belief functions | BriefGPT

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随机集合推理：未来的计划
未来对于随机集合和置信函数理论的研究有以下的主要领域：完善统计推理理论，包括逻辑回归和经典概率定律的推广；进一步发展不确定性的几何方法，包括普适随机集合、更广泛的不确定性度量和替代的几何表示方法；将新理论应用于气候变化、机器学习和统计学习等
PDF7 months ago
一个基础信任函数逻辑
本文研究不确定性理论中的可能性理论、信念函数和不精确概率与模态逻辑之间的二元性质，提出了一种基于最小认知逻辑和波兰式逻辑的简化信念函数逻辑，并且给出了使用 Shafer 基本概率分配的语义。
PDFa year ago
在众包环境中估计贡献者的资格和行为以及答案的聚合
本文提出了一种名为 MONITOR 的方法，用来解决众包平台上不同质量的数据聚合问题。该方法通过估计贡献者的资质和行为来确定其贡献者资料，并利用数据信任理论来考虑其潜在不完美的特点，从而更好地聚合贡献者的数据。在真实数据上的实验表明，MON
PDFa year ago
有序分辨率框架上的信念函数
本研究探讨了有序元素上信任函数的影响，并重新定义了幂空间和有序元素的联合。同时，对有序元素间的距离及其使用进行了研究，并从成员函数重新定义了有序元素的交集的基数。
PDF2 years ago
在不确定性下结合预测：随机决策树的案例
本研究探讨了多个概率预测方法，包括基于信任函数和可靠分类的方法以及我们称之为证据累加的原则。实验结果表明证据累加的效果优于投票和取平均值的方法，特别是在中等规模的叶子节点上。
PDF2 years ago
MM信仰的动态：对复杂系统的连续监测和可视化
本研究考虑了人工智能在复杂人类环境中透明和可解释性的问题，提出了一种基于模式和信念函数的理论框架，并通过高维几何空间的可视化来解释系统行为。
PDF2 years ago
Belnap-Dunn 逻辑下的信念函数更新
本文研究如何通过 Belnap-Dunn 逻辑的框架语义来更新置信度函数，以应对不完整和矛盾的信息，扩展了概率测度和置信度函数的概念。
PDF2 years ago
可传递信念模型与 Dempster-Shafer 模型的其他解释
该研究论述了 Dempster-Shafer’a model 的不同解释及其革新意义。
PDF11 years ago