证据体的结构化
人工智能
2013-03-26 v1
摘要
在本文中，我们提出了两种结构化证据体的方法，这些方法使我们能够降低证据理论框架中通常执行的操作的复杂性。第一种结构仅根据基数对证据体中的焦元进行划分。利用这种结构，我们能够降低信念函数 Bel、Pl 和 Q 计算的复杂性。此处提出的另一种结构，即层次树（Hierarchical Trees），使我们能够降低 Bel、Pl 和 Q 的计算复杂性，以及相对于暴力算法降低 Dempster 组合规则的计算复杂性。这两种结构都不需要生成参考域的所有子集。
引用
@article{arxiv.1303.5746,
title = {Structuring Bodies of Evidence},
author = {Sandra Sandri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.5746},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1991)