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Erschienen in:
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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Pattern Recognition and Information Fusion Using Belief Functions: Some Recent Developments

verfasst von : Thierry Denœux

Erschienen in: Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The Transferable BeliefModel (TBM) is a general framework for reasoning with uncertainty using belief functions [8]. Of particular interest is the General Bayesian Theorem (GBT), an extension of Bayes’s theorem in which probability measures are replaced by belief functions, and no prior knowledge is assumed [7,6].

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Metadaten
Titel
Pattern Recognition and Information Fusion Using Belief Functions: Some Recent Developments
verfasst von
Thierry Denœux
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty

Print ISBN: 978-3-540-75255-4

Electronic ISBN: 978-3-540-75256-1

Copyright-Jahr: 2007

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-75256-1_1

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