DSmT证据推理的组合公式计算函数

资 源 简 介

DSmT证据推理的组合公式计算函数

详 情 说 明

DSmT（Dezert-Smarandache Theory）是一种处理不确定性和冲突信息的证据推理方法，尤其在信息融合领域有广泛应用。其核心在于组合公式的计算，该函数旨在实现不同证据源的合成。

### 功能概述 该计算函数主要用于处理多个证据源的信息组合，基于DSmT的混合规则或经典DSm组合规则，有效解决证据间的高冲突问题。通过输入各证据的基本信任分配函数（BBA），函数能够输出组合后的信任分配结果。

### 关键特性 冲突处理：支持DSmT的混合规则，可调整冲突分配策略以适应不同场景。 灵活性：允许用户自定义辨识框架（例如，定义超幂集结构），适应非排他性假设的推理需求。 扩展性：函数设计兼容经典Dempster-Shafer（DS）理论，便于与传统证据推理方法对比。

### 适用场景 多传感器数据融合（如目标识别、故障诊断）。 专家系统中不确定信息的动态合成。 需处理高度冲突或模糊证据的决策分析。

通过该函数，用户可高效实现复杂的证据组合计算，而无需关注底层数学细节。具体参数配置和规则选择可参考函数内嵌的帮助文档。