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D-S证据理论的融合思想主要体现在待识别对象的多个证据的基本概率分配函数通过某种规则融合在一起，求出所有证据的总支持程度，证据理论给出了多源数据的组合规则

我们通过一个案例研究来说明，回归预测是预测运动成绩的最佳方法。 通过从巴西最著名的体育网站之一获得数学家对一级足球晋升的预测，我们表明，当我们期望回归均值时，进行贝叶斯更新会产生误导。 专家未能意识到结果越极端，预期的回归就越大，因为极高的分数表示非常幸运的日子。

为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN :Fuzzy Neural Net- works)和证据理论的新敌我识别方法。该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF :Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM :Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别。仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有

在分布式传感器网络中，各个子网往往具有不同的辨识框架，此时经典的证据理论无法处理。针对这一问题，提出一种动态辨识框下的证据融合理论和条件更新理论的故障检测方法。首先获取最新的观测证据，提出采用模糊隶属度函数作为信任转换的桥梁，完成动态辨识框架下的信任测度；然后利用新来证据的信任测度对已有的证据进行更新，以此进行各个观测区域的故障检测；最后通过构造两个传感器子网S1和S2的分布式检测与识别系统对所提方法进行验证，结果显示该方法在处理动态辨识框架和故障检测方面的有效性。

D-S证据理论作为一种不确定推理方法，已经广泛用于数据融合和目标识别领域。但是D-S 证据合成公式存在不足之处，使证据理论的应用受到了一定的限制。鉴于此，Yager 对合成公式作了改进，但改进后的合成公式又存在着新的问题。文[2]，[3]，[4]针对Yager 合成公式进行了一些改进。综合比较了以上几种合成公式，并对文[4]的合成公式进行了一些修正，使其满足结合律，提高了计算效率。

针对配电网故障信息出现异常尤其是不可识别异常而导致误判的问题，提出了一种基于网络树状图和改进D-S证据理论的配电网故障定位新方法。该方法的突出优点在于使用多源信息进行故障定位，可避免因单源信息发生异常导致的误判。首先提出了一种新的基于网络树状图的搜索算法，该算法利用配电网故障时产生的故障指示器信息、配变报警信息和电话投诉信息建立相应的网络树状图，并通过搜索网络树状图进行故障初步定位。然后利用改进D-S证据理论将每种故障信息的定位结果进行信息融合，得到最终的定位结果。实例结果表明所提方法有效、可行，可以解决故障信息出现不可识别异常时的定位问题。

基本概率分配函数 定义1 基本概率分配函数 M 设函数 M 是满足下列条件的映射： ① 不可能事件的基本概率是0，即 ； ② 中全部元素的基本概率之和为1，即 则称 M 是 上的概率分配函数，M(A)称为A的基本概率数，表示对A的精确信任。 幂集构成一个框架。

论文研究-基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型.pdf,  突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂, 且相关信息具有不确定、不完备的特点. 为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题, 引入模糊证据推理构建分析模型. 首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架, 获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理; 然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型, 通过计算, 给出事件风险程度的合理判断; 最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析. 分析结果表明, 在分析突发事件风险时, 针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性, 同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.