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Dempster-Shafer证据理论
Quick Orientation
一句话看懂
DempsterShafer证据理论（DS证据理论）是一种处理不确定性信息的数学理论，通过信任函数和似然函数来描述证据对命题的支持程度，能够区分"不确定"和"不知道"两种状态。在多传感器数据融合中，DempsterShafer证据理论被列为决策层融合的典型技术。
Sources (1)
第17章_多传感器数据融合/17.2 数据融合的基本原理_1.md
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Knowledge Analysis
知识解析
Dempster-Shafer证据理论
Dempster-Shafer证据理论（D-S证据理论）是一种处理不确定性信息的数学理论，通过信任函数和似然函数来描述证据对命题的支持程度，能够区分"不确定"和"不知道"两种状态。在多传感器数据融合中，Dempster-Shafer证据理论被列为决策层融合的典型技术。
在决策层融合中，每个传感器先对目标属性做出初步决策，然后利用Dempster-Shafer证据理论的组合规则将多个传感器的证据进行融合，得到整体一致的决策结果。其优势在于能够处理不同传感器证据之间的冲突，不需要先验概率信息，比Bayes推理具有更强的灵活性。
Dempster-Shafer证据理论与Bayes推理、加权决策法（投票法）等同属决策层融合的典型技术，与原始层的卡尔曼滤波和特征层的人工神经网络、模糊聚类共同构成了多传感器数据融合的算法体系。
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测试
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