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第八章 适应纷繁复杂的信息社会的更新机制（第6页）

，出现这一事件的概率必然为1。

然而，信任度函数是一种与概率完全不同的思维方式。

我们可以通过下述方法进行分析。

你现在完全没有“明”

的证据，也没有“赝”

的证据。

在这种情况下，针对两者中的任何一种情况，分配的信任度都应该是0。

也就是说，Bel（明）等于0，Bel（赝）也等于0。

这样一来，大家肯定就明白了为什么信任度函数与所谓的概率是不同的。

因为在概率的情况下，如果“明”

的概率为0，那么“赝”

的概率肯定为1。

与之相反，如果“赝”

的概率为0，那么“明”

的概率肯定为1。

根本不会出现双方均为0的情况。

但是，在谢弗的信任度函数中，非常重视证据。

虽说一方缺乏证据证明自身成立，但这并不意味着另一方就一定有证据证明自身成立。

因此，即使Bel（明、赝）等于1，也可能会出现Bel（明）等于0且Bel（赝）等于0的情况。

我们再来看一下多少存在一些证据的情况。

假设陶罐的所有者是精通中国古董的人。

由此，可以评估“明”

的信任度为0.3。

此外，陶罐看起来不太旧，可能不是古董。

根据这一证据，可以评估“赝”

的信任度为0.6。

有一点希望大家特别注意，即使在这种情况下，Bel（明）与Bel（赝）之和也只有0.9，还是不足1。

这就意味着缺乏足够的证据。

如果运用邓普斯特的上限概率和下限概率理论进行分析，结果就会变成下述情况。

在遥控飞机坠毁的实例中，如果将区域1～30（陆地区域）作为事件“陆”

的证据，则Bel（陆）等于0.3；如果将区域31～90（水面区域）作为事件“水”

的证据，则Bel（水）等于0.6。

此外，区域91～100（不能说一定是陆地，也不能说一定是水面），可以解释为证据不足的部分，也就是0.1。

主犯究竟是谁？

下面，我们结合一个稍微复杂一些的例子，对谢弗的理论进行更加深入的说明。

假设有嫌犯a、嫌犯b、嫌犯c三个涉嫌同一案件的犯罪嫌疑人，他们需要接受法庭的审判裁决。

上述三人都接受有罪的指控，但都不承认自己是主犯。

因此，必须通过审判决定到底谁是主犯。

法官将根据三位嫌犯以及证人的证词，最终审议判决谁是主犯。