Machine learningEvidence theory

Teoria dowodów Dempstera-Shafera

Teoria Dempstera-Shafera to matematyczna struktura do wnioskowania w warunkach niepewności, która uogólnia prawdopodobieństwo bayesowskie poprzez jawne reprezentowanie niewiedzy. Zamiast przypisywać pojedyncze prawdopodobieństwo każdej hipotezie, przypisuje ona masę wiarygodności zbiorom hipotez i wyprowadza przedział wiarygodności-wiarygodności (belief-plausibility interval), a także dostarcza regułę Dempstera do łączenia dowodów z wielu niezależnych źródeł. Opracowana na podstawie pracy Arthura Dempstera z 1967 roku i monografii Glenna Shafera z 1976 roku, stanowi podstawę wnioskowania ewidencyjnego oraz fuzji sensorów/decyzji.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 2). Dempster-Shafer Theory of Evidence (Belief Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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

Cytowana przez

ScholarGateDempster-Shafer Theory (Dempster-Shafer Theory of Evidence (Belief Functions)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/soft-computing/dempster-shafer-theory · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026