---

前言

Dempster-Shafer（D-S）证据理论是一种不精确推理理论，也称为Dempster/Shafer证据理论，它起源于20世纪60年代的哈佛大学，由数学家A.P. Dempster利用上、下限概率解决多值映射问题。该理论最早应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。

Dempster-Shafer（D-S）证据理论是一种在不精确推理领域非常重要的理论，它提供了一种处理不确定信息的方法，并在许多领域找到了应用。然而，它也存在一些限制和挑战，需要在使用时特别注意。

一、D-S证据理论的应用：

目标识别：在军事领域中，D-S证据理论被用于敌我目标识别、精确制导武器的多传感器数据融合等。

在医学诊断、故障诊断、风险评估、技术状态评估等领域，也需要综合考虑来自多源的不确定信息，如多个传感器的信息、多位专家的意见等等，以完成问题的求解，而证据理论的组合规则在这方面的求解发挥了重要作用。

信息融合：D-S算法归属于信息融合领域，它可以对不确定信息进行处理。

在处理过程中，D-S算法是处理不确定信息的理论工具，是用于对不确实信息做智能处理和数据融合典型方法。

二、D-S证据理论的优点：

直观性强：在证据理论中需要的先验数据比概率推理理论中的更为直观、更容易获得。

容易处理不确定信息：Dempster合成公式可以综合不同专家或数据源的知识或数据，这使得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广泛应用。

三、D-S证据理论的缺陷：

证据必须是独立的：这是使用D-S证据理论的一个限制，因为在实际应用中，往往很难保证所有证据都是独立的。

证据合成规则没有非常坚固的理论支持：其合理性和有效性还存在较大的争议。

计算上存在“指数爆炸问题”：这可能导致在处理大量数据时，计算变得非常复杂。

在某些情况下得到的结果违背常理：例如“Zadeh悖论”，这是指当两个证据完全相互独立时，它们的组合可能导致一个不可能的概率值。

四、D-S组合规则：

D-S证据理论的组合规则是通过Dempster合成公式来实现的，该公式将不同证据的信任度进行组合，以获得对某一命题的总体信任度。具体来说，假设有两个证据e1和e2，它们对应的信任度分别为m1和m2，则通过Dempster合成公式可以将这两个证据的信任度组合起来，以获得对某一命题的总体信任度。

---

总结

D-S理论的主要应用包括:信息融合、决策分析、风险评估等。它可以很好地处理来自不同来源的不完整和冲突信息。

D-S理论的主要优点是:可以直接处理未知状态,而不需要给未知状态赋予概率,更贴近实际问题;同时它提供了一种系统的方法来组合不同来源的证据。

D-S理论的主要缺陷是:需要人工指定各种证据的可信度分布,这可能会引入主观因素;计算也相对复杂。

D-S理论中的主要组合规则是Dempster组合规则。该规则通过一个公式来合成来自不同来源的证据,计算出组合后各种假设的置信度分布。