Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions

828 Seiten, Taschenbuch
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Reihe Studies in Fuzziness and Soft Computing
Themen Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Wirtschaftswissenschaft Wirtschaftstheorie und -philosophie
ISBN 9783642064784
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 23.11.2010
Größe 235 x 155 mm
Verlag Springer Spektrum
Herausgegeben von Liping Liu, Ronald R. Yager
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Kurzbeschreibung des Verlags

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.

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