阿诺德·罗克尔;Sylvie Le Hégarat-Mascle酒店;伊莎贝尔·布洛赫;巴斯蒂安·芬克 将冲突分解为信念函数框架中假设的分布。 （英语） 兹比尔1433.68456 国际J近似推理 55，第5期，1129-1146（2014）. 摘要：在本文中，我们将在信念函数理论的框架内解决识别信息源之间潜在冲突源的问题。为此，我们建议将冲突的全局度量分解为识别框架的幂集上定义的函数。这种分解将冲突的一部分与一些假设相关联，可以确定冲突的起源，因此被认为是某些假设的“局部”。这比通常衡量来源之间冲突或分歧的全球标准更具信息量。在展示了这种分解的唯一性之后，我们在两个示例上说明了它的使用。第一个是一个玩具示例，其中冲突主要由一个假设引起，这一事实可以确定其起源。第二个示例是一个实际应用程序，即机器人定位，其中我们显示了将冲突度量集中于“偏好”假设（将要确定的假设）有助于我们对融合过程进行鲁棒化。 引用于4文件 MSC公司： 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词：信念函数;冲突;冲突分解;假设冲突的分布;车辆本地化 软件：SIFT公司;冲浪;快速SLAM;伊莎贝尔 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Roquel}等人，《国际近似推理》55，第5期，1129--1146（2014；Zbl 1433.68456） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿卜杜拉，F。；Nassreddine，G。；Denœux，T.，一种适用于定位加权和箱形状态估计的多假设地图匹配方法，IEEE Trans。智力。运输。系统。，12, 4, 1495-1510 (2011) [2] 贝克·A。；Bouchafa，S。；Aubert，D.，通过立体视觉和自我运动提取检测独立运动物体，（IEEE智能车辆研讨会（IV）（2010）），863-870 [3] H.海湾。；埃斯·A。；Tuytelaars，T。；Van Gool，L.，《加速鲁棒特性（SURF）》，计算。视觉。图像理解。，110, 3, 346-359 (2008) [4] Benavoli，A。；Noack，B.，将卡尔曼的思想推向极端，（第十五届信息融合国际会议（2012），IEEE），1202-1209 [5] 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