登普斯特 shafer 理论 inmplementation

资 源 简 介

登普斯特 shafer 理论 inmplementation

详 情 说 明

Dempster-Shafer理论（证据理论）是一种处理不确定性和不精确概率的数学框架，它扩展了传统概率论。该理论通过基本概率分配函数来表示证据对命题的支持程度，能够区分"不确定性"和"未知性"。

在IPP工具箱中实现Dempster-Shafer理论时，主要涉及三个核心概念： 识别框架：定义所有可能互斥假设的集合 基本概率分配：为每个子集分配信任度 Dempster组合规则：合并不同证据源的信任函数

该理论的独特优势在于能够明确表示无知状态（通过向全集分配概率）以及处理冲突证据的组合。相比贝叶斯方法，它不需要先验概率分布，更适合证据不完整或专家意见不一致的场景。