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针对D-S证据理论的冲突证据融合问题进行了研究，通过对证据进行冲突检验及修正弥补了D-S证据理论在处理冲突证据时的不足。采用了加性策略对事件进行排序的方法，找出证据支持最大的q个事件，就是最有可能是识别结论的q个事件，对其进行冲突检验及修正。解决了D-S证据合成方法组合冲突证据时出现的问题，保证了非冲突证据的有效合成。通过仿真试验表明该算法能有效地排除干扰，得出了符合实际的组合结果。
D-S证据理论及融合冲突证据遇到的问题
D-S证据理论为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法，这使得它在数据融合等领域获得了广泛的应用。但是，D-S证据理论也存在一些不足之处，即组合规则无法处理冲突。当证据间没有冲突或低冲突时，证据的推理基本正常；但当证据之间严重冲突的情况下，组合结果往往与实际情况不相符合。为了解决这一问题，国内外许多学者就适用于冲突证据的合成公式进行了研究[1-4]。
1.1 基本D-S证据理论框架及融合准则
D-S证据理论首先定义识别框架U，它是由一些完备的互不相容的元素组成。对于问题域中的任何命题A，都应包含于U的幂集，用表示。m是命题的基本概率分配函数(Basic Probability Assignment Function, BPAF)，满足以下两个条件的映射： U2(1)式中 2Shafer把基本概率赋值函数解释为证据的主观表示，即对命题A的精确信任程度，表示了对A的直接支持。
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