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间歇过程测量数据的高维、非线性、非高斯分布特征直接影响过程测量数据异常检测的准确性，为了融合多源数据异常检测信息，提升间歇过程测量数据异常检测精度，提出了一种基于多证据融合决策的间歇过程测量数据异常检测方法，该方法通过引入证据理论（Dempster-Shafer，D-S），采用主焦元判别伪证据和重新计算证据权重改进冲突证据处理方法，减小了冲突证据对多证据融合决策结果的影响，提高了间歇过程测量数据异常检测的准确率。构建了基于多证据融合的测量数据异常检测模型并将其应用到间歇过程测量数据异常检测决策判决中。实验