ScholarGate
Trợ lý
Machine learningEvidence theory

Lý thuyết bằng chứng Dempster-Shafer

Lý thuyết Dempster-Shafer là một khuôn khổ toán học để suy luận dưới sự không chắc chắn, tổng quát hóa xác suất Bayes bằng cách biểu diễn rõ ràng sự thiếu hiểu biết. Thay vì buộc một xác suất duy nhất cho mỗi giả thuyết, nó gán khối lượng niềm tin cho các tập hợp các giả thuyết và suy ra một khoảng tin cậy-khả thi, đồng thời cung cấp quy tắc của Dempster để hợp nhất bằng chứng từ nhiều nguồn độc lập. Được phát triển từ công trình năm 1967 của Arthur Dempster và chuyên luận năm 1976 của Glenn Shafer, nó là nền tảng cho suy luận bằng chứng và hợp nhất cảm biến/quyết định.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtTải xuống bản trình chiếu

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

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

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song

Được tham chiếu bởi

ScholarGateDempster-Shafer Theory (Dempster-Shafer Theory of Evidence (Belief Functions)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/soft-computing/dempster-shafer-theory · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026