Анализ противоречивости информации в теории функций доверия. Ч. 1. Внешний конфликт

А. Е. Лепский

doi:10.25728/pu.2021.5.1

Публикации

?

Анализ противоречивости информации в теории функций доверия. Ч. 1. Внешний конфликт

Проблемы управления. 2021. № 5. С. 3–19.

Лепский А. Е.

Приведен аналитический обзор результатов по анализу противоречивости информации в рамках теории функций доверия (теории свидетельств Демпстера –Шейфера), который интенсивно развивается в течение последних 10–15 лет. В первой части обзора рассматривается понятие меры внешнего конфликта тел свидетельств. Обсуждаются понятия конфликтных и неконфликтных тел свидетельств, а также основные требования, предъявляемые к мерам внешнего конфликта. Анализируются различные аксиомы меры внешнего конфликта. Приведены результаты по общему виду мер внешнего конфликта, удовлетворяющих системе аксиом. Рассмотрены различные способы построения мер внешнего конфликта: метрический, алгебраический и структурный подходы, оценивание с помощью правил комбинирования. Обсуждаются: проблема робастного оценивания внешнего конфликта, соотношение между мерой конфликта и метрикой на множестве тел свидетельств, согласованность правил комбинирования тел свидетельств и мер конфликта. Материал статьи проиллюстрирован большим количеством примеров.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: правила комбинирования combining rules теория функций доверия theory of belief functions inconsistency of bodies of evidence measure of external conflict конфликтность тел свиде-тельств мера внешнего конфликта

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Анализ данных и выбор решений в задачах исследования социально-экономических и политических систем (2021)

Zα and Zβ Localize ADAR1 to Flipons That Modulate Innate Immunity, Alternative Splicing, and Nonsynonymous RNA Editing

Herbert A., Cherednichenko O., Lybrand T. и др., International Journal of Molecular Sciences 2025 Vol. 26 No. 6 Article 2422

Добавлено: 22 июня 2026 г.

Международная конференция «Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологи- ях искусственного интеллекта», приуроченная к 205-й годовщине со дня его рождения» : Материалы конференции. / (Обнинск, 14–16 мая 2026 г.): Материалы конференции. Под ред. акад. В.Б. Бетелина. — Калуга: Калужский печатный двор, 2026. — 232 с.

Калужский печатный двор, 2026.

Сборник трудов конференции "Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологиях искусственного интеллекта» ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ВИДЕОКОНТЕНТ

Стогниева О. Н., Чеснокова Н. Е., Отечественная и зарубежная педагогика 2026 Т. 1 № 3 (115) С. 123–131

Внедрение генеративных инструментов искусственного интеллекта в образовательную практику актуализирует проблему педагогически обоснованного использования данных технологий при создании образовательного видеоконтента, который всё чаще применяется в языковом и профессионально-ориентированном обучении. Цель статьи — провести сравнительный анализ образовательного видеоконтента, созданного с применением генеративных ИИ-инструментов, с позиций теории когнитивной нагрузки и принципов педагогического дизайна, а также выявить дидактические условия повышения ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484)

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

Measuring External Conflict in Dempster-Shafer Theory Based on Kantorovich Problems

Bronevich A., Лепский А. Е., International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 190 Article 109597

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

Анализ противоречивости информации в теории функций доверия. Ч. 2. Внутренний конфликт

Лепский А. Е., Проблемы управления 2021 Т. 6 С. 3–14

Во второй части обзора рассматривается понятие меры внутреннего конфликта тела свидетельств в рамках теории функций доверия (теории свидетельств Демпстера – Шейфера). Рассматривается понятие неконфликтных фокальных элементов одного тела свидетельств, а также требования, предъявляемые к мерам внутреннего конфликта. Обсуждается некоторая аксиоматика меры внутреннего конфликта, основанная на усилении желательных свойств. Анализируются результаты об общем виде меры внутреннего ...

Добавлено: 24 декабря 2021 г.

Belief Functions: Theory and Applications: 6th International Conference, BELIEF 2021, Shanghai, China, October 15–19, 2021, Proceedings

Springer, 2021.

Добавлено: 20 октября 2021 г.

Decompositional approach for evaluation of internal conflict in the framework of the evidence theory

Лепский А. Е., Нечеткие системы и мягкие вычисления 2020 Vol. 15 No. 1 P. 43–63

Добавлено: 17 сентября 2020 г.

Application of the Belief Function Theory to the Development of Trading Strategies

Лепский А. Е., Suevalov A., Procedia Computer Science 2019 Vol. 162 P. 235–242

Добавлено: 1 января 2020 г.

On the Conflict Measures Agreed with the Combining Rules

Лепский А. Е., , in: Belief Functions: Theory and Applications 5th International Conference, BELIEF 2018, Compiègne, France, September 17-21, 2018, ProceedingsVol. 11069.: Springer, 2018. P. 172–180.

Добавлено: 24 сентября 2018 г.