这是一个国外的DST的Matlab工具箱，很全面的反映了dempster

资 源 简 介

这是一个国外的DST的Matlab工具箱，很全面的反映了dempster

详 情 说 明

Dempster-Shafer理论（DST）是一种处理不确定性和不完全信息的数学框架，广泛应用于决策支持、信息融合和人工智能领域。这个国外的Matlab工具箱为研究者提供了全面且权威的DST实现工具，涵盖了Dempster-Shafer理论的核心功能。

该工具箱可能包含以下关键功能： 基本概率分配（BPA）：支持用户定义和操作证据的基本概率分配函数。 Dempster组合规则：实现证据的组合与冲突处理，这是DST的核心算法之一。 不确定性度量：提供对证据的信任度（Belief）和似然度（Plausibility）的计算。 决策支持工具：可能包含基于DST的决策分析功能，帮助用户从多源证据中得出结论。

对于学习DST的研究者或工程师来说，这个工具箱可以作为实践和验证理论的重要工具。其全面的功能覆盖了从基础概念到高级应用的多个层面，尤其适合需要在Matlab环境下快速实现DST算法的用户。