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Klassische Werke der Dempster-Shafer-Theorie der Glaubensfunktionen von Ronald R. Yag-
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- ISBN-13
- 9783642064784
- Book Title
- Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions
- ISBN
- 9783642064784
- Subject Area
- Computers, Technology & Engineering, Mathematics
- Publication Name
- Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions
- Item Length
- 9.3 in
- Publisher
- Springer Berlin / Heidelberg
- Subject
- Engineering (General), Intelligence (Ai) & Semantics, Applied
- Publication Year
- 2010
- Series
- Studies in Fuzziness and Soft Computing Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Item Width
- 6.1 in
- Item Weight
- 44 Oz
- Number of Pages
- Xix, 806 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
This volume is a welcome addition to the literature on the Dempster-Shafer theory. It mayhelp turn the theory, which now enjoys a lively but fragmented existence, into a more coherent and better understood set of tools for pro- bilistic thinking in science and technology. Thevolume'stitlesuggeststhatthetheoryhadaclassicalperiodextending from the 1960s through the 1980s. In its ?rst two decades, it consisted of theoretical writings by the two of us: Dempster's work on upper and lower probabilities in the 1960s and Shafer's work on belief functions in the 1970s. Then interestinapplications suddenly ?owered.After Je?Barnettintroduced thename"Dempster-Shafer"in1981[1],thetheoryquicklyacquiredtextbook statusinarti'cialintelligence.Bytheendoftheclassicalperiod,around1990, the theory had acquired powerful computational tools, remarkably diverse applications, and the attention of many researchers interested in variations and generalizations. By many measures, the theory continues to ?ourish in the 21st century. Internet searches for "Dempster-Shafer" produce ever more hits. The theory is used in many branches of technology,only a few of which are representedin thisvolume.Articlesonthetheoryanditsapplicationsappearinaremarkable number of journals and recurring conferences. Books on the theory continue to appear. In other important respects, however, the theory has not been moving forward.Westillhearquestionsthatwereaskedinthe1980s:Howdowetellif bodiesofevidenceareindependent?Whatdowedoiftheyaredependent?We still encounter confusion and disagreement about how to interpret the theory. And we still ?nd little acceptance of the theory in mathematical statistics, where it ?rst began 40 years ago. We have come to believe that three things are needed to move the theory forward.
Product Identifiers
Publisher
Springer Berlin / Heidelberg
ISBN-10
3642064787
ISBN-13
9783642064784
eBay Product ID (ePID)
109047949
Product Key Features
Publication Name
Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions
Format
Trade Paperback
Language
English
Subject
Engineering (General), Intelligence (Ai) & Semantics, Applied
Publication Year
2010
Series
Studies in Fuzziness and Soft Computing Ser.
Type
Textbook
Subject Area
Computers, Technology & Engineering, Mathematics
Number of Pages
Xix, 806 Pages
Dimensions
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in
Item Weight
44 Oz
Additional Product Features
Intended Audience
Scholarly & Professional
Series Volume Number
219
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Ta329-348
Table of Content
Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions: An Introduction.- New Methods for Reasoning Towards Posterior Distributions Based on Sample Data.- Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping.- A Generalization of Bayesian Inference.- On Random Sets and Belief Functions.- Non-Additive Probabilities in the Work of Bernoulli and Lambert.- Allocations of Probability.- Computational Methods for A Mathematical Theory of Evidence.- Constructive Probability.- Belief Functions and Parametric Models.- Entropy and Specificity in a Mathematical Theory of Evidence.- A Method for Managing Evidential Reasoning in a Hierarchical Hypothesis Space.- Languages and Designs for Probability Judgment.- A Set-Theoretic View of Belief Functions.- Weights of Evidence and Internal Conflict for Support Functions.- A Framework for Evidential-Reasoning Systems.- Epistemic Logics, Probability, and the Calculus of Evidence.- Implementing Dempster's Rule for Hierarchical Evidence.- Some Characterizations of Lower Probabilities and Other Monotone Capacities through the use of Möbius Inversion.- Axioms for Probability and Belief-Function Propagation.- Generalizing the Dempster-Shafer Theory to Fuzzy Sets.- Bayesian Updating and Belief Functions.- Belief-Function Formulas for Audit Risk.- Decision Making Under Dempster-Shafer Uncertainties.- Belief Functions: The Disjunctive Rule of Combination and the Generalized Bayesian Theorem.- Representation of Evidence by Hints.- Combining the Results of Several Neural Network Classifiers.- The Transferable Belief Model.- A k-Nearest Neighbor Classification Rule Based on Dempster-Shafer Theory.- Logicist Statistics II: Inference.
Copyright Date
2008
Illustrated
Yes
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