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隨著物聯網的快速發展，數據融合也隨之發展起來、，證據理論是1967 年由Dempster 提出，并有Shafer改進的數學理論，是對概率論的進一步擴充，適用于專家系統、人工智能、模式識別和系統決策等重要領域。他在物聯網方面的雖然D_S 證據理論在不確定信息的表示和融合有其獨特的優勢，但是其也有比較顯著的缺點。D_S 組合規則在組合高沖突證據時，常常會出現有悖常理、違反直覺的結論。有關這方面的研究，已經成為當前對D_S 研究的一個熱點。目前現存的對D_S 證據理論的改進方法主要歸I納為以下兩個方面［5~6并提出了一些改進方法：是從修正D_S 組合規則角度入手，這類方法要是認為D_S 組合規則的歸一化系數在遇到高度沖突證據源時表現不好。應該修正融合規則，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域，降低孫全定義了證據的可信度8，在了證據間的沖突。融合時若證據沖突較高，就：會主要用證據的均值進行融合。
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