravděpodobnost explicitním vyjádřením nevědomosti. Místo vynucení jediné pravděpodobnosti na každou hypotézu přiřazuje masovou věrohodnost množinám hypotéz a odvozuje interval věrohodnosti-věrohodnostní věrohodnosti a poskytuje Dempsterovo pravidlo pro slučování důkazů z více nezávislých zdrojů. Vyvinutá z práce Arthura Dempstera z roku 1967 a monografie Glenna Shafera z roku 1976, tvoří základ pro důkazové usuzování a slučování dat ze senzorů/rozhodování.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Mapa metod
Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.
Zdroje
- 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 ↗
- Shafer, G. (1976). A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press. ISBN: 978-0-691-08175-5
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Dempster-Shafer Theory of Evidence (Belief Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/soft-computing/dempster-shafer-theory
Která metoda?
Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.
- Bayesovská síťBayesovská statistika↔ porovnat
- Případové usuzování (CBR)Soft computing↔ porovnat
- Fuzzy Cognitive Maps (FCM)Soft computing↔ porovnat
- Naive BayesStrojové učení↔ porovnat
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →