D-S论据的数据融合功能

资 源 简 介

D-S论据的数据融合功能

详 情 说 明

D-S理论（Dempster-Shafer Theory）是一种经典的不确定性推理方法，广泛应用于数据融合领域。该理论通过引入信任函数（Belief Function）和似然函数（Plausibility Function），能够有效处理信息不完整或不确定的情况。

### 核心思想 D-S理论将不同来源的证据组合起来，形成统一的置信度评估。其核心操作是Dempster组合规则，它允许将多个证据源的信任度进行合并。例如，在目标识别系统中，多个传感器可能提供相互补充或部分冲突的证据，D-S理论能够将这些信息融合，提高决策的可靠性。

### 功能实现 该程序实现了D-S论据的数据融合功能，用户只需调整参数即可适配具体问题。主要步骤包括： 证据表示：将不同来源的数据转化为信任分配函数（Basic Probability Assignment, BPA）。 冲突处理：通过Dempster规则合并多个BPA，处理证据间的冲突。 决策生成：基于融合后的信任度，选择最可能的假设或结论。

### 应用场景 D-S理论在传感器网络、医学诊断、风险评估等领域具有重要价值，尤其适用于需要综合多源不确定信息的场景。其优势在于能够区分“未知”（不确定性）和“冲突”（矛盾证据），从而提供更稳健的推理结果。