D-S证据理论详解：BPA的Bayes近似及其在人工智能中的应用

本章节深入探讨了贝叶斯逼近在DS证据理论(Bayes Approximation in D-S Evidence Theory)中的应用，由浙江大学计算机科学学院人工智能研究所的徐从富博士编撰，用于研究生课程《人工智能》的教学。徐教授的邮箱地址为xucongfu@zju.edu.cn，他的研究工作主要集中在这一领域，并在2002年首次发布草稿，后经过多次修订，直到2006年。 证据理论，源于A.P. Dempster在1967年的开创性论文《多值映射诱导的上界和下界概率》，是关于不确定性和不完全信息处理的重要理论。早期的里程碑包括A.P. Dempster在1968年的《Bayesian Inference的推广》，这篇论文标志着证据理论从数学概念发展成为一门独立的理论体系。随后，G.A. Shafer在1976年的《证据的数学理论》进一步完善了该理论，使之成为AI领域的核心内容。 在证据理论的实际应用中，本章介绍了理论模型的解释，特别是DS理论（Dempster-Shafer Theory），这是一种处理不确定信息的框架，它提供了一种不同于概率论的不确定性推理方法。DS理论强调用证据集来代表对某个命题的支持程度，而非单一的概率值。这种理论允许处理模糊、不完备或冲突的信息，为人工智能中的决策支持、知识表示和推理提供了有力工具。 章节还涵盖了如何将DS理论应用于计算实践，通过具体例子展示了如何运用证据理论进行推理和决策分析。例如，引用了J.A. Barnett在1981年IJCAI会议上的一篇论文，这是将证据理论引入人工智能领域的关键论文，它展示了理论如何与实际问题相结合，推动了人工智能技术的发展。 本章的主要参考文献构成了证据理论研究的基础，读者可以从中深入了解理论的发展脉络、关键模型以及其实现方法。对于理解DS证据理论在不确定性处理中的核心地位及其在人工智能中的应用具有重要意义。