ScholarGate
Asistent
Machine learningEvidence theory

Teória dôkazov Dempster-Shafer

Teória Dempster-Shafer je matematický rámec pre uvažovanie pod neistotou, ktorý zovšeobecňuje Bayesovskú pravdepodobnosť explicitným reprezentovaním nevedomosti. Namiesto vynucovania jedinej pravdepodobnosti pre každú hypotézu priraďuje masovú dôveru množinám hypotéz a odvodzuje interval dôvery-plauzibility, pričom poskytuje Dempsterovo pravidlo na zlúčenie dôkazov z viacerých nezávislých zdrojov. Vyvinutá z práce Arthura Dempstera z roku 1967 a monografie Glenna Shafera z roku 1976, tvorí základ dôkazového uvažovania a zlúčenia senzorov/rozhodnutí.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroStiahnuť snímky

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Porovnať vedľa seba

Odkazujú sem

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