证据理论是一种有效的不确定性推理决策方法,在态势评估、模式识别、故障诊断等领域得到国内外普遍关注及应用。证据建模是证据理论进行不确定性推理的第一步,由于证据理论中并没有给出具体的建模方法,它已经成为当前制约证据理论广泛应用的瓶颈问题之一。开放框架D-S理论把证据模型推广到一个随着证据组合而不断丰富完善的开放识别框架,扩展了证据理论的应用范围,为在难以获取完备识别框架的情况下表示与组合证据提供了一种现实可行的有效方法。定义在开放框架上证据的支持函数、反对函数和势函数,为定性和定量评价不同证据确立了一个统一尺度。本课题针对证据建模面临的主要问题进行研究,主要研究工作如下:1、较为系统地论述了证据建模的研究进展,并对存在的问题及解决方法进行了分析;2、基于信息源提供的原始数据,提出一种利用统计特征度量信息源可信度的方法。从数据仿真的结果来看,此度量方法是有效可行的,能较真实地反映信息源可信度。3、提出一种基于信息源可信度的证据建模方法。针对当前的D-S证据模型未考虑或未充分考虑信息源可信度的问题,提出一种分步建模方法,利用开放框架下提出的似然函数折扣策略修正证据模型。通过开放框架D-S理论的分析,由于考虑了各信息源的可信度及在开放识别框架下建模,证据模型更加合理,降低了决策的风险。4、提出相异证据辨识框架建模和融合的问题,进行分析讨论,并并提出一种归一化的解决方法。最后,总结全文并提出一些有待于进一步研究的问题。