Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:1107.0082

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:1107.0082 (math)
[提交于 2011年6月30日 ]

标题: 证据组合案例在Dempster-Shafer理论中与概率评估不一致

标题: A case of combination of evidence in the Dempster-Shafer theory inconsistent with evaluation of probabilities

Authors:Andrzej K. Brodzik, Robert H. Enders
摘要: 证据累积的Dempster-Shafer理论是结合来自多个来源的数据的主要工具之一。 在本文中考虑了两个证据体在冲突系数非零情况下的组合的特殊情况。 结果表明,在这种情况下应用Dempster-Shafer组合规则会导致对组合证据的质量评估与通过应用全概率定律得到的相应概率的评估不同。 这一发现支持了在一般情况下对Dempster-Shafer分析结果进行概率解释是不合适的观点。
摘要: The Dempster-Shafer theory of evidence accumulation is one of the main tools for combining data obtained from multiple sources. In this paper a special case of combination of two bodies of evidence with non-zero conflict coefficient is considered. It is shown that application of the Dempster-Shafer rule of combination in this case leads to an evaluation of masses of the combined bodies that is different from the evaluation of the corresponding probabilities obtained by application of the law of total probability. This finding supports the view that probabilistic interpretation of results of the Dempster-Shafer analysis in the general case is not appropriate.
主题: 概率 (math.PR) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:1107.0082 [math.PR]
  (或者 arXiv:1107.0082v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1107.0082
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Andrzej Brodzik [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2011 年 6 月 30 日 22:51:01 UTC (8 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2011-07
切换浏览方式为:
cs
cs.AI
math.PR

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号