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在信任函数理论框架下,基于辨识框架幂级上执行融合运算会导致很高的计算复杂度,从而影响了信任函数理论的实用效果.为了克服这个问题,提出了一种基于二次分配的目标综合识别近似计算方法,在第一次BBA分配中,重点考虑保留焦元和剩余焦元的四种集合关系,找到最接近的焦元对,在二次分配中,为保留更多确定性信息,把剩余BBA先转换成投注概率,再进行二次分配.实验证明了该方法比其他方法具有更高的融合精度.