DS证据理论.ppt

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浙江大学研究生《人工智能》课件第五章 D-S证据理论 (Chapter5 D-S Evidential Theory ) 徐从富(Congfu Xu) PhD, Associate Professor Email: xucongfu@zju.edu.cn Institute of Artificial Intelligence, College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027, P.R. China March 10, 2002第一稿 September 25, 2006第四次修改稿

Outline n 本章的主要参考文献 n 证据理论的发展简况 n 经典证据理论 n 关于证据理论的理论模型解释 n 证据理论的实现途径 n 基于DS理论的不确定性推理 n 计算举例

本章的主要参考文献 [1] Dempster, A. P. Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping. Annals of Mathematical Statistics, 1967, 38(2): 325-339. 【提出证据理论的第一篇文献】 [2] Dempster, A. P. Generalization of Bayesian Inference. Journal of the Royal Statistical Society. Series B 30, 1968:205-247. [3] Shafer, G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press, 1976. 【证据理论的第一本专著，标志其正式成为一门理论】 [4] Barnett, J. A. Computational methods for a mathematical theory of evidence. In: Proceedings of 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI-81), Vancouver, B. C., Canada, Vol. II, 1981: 868-875. 【第一篇将证据理论引入AI领域的标志性论文】

本章的主要参考文献（续1） [5] Zadeh, L. A. Review of Shafer’s a mathematical theory of evidence. AI Magazine, 1984, 5:81-83. 【对证据理论进行质疑的经典文献之一】 [6] Shafer, G. Perspectives on the theory and practice of belief functions. International Journal of Approximate Reasoning, 1990, 4: 323-362. [7] Shafer, G. Rejoinder to comments on “Perspectives on the theory and practice of belief functions”. International Journal of Approximate Reasoning, 1992, 6: 445-480. [8] Voorbraak, F. On the justification of Dempster’s rule of combination. Artificial Intelligence, 1991, 48:171-197. [9] Smets, P. The combination of evidence in the transferable model. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, 12(5): 447-458. [10] Smets, P, and Kennes, R. The transferable belief model. Artificial Intelligence, 1994, 66: 191-234.

本章的主要参考文献（续2） [11] Voobraak, F. A computationally efficient approximation of Dempster- Shafer theory. International Journal of Man-Machine Study, 1989, 30: 525- 536. [12] Dubois, D, Prade, H. Consonant approximations of belief functions. International Journal of Approximate Reasoning, 1990, 4: 279-283. [13] Tessem, B. Approximations for efficient computation in the theory of evidence. Artificial Intelligence, 1993, 61:315-329. 【注：文献10-12均为证据理论近似计算方法】 [14] Simard, M. A., et al. Data fusion of multiple sensors attribute information for target identity estimation using a Dempster-Shafer evidential combination algorithm. In: Proceedings of SPIE-International Society for Optical Engineering, 1996, Vol.2759: 577-588. 【提出了一种实现证据理论的“修剪算法”】

本章的主要参考文献（续3） [15] Josang, A. The consensus operator for combining beliefs. Artificial Intelligence, 2002, 141(1-2): 157-170. [16] Yang, Jian-Bo, Xu, Dong-Ling. On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humans, 2002, 32(3): 289-304. [17] Yaghlane, B. B., et al. Belief function independence: I. The marginal case. International Journal of Approximate Reasoning, 2002, 29(1): 47-70. [18] Yaghlane, B. B., et al. Belief function independence: II. The conditional case. International Journal of Approximate Reasoning, 2002, 31: 31-75.

本章的主要参考文献（续4） [19] 段新生. 证据理论与决策、人工智能. 中国人民大学出版社, 1993. [20] 徐从富等. Dempster-Shafer证据推理方法理论与应用的综述. 模式识别与人工智能, 1999, 12(4): 424-430. [21] 徐从富等. 面向数据融合的DS方法综述. 电子学报, 2001, 29(3): 393-396. [22] 徐从富等. 解决证据推理中一类“0绝对化”问题的方法. 计算机科学, 2000, 27(5): 53-56. [23] 李岳峰等. 证据理论中的近似计算方法. 吉林大学自然科学学报, 1995, (1):28-32. [24] 刘大有等. 广义证据理论的解释. 计算机学报, 1997, 20(2): 158-164. [25] 刘大有等. 凸函数证据理论模型. 计算机研究与发展, 2000, 37(2): 175-181.

本章的主要参考文献（续5） [26] 杨莹等. 对一种基于证据理论的不确定性处理模型的重要扩充. 计算机学报, 1990, (10): 772-778. [27] 刘大有等. 一种简化证据理论模型的研究. 计算机研究与发展, 1999, 36(2): 134-138. [28] 肖人彬等. 相关证据合成方法的研究. 模式识别与人工智能, 1993, 6(3): 227-234. [29] 孙全等. 一种新的基于证据理论的合成公式. 电子学报, 2000, 28(8): 117-119. [30] 曾成, 赵保军, 何佩昆. 不完备框架下的证据组合方法. 电子与信息学报, 2005, 27(7): 1043-1046. [31] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安交通大学出版社, 1998. pp. 185-197. （第5章第5.5节 “证据理论”）

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