信息融合理论是协同利用多源信息,以获得对事物或目标的更客观、更本质认识的信息综合处理理论方法,它已经在军事、工程、生物科技等众多领域得到广泛应用。Dempester-Shafer证据理论(简称为D-S证据理论)则是信息融合理论中的一种重要方法。D-S证据理论是对传统概率论的直接推广,与传统的概率论相比较而言,D-S证据理论既能有效表达随机不确定性,又能表达不完全信息以及主观不确定信息。同时,Dempester融合规则满足交换律、结合律等优良数学特性,可以在先验信息缺乏的情况下实现证据融合,融合后能够有效降低系统的不确定性。这些优点使得D-S证据理论在理论研究和工程实践中受到广泛的关注,然而,D-S证据理论仍存在一些问题需要解决,其中主要的一个问题是:当证据高度冲突时,利用Dempester融合规则,融合结果往往有悖常理。本文针对冲突证据融合问题,分别从改进冲突程度的度量(冲突系数)、改进融合规则及不完备证据融合中冲突问题等方面展开研究,主要研究成果和创新点如下:提出了基于库仑定律的冲突证据融合方法。因D-S证据理论中Dempester融合规则中的经典冲突系数K并不能完全有效的度量证据间的冲突,本文将每条证据分别作为一个整体,类比库仑定律,把证据看作电荷,将两条证据的熵类比成电荷的电量,证据的距离类比为电荷间的距离,最终定义两条证据之间的相互作用力,用这个相互作用力的函数定义证据间新的冲突系数,然后得到证据新的融合规则。通过算例表明,新的冲突系数能够有效度量证据间的冲突,利用新的融合规则所得融合结果符合常理。提出了将冲突因子按冲突证据在所给已知证据中所占比例分配给识别框架中焦元的方法。该方法回答了将证据冲突分配给哪些子集以及对各子集按什么比例分配的问题。通过算例对Dempester融合规则以及其他几种改进方法和新的融合规则对融合结果进行对比研究表明,利用改进的新方法融合所得结果,能够有效的处理冲突证据融合问题,也能有效处理零元悖论问题。同时利用随机生成的多组证据进行融合,验证了提出的方法具有较好的稳定性。在D-S证据理论中,要求辨识框架中的元素互斥和完备,为了克服这些缺陷和不足,D数理论作为一种新的不完备信息处理理论提出并被广泛应用。对于冲突证据问题,我们借助于相关研究中冲突再分配的思路,根据所给信息是否完备,定义了两个新的D数的融合规则,但是由于非互斥度的求法具有人为主观性和不确定性的缺陷,使得在进行D数融合时不具有较好的操作性,本文在此基础上提出了一种新的非互斥度求法,客观的给出了非互斥度的定义,并导出了两种不完备信息新的融合规则,数值实例表明新的融合规则能有效处理不完备信息冲突证据问题。