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随着物联网的快速发展，数据融合也随之发展起来、，证据理论是1967 年由Dempster 提出，并有Shafer改进的数学理论，是对概率论的进一步扩充，适用于专家系统、人工智能、模式识别和系统决策等重要领域。他在物联网方面的虽然D_S 证据理论在不确定信息的表示和融合有其独特的优势，但是其也有比较显著的缺点。D_S 组合规则在组合高冲突证据时，常常会出现有悖常理、违反直觉的结论。有关这方面的研究，已经成为当前对D_S 研究的一个热点。目前现存的对D_S 证据理论的改进方法主要归I纳为以下两个方面［5~6并提出了一些改进方法：是从修正D_S 组合规则角度入手，这类方法要是认为D_S 组合规则的归一化系数在遇到高度冲突证据源时表现不好。应该修正融合规则，如Yager提出的去掉归一化因子1/（ 1-k ），并将k 在合成后被赋给m （X），将冲突分解给了未知领域，降低孙全定义了证据的可信度8，在了证据间的冲突。融合时若证据冲突较高，就：会主要用证据的均值进行融合。
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