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隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)融合也隨之發(fā)展起來、，證據(jù)理論是1967 年由Dempster 提出，并有Shafer改進(jìn)的數(shù)學(xué)理論，是對概率論的進(jìn)一步擴(kuò)充，適用于專家系統(tǒng)、人工智能、模式識別和系統(tǒng)決策等重要領(lǐng)域。他在物聯(lián)網(wǎng)方面的雖然D_S 證據(jù)理論在不確定信息的表示和融合有其獨(dú)特的優(yōu)勢，但是其也有比較顯著的缺點(diǎn)。D_S 組合規(guī)則在組合高沖突證據(jù)時，常常會出現(xiàn)有悖常理、違反直覺的結(jié)論。有關(guān)這方面的研究，已經(jīng)成為當(dāng)前對D_S 研究的一個熱點(diǎn)。目前現(xiàn)存的對D_S 證據(jù)理論的改進(jìn)方法主要?dú)wI納為以下兩個方面［5~6并提出了一些改進(jìn)方法：是從修正D_S 組合規(guī)則角度入手，這類方法要是認(rèn)為D_S 組合規(guī)則的歸一化系數(shù)在遇到高度沖突證據(jù)源時表現(xiàn)不好。應(yīng)該修正融合規(guī)則，如Yager提出的去掉歸一化因子1/（ 1-k ），并將k 在合成后被賦給m （X），將沖突分解給了未知領(lǐng)域，降低孫全定義了證據(jù)的可信度8，在了證據(jù)間的沖突。融合時若證據(jù)沖突較高，就：會主要用證據(jù)的均值進(jìn)行融合。
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