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在信念函数框架下,将冲突分解为假设分布。(英语) Zbl 1433.68456
摘要:本文在信念函数理论的框架下,探讨了信息源之间潜在冲突源的识别问题。为此,我们提出将冲突的整体测度分解为一个定义在辨识框架的幂集上的函数。这种分解将冲突的一部分与某些假设联系起来,允许识别冲突的起源,因此,冲突被认为是某些假设的“局部”问题。这比通常的全球冲突或分歧衡量标准更具信息量。在证明了这种分解的唯一性之后,我们用两个例子说明了它的应用。第一个是一个有趣的例子,其中冲突主要由一个假设引起,这一事实允许确定其起源。第二个例子是一个实际的应用程序,即机器人定位,在这里我们展示了将冲突度量集中在“有利”假设(即将被决定的假设)上有助于我们使融合过程更加可靠。

理学硕士:
68T37型 人工智能背景下的不确定性推理
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全文: 内政部
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