Теория Демпстера — Шафера
Теория Демпстера — Шафера — это математическая основа для рассуждений в условиях неопределенности, которая обобщает байесовскую вероятность, явно представляя незнание. Вместо того чтобы назначать единственную вероятность каждой гипотезе, она присваивает массу убеждений наборам гипотез и выводит интервал убеждений-правдоподобий, а также предоставляет правило Демпстера для объединения свидетельств из нескольких независимых источников. Разработанная на основе работы Артура Демпстера 1967 года и монографии Гленна Шафера 1976 года, она лежит в основе эвиденциальных рассуждений и слияния данных с датчиков/принятия решений.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Dempster-Shafer Theory of Evidence (Belief Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/soft-computing/dempster-shafer-theory
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Байесовская сетьБайесовские методы↔ сравнить
- Рассуждение на основе прецедентов (CBR)Мягкие вычисления↔ сравнить
- Нечеткие когнитивные карты (FCM)Мягкие вычисления↔ сравнить
- Наивный БайесМашинное обучение↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →