本文研究了日本最大和最北端的北海道银行分行竞争对农村企业进入和退出的影响。 使用188个城市的面板数据集，我们进行了两阶段最小二乘回归，以检验银行业竞争是否分别影响企业的进入和退出。 尽管经验证据并未强有力地支持企业进入和退出同时关联的概念，但是银行业竞争对企业退出率具有负面影响。 此外，运行看似无关的回归时，可以获得一致的结果。 我们的发现表明，银行之间的激烈竞争无助于企业生存，竞争较弱地区的区域关系银行业务可以阻止企业退出。

Matlab中dither的实现代码巢穴 贝叶斯证据计算的嵌套采样算法的 Python 实现。 该存储库是 Matthew Pitkin 和 Joe Romano 的基于 MATLAB 的 matlabmultinest 代码的一个端口，部分基于 Issac Trotts 的“mininest.py”代码，可在 John Skilling 的网站上找到。 这段代码的目的是重现matlabmultinest代码中作为例子给出的频率模型的贝叶斯证据计算。 这里的例程是用 Python 编写的，应该接受先验密度和似然函数作为参数，并且要求从先验密度生成样本的函数也作为参数传递。 PyNest.nested_sampler 函数应该通过使用差分进化（最初由 Storn 和 Price）生成建议，然后使用 Metropolis-Hastings 规则接受或拒绝这些建议，从而执行带有容差计算的嵌套采样。 这种类型的算法生成可逆马尔可夫链，以便从先验生成一些独立的样本，这取决于采取多少步骤来允许链忘记其起点。 最后，基于现有样本群中最低似然样本设置的硬截断值来接受或拒绝样本。 我对 matlabmu

摘要: 文章详细分析了D- S 证据理论的证据合成原理。针对 D- S 证据理论的不足, 对其合成规则 进行了改进, 基本原则 是要求多种 来 源 的 概 率 分 配 函 数 的 合 成 结 果 满 足“ 少 数 服 从 多 数 ”的 思 维 习 惯; 在Yager合 成 规 则 的 基 础 上, 给 出 了 一 种 新 的 证据理论合成规则, 使冲突证据的合成更为合理。 关键词: 证据理论, 组合规则, 数据融合

基于证据理论的多分类器系统综述

该代码核心为证据距离公式里的D矩阵，通过编写 该代码可以计算各个子集的交集除以并集的情况 拓展性高 适合新手理解和公式理解 推广性高

主要是自己写的基于DS证据理论的MATLAB的证据融合代码，可用于改进的DS证据理论的融合。已经测试过，效果不错，希望大家能喜欢，也可以多多来一起探讨DS证据理论哦。

D-S证据理论融合技术及其应用.pdf

区块链的核心潜力在于分布式数据库的特性及其如何助益透明、安全和效率。过去，机构们使用中央数据储存库来支持交易流程和计算。对数据库的控制权在其拥有者手中，后者管理着对数据库的访问和更新权限，这限制了透明程度和可扩展性，也使得外部人士难以确保数据记录没有被操纵。由于技术限制，分布式数据库基本上是不可能实现的。但随着软件、通信和加密技术的进步，现在一个跨组织的分布式数据库变得可能了。区块链最纯粹的应用形态一比特 币用它来建立和追踪加密货币单位一是 -一个共享的电子交易账本，以- 一个抗干扰的、对所有人公开可见的链条形式，由全网参与者共同记录和验证。许可制或私有变种会在此之上增加一层特权，以决定谁可以参与到这个链条上一-而我们预期大多数的商业应用都会使用某种形式的许可制模型。

证据理论的代码实现，可完成证据之间的融合。用c编写，已经通过测试、

证据理论既能够灵活处理不确定信息, 包括随机性、模糊性、不准确性和不一致性, 又能够有效融合定量信息和定性知识. 目前, 证据理论已广泛应用于评估与决策等多个领域中, 包括多属性决策分析、信息融合、模式识别和专家系统等.