The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory Laurel, MD 20723-6099;
机译:基于信念和合理功能的Deppster-Shafer理论的新信仰分歧措施及其在多源数据融合中的应用
机译:基于Dempster-Shafer理论的大数据冲突证据的不确定性度量和融合规则
机译:认知不确定性下基于Dempster-Shafer理论的Birnbaum重要测度计算方法
机译:Dempster-Shafer类别理论中的措施
机译:CAT(+小类的分类)中的同态限制,及其在代数K-理论和循环空间理论中的应用。
机译:在Dempster-Shafer证据理论中使用改进的信仰熵提供了不完整的信息管理
机译:Depster-Shafer理论中不确定性的新颖衡量标准
机译:用于人员检测的Dempster-shafer融合:使用超声微多普勒和pIR传感器的Dempster-shafer理论的应用。