1) Degree of belief
信任度函数
2) Belief function assignment
信任度函数分配
3) belief functions
信任函数
1.
The connections among random sets, rough sets,and belief functions are discussed.
为了处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识 ,介绍了一个新的领域———粗糙集的基本概念及其有关进展 ,提出了基于随机集的研究框架 ,进一步用随机集去描述粗糙近似算子 ,并讨论了随机集、粗糙集和信任函数之间的关
4) belief function
信任函数
1.
The relationship between basic probability assignment(BPA) and belief function is studied in this paper.
在深入研究证据理论中基本可信度分配和信任函数的关系基础上,首次提出把信任函数作为基本可信度分配进行数据融合的思想。
2.
Time-effect function is defined to describe the changing credibility over time and joints in the belief function.
文中使用时效函数衡量证据有效性与时间关系,并将其引进信任函数,用于地震信息判定级融合评估,仿真实验取得有意义结果。
3.
Within the framework of evidence theory,data fusion consists in obtaining a single belief function by the combination of several belief functions resulting from distinct information sources.
在证据理论框架中,数据融合是将几个来自不同证据源的信任函数组合成一个信任函数,Dempster组合规则是人们常用的方法,但由于此规则是通过按比例放大组合后焦元的基本信任指派值而使其满足信任函数的标准定义,尽管这一标准化方法有逻辑上的解释,但还是招致诸多批评,并提出了一些修正的组合规则。
5) belief function
信度函数
1.
Because some combat effectiveness indexes which are related to human behavior are difficult to be quantified with belief function to explore indefinite problems.
针对某些作战效能指标由于与人的行为等因素关系密切而难以量化,运用信度函数探索不确定评价问题。
2.
The main idea was to obtain belief function using the wavelet coefficient of infrared images and low light level images,then construct fuzzy density using the fuzzy edge evaluation function of local area,finally get fused wavelet coefficient by fuzzy integral and reconstruct fused image by inverse wavelet transform.
首先利用小波系数的区域特征获取模糊积分的信度函数,其次根据局部窗口内的模糊边缘评价函数自适应地构造模糊密度,最后由Choquet模糊积分确定融合后的小波系数,从而得到融合图像。
3.
According to the measurement results of the temperature and the voltage of circuit component,the belief function assignment of two sensors to circuit component,and the fusion belief function assignment was obtained by using DS rule and fuzzy method respectively,th.
通过测试电路中的被诊断元件的工作温度和工作电压,得出了DS证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配,再分别利用利用模糊规则和DS联合规则得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件。
6) belief functions
信度函数
补充资料：函数逼近度
函数逼近度
approximation of functions, measure of
函数通近度【叩p门‘m涌田of抽n‘叨s，measu花of;.明痴栩...中担阅浦Me禅]，函数逼近的度量 逼近误差的定量表示.当考虑用函数价逼近函数f时，常用包含f和甲的函数空间中的度量来定义逼近度群了，树.例如，若f和职是区间【a，b]上的连续函数，则通常使用C【a，b1的一致度量作为逼近度，即 风/，职)=max{f(z)一例r)}. 。《i‘h-如果不能保证被逼近函数是连续的或问题的条件暗示了f和职在【a，b]上平均意义下接近的重要性，则可采用空间气[a，b]中的积分度量作为逼近度，即 b 可，，)=j。(‘)If(，)一，(，)}，*，，>o，其中q(t)是权函数.就实际问题而言，p=2的情形是最常用也是最方便的.见函数的均方通近(mcan squ-are aPProximation of a function). 逼近度可以只涉及到f和毋在【a，b]上某些离散点红(k=l，…，n)的值，例如: 以f.。、=max}f了r:)一叫I:)}， l《k《月- 可，p)=艺qk If(，、)一中(tk)I’， k=l其中乳是正系数. 用类似方式可定义两个或更多个变量的函数逼近度. 函数族F对函数f的逼近度通常定义为.佳通近(best aPProximation) E(f，月=叮，F)=i过叮，毋)· 中〔I而 E(叭，F)=风业，月=sup iof风f、价) f〔皿中〔F’常被看作是某个固定集F中的函数中对f所在的函数族叭的逼近度.它刻画了叨中的函数与最靠近它们的F中的函数之间的最大偏差. 在任一度量空间X中考虑函数逼近时，一般将x和“(或集F)之间的度量距离p(x，u)(或p(x，F》视作元素u(或集F)对元素x的逼近度料(x，的.【补注】逼近度也称作误差度(error measure).
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条