The objective of this paper is to d

The objective of this paper is to describe the potential o€ered by the Dempster±Shafer theory (DST) of evidence
as a promising improvement on ``traditional'' approaches to decision analysis. Dempster±Shafer techniques
originated in the work of Dempster on the use of probabilities with upper and lower bounds. They have
subsequently been popularised in the literature on Arti®cial Intelligence (AI) and Expert Systems, with particular
emphasis placed on combining evidence from di€erent sources. In the paper we introduce the basic concepts of the
DST of evidence, brie¯y mentioning its origins and comparisons with the more traditional Bayesian theory.
Following this we discuss recent developments of this theory including analytical and application areas of interest.
Finally we discuss developments via the use of an example incorporating DST with the Analytic Hierarchy Process
(AHP). # 2000 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

Kết quả (Việt) 2:

Mục đích của bài này là để mô tả các o tiềm năng ?? đến khía cạnh của lý thuyết Dempster ± Shafer (DST) của bằng chứng
là một bước tiến đầy hứa hẹn trên '' truyền thống '' phương pháp tiếp cận để phân tích quyết định. Dempster ± kỹ thuật Shafer
có nguồn gốc trong công tác Dempster về việc sử dụng các xác suất có giới hạn trên và dưới. Họ đã
sau đó đã được phổ biến rộng rãi trong các tài liệu về Arti®cial Intelligence (AI) và Expert Systems, trong đó đặc biệt
nhấn mạnh được đặt vào việc kết hợp bằng chứng từ di nguồn erent ??. Trong bài báo này chúng tôi giới thiệu các khái niệm cơ bản của
DST bằng chứng, Briey nhắc đến nguồn gốc và so sánh nó với lý thuyết Bayes truyền thống hơn.
Sau này, chúng tôi thảo luận về những phát triển gần đây của lý thuyết này bao gồm các lĩnh vực phân tích và ứng dụng quan tâm.
Cuối cùng, chúng tôi thảo luận về sự phát triển thông qua việc sử dụng một ví dụ kết hợp DST với quá trình phân giải tích
(AHP). # 2000 Elsevier Science TNHH Tất cả các quyền.