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针对目标识别的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题，提出一种基于神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合的改进方法。该方法利用D-S理论来表示和处理不精确的、模糊的信息，利用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题，充分发挥了神经网络自学习、自适应和容错的能力，提高了系统识别率。最后经过实验，对几种空中目标进行身份估计数据融合，通过计算机仿真证实了该方法的有效性。