MATLAB DST工具箱：Dempster-Shafer理论实现与不确定性建模工具

资 源 简 介

该MATLAB工具箱完整实现了Dempster-Shafer理论（DST），支持基本概率分配（BPA）操作、Dempster组合规则计算和证据冲突度分析。适用于证据推理、不确定性建模和决策分析场景，帮助用户高效处理不确定信息。

详 情 说 明

Dempster-Shafer Theory MATLAB Toolbox (DST工具箱)

项目介绍

DST工具箱是一个基于MATLAB平台的Dempster-Shafer理论（证据理论）完整实现工具集。该工具箱专门为不确定性推理研究设计，提供了证据建模、组合计算和决策分析的一整套解决方案。适用于机器学习中的不确定性处理、多传感器数据融合、风险评估与决策支持等领域的研究与应用。

功能特性

• 基本概率分配（BPA）管理：支持BPA数据的定义、验证和基本操作
• 证据组合计算：实现标准的Dempster组合规则，支持多证据融合
• 不确定性度量：计算信任函数（Belief）和似然函数（Plausibility）
• 冲突分析：提供证据间冲突系数（K值）等冲突度量指标
• 决策支持：基于置信度阈值的最优命题推荐与决策分析
• 可视化输出：生成信任区间图、证据关系图等直观的图形化分析结果

使用方法

基本输入参数

1. 基本概率分配（BPA）数据：以矩阵或结构体形式输入各命题的信度值
2. 辨识框架定义：使用元胞数组或数值向量指定命题集合
3. 证据组合参数：可选参数，包括冲突处理规则和归一化选项
4. 决策阈值设置：设定用于决策分析的置信度或似然度阈值

典型输出结果

• 经过Dempster规则融合后的组合BPA结果
• 各命题的信任函数与似然函数数值
• 证据间冲突系数（冲突因子K）等度量指标
• 基于置信度的决策分析报告
• 信任区间图、证据组合关系图等可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱
• 推荐内存4GB以上以获得最佳性能

文件说明

main.m文件作为工具箱的核心入口，集成了证据理论的关键计算功能，包括基本概率分配的初始化处理、多证据的Dempster组合规则执行、信任区间与似然函数的系统计算、证据冲突程度的量化分析以及决策支持机制的实现。该文件通过模块化设计将证据推理的完整流程整合为统一的调用接口，同时负责生成各类可视化分析图表。