Dampster-Shafer证据理论作为一种处理认识不确定性的方法,近年来发展迅速。由于其在不确定性知识表示方面的所具有的特点,在解决不确定性问题中它具有其他方法所不具备的优势。 随着证据理论在信息融合、目标识别、决策、预测和人工智能等领域的应用日益广泛,如何处理互相冲突的证据以及在应用如何构造基本置信度函数等问题成为证据理论和应用研究热点。本文针对证据理论所存在的问题进行了研究,主要的工作如下: 首先综述了证据理论研究的最新进展并深入分析了证据理论各个概念的含义。对证据理论存在的问题及解决途径进行了分析。 其次研究了实际应用中经常遇到的证据冲突的处理问题,给出了现有的处理冲突证据的几种改进的Dempster合成法则,并对这些方法进行了比较总结。在此基础上,通过对证据冲突部分进行重新分配,本文提出了一种新的基于专家权威的证据合成方法,利用这种新的证据合成方法对一些冲突证据的例子进行处理,结果表明这种证据合成方法在处理证据冲突时具有一定的优势。 随后对证据理论在决策领域的应用现状进行了综述,针对多目标决策,给出了一个应用证据理论所构建的证据推理模型。 最后总结了全文并提出了一些值得研究的问题。