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条件证据及证据更新研究

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Dempster-Shafer证据理论是一种重要的不确定性信息表示、推理与融合方法.基于Dempster规则进行证据组合时,本质上是对称的,并无主次之分.除对称的组合机制外,自然界中广泛存在着非对称的、条件化的规则与更新方法.在概率框架内,通过定义条件概率,Bayes公式及Jeffery规则,就可以完成概率的更新.文章的工作中对证据理论框架下的证件条件化定义以及证据更新方法进行研究.基于初始证据及新到证据,定义了两种新的条件mass函数(强、弱),并利用文中提出的“类Jeffrey”规则最终实现证据更新.

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来源
《第四届中国信息融合大会》|2012年|32-38|共7页
会议地点武汉
作者
Han Deqiang; 韩德强; Han Chongzhao; 韩崇昭; Yang Yi; 杨艺;
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作者单位

中国航空学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
条件证据; 更新机制; mess函数; 类Jeffery规则;

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