DS证据理论分类器的结构

DS证据理论分类器的结构包含以下几个部分：

1. 特征提取器：用于从原始数据中提取有用的特征。可以使用各种特征提取技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或自编码器等。

2. DS证据理论推理器：用于根据DS证据理论的规则对提取的特征进行推理。该推理器通常包括两个步骤：合成和决策。在合成步骤中，将来自不同特征提取器的证据进行合成。在决策步骤中，根据最终的证据进行决策。

3. 分类器：用于将决策结果映射到预定义的类别。可以使用各种分类器，如支持向量机（SVM）、随机森林或神经网络等。

4. 性能评估器：用于评估分类器的性能。可以使用各种性能评估指标，如准确率、召回率、F1得分等。

以上是DS证据理论分类器的基本结构，不同的应用场景可能会对其进行适当的修改和扩展。