DS理论

资 源 简 介

DS理论

详 情 说 明

DS理论（Dempster-Shafer Theory）是一种处理不确定性推理的数学框架，也被称为证据理论。它由Dempster在1967年提出，后经Shafer进一步发展完善。该理论广泛应用于信息融合、决策分析、模式识别等领域。

DS理论的核心概念包括识别框架、基本概率分配函数（BPA）、信任函数和似然函数。与传统的概率论不同，DS理论允许将概率分配给命题集合而非单个命题，能够更好地表达"未知"和"不确定性"。

在MATLAB实现方面，DS理论涉及的关键操作包括：证据组合（使用Dempster组合规则）、信任度计算、不确定性度量等。典型的实现需要处理不同来源证据的融合，并计算最终的可信度分布。

DS理论的优势在于能够处理信息不完整的情况，通过组合多源证据来提高决策的可靠性。但同时也面临计算复杂度高、证据冲突处理等挑战。近年来，研究者们提出了多种改进的融合规则来解决这些问题。