空间信息技术的成熟使得与空间数据挖掘相关的技术迅速发展,基于不确定性推理的证据权模型在空间数据挖掘领域中具有重要的地位。传统的证据权模型在实际应用过程中由于证据因子之间独立性的限制和因子预处理等方面的制约,其评价结果的准确性在一定程度上会受到影响。本文针对证据权模型在空间数据挖掘工作中存在的问题和不足,通过对不同空间数据挖掘相关的模型和应用实例进行深入分析和研究,对现有证据权模型的主要步骤进行改进,以提高模型评价结果的准确性。针对初选证据因子与研究目标可能不相关的问题,引入相关系数的概念,提出一种基于相关系数的证据因子筛选和最佳临界值确定方法,有效减少了与评价目标无关的因素对最终结果的影响;针对不同证据因子属性数据的量纲和含义各不相同的问题,借鉴模糊证据权中模糊转换的方法,设计实现了基于模糊隶属度的证据图层去噪声及数值归一化算法,对图层进行标准化处理;针对证据因子间不满足证据权法中相互独立的前提条件的问题,将逻辑回归模型和证据权模型相结合,提出了一种改进的证据权重计算算法,利用逻辑回归系数对证据权重进行修正,有效削弱了不独立性对评价结果的影响;最后,设计实现了基于改进证据权模型的农田生产潜力评价系统,并以威海市的土地利用情况作为研究对象,构建了农田生产潜力评价应用实例。