Застосування апарату теорії свідчень Демпстера-Шейфера для інтегрування неповних та неточних даних

Loading...
Thumbnail Image

Date

2025

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Державний університет «Київський авіаційний інститут»

Abstract

Теорія свідчень Демпстера-Шейфера обробляє неточну, суперечливу та невизначену інформацію. Тому вона може бути використана для класифікування гіперспектральних космічних зображень. Правило комбінування Демпстера може комбінувати дані від різних експертів, спектральних каналів та радіолокаційних станцій. Дана теорія також застосовується для вирішення задач у сфері радіолокації, таких як визначення координат об'єкта. The Dempster-Shafer evidence theory handles imprecise, contradictory, and uncertain information. Therefore, it can be used to classify hyperspectral space images. The Dempster combination rule can combine data from different experts, spectral channels, and radar stations. This theory is also used to solve problems in the field of radar, such as determining the coordinates of an object.

Description

1. Chang, C. I. (2013). Hyperspectral data processing: Algorithm design and analysis. Hoboken, N J: John Willey and Sons, 1164 p. 2. Alpert, S. (2020). A new approach to applying the discount rule in hyperspectral satellite image classification. Management of Development of Complex Systems, 43, 76 – 82. dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2020.43.76–82.

Keywords

теорія свідчень Демпстера-Шейфера, правило комбінації Демпстера, неточні дані, базові ймовірності, Dempster-Shafer evidence theory, Dempster combination rule, imprecise data, basic probabilities

Citation

Альперт С. Застосування апарату теорії свідчень Демпстера-Шейфера для інтегрування неповних та неточних даних // Політ. Сучасні проблеми науки: тези доповідей ХХV Міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених . – Київ, ДУ КАІ, 2025. - С. 272-273.