离散信息在专家系统、模式识别、决策分析等领域普遍存在,为了解决这类信息融合问题,提出一种离散证据推理方法.首先,将每个离散证据拆分成一类单点值证据;然后,以冲突最小化为目标修正类内证据,并采用证据推理进行组合;最后,以同样的方法对类间证据进行修正与组合.所提出方法不仅可以解决离散证据的内外部冲突问题,而且能够克服运算量过大的问题.算例分析表明了所提出的方法是合理且有效的.
证据推理 离散值 证据冲突 优化组合