证据分步合成算法研究：合理性分析与冲突解决策略

"这篇论文深入探讨了D-S证据理论中的冲突证据分步合成问题，针对这一领域的理论合理性及合成结果的收敛性进行了分析。作者提出了一种新的算法，该算法结合了Dempster合成公式与加权平均法，旨在解决高度冲突证据的合成问题。论文指出，传统的Dempster合成在处理冲突证据时可能产生不合理的结果，并列举了国内外学者对此问题的各种改进方法，包括规则修改和证据修改两大类。Yager、Person、孙全、邓勇、肖明珠等人的工作被引用作为示例，展示不同方法的优点和局限性。论文还介绍了Murphy、Lefevre、Ali等人的策略，强调了这些方法在冲突消解和合成结果收敛性方面的表现。最后，作者陈强、卢愿、李彬和黄丹丹提出了一个根据预设冲突阈值选择合适合成公式的混合算法，其在仿真比较中显示了更简捷的计算过程和更好的收敛效果。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. D-S证据理论：Dempster-Shafer证据理论是一种处理不确定性和不完整性信息的框架，它允许证据间的冲突处理。 2. 分步合成方法：在证据合成过程中，分步合成是将多个证据逐步合并的过程，以期获得更全面的决策信息。 3. 冲突证据：当两个或更多证据在某些方面不一致时，会发生冲突，这可能导致合成结果不合理。 4. Dempster合成公式：经典的Dempster合成规则在处理冲突证据时可能存在问题，可能导致不期望的合成结果。 5. 改进合成算法：为了解决冲突，学者们提出了多种改进策略，如规则修改（如Yager和Person的方法）和证据修改（如Murphy和Lefevre的策略）。 6. 加权平均法：这种方法用于调整证据合成，以缓解冲突并提高合成结果的合理性。 7. 冲突阈值：在新提出的算法中，通过预设的冲突阈值来决定使用哪种合成公式，以优化计算过程和收敛性。 8. 模拟比较：通过与现有方法的对比，新算法证明了其在计算效率和合成结果质量方面的优势。 这篇论文的研究对理解和改进D-S证据理论中的冲突处理提供了有价值的贡献，特别是对于那些涉及复杂和冲突信息的决策系统设计者和研究人员来说，具有重要的参考价值。