Dempster-Shafer理论中信度结构的识别与解释
人工智能
2017-07-14 v1
摘要
被称为Dempster-Shafer理论(DST)的证据数学理论，是知识以不同详细程度表达时进行推理的基础。尽管自该理论建立以来已投入大量研究努力，许多问题仍然悬而未决。其中最重要的开放问题之一似乎是频率与证据数学理论之间的关系。该理论被指责将频率排除在其框架之外（或置于一旁）。这一指责的严重性显而易见：(1) 无法运行实验来比较基于DST的真实世界过程模型与真实世界数据的性能，(2) 数据可能无法作为构建适当信度模型的基础。本文中，我们发展了DST的频率主义解释，推翻了上述反对DST的论点。其直接后果是可能开发从数据自动获取DST信度模型的算法。我们针对各类信度模型结构提出了三种此类算法：树结构信度网络、多树信度网络和通用型信度网络。
引用
@article{arxiv.1707.03881,
title = {Identification and Interpretation of Belief Structure in Dempster-Shafer Theory},
author = {Mieczysław A. Kłopotek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03881},
year = {2017}
}
备注
An internal report 1994