改进的D-S 理论在ETC 系统中的应用研究

加车型）对命题的识别框架的支持度分别为：

根据给出的数据，用早先的D-S 证据理论进行融合结果如下：

若用改进的D-S 的合成规则进行融合得出的结果又如下：

上述列举是在理想情况下得到的一组数据，在实际中数据的概率并非如此，现在对两种算法进行Matlab 仿真，取随机30 组数据，并进行计算。如表1、图2：

结果表明，通过改进的合成法则验证了预期要达到的结果，曲线的逼真度好于之前，使融合效果更为理想。

3 结语

鉴于 D-S 证据理论因冲突信息比较大的情况下会出现融合的问题，本文在分析已有的改进思想的基础上，通过引入冲突因子，针对改进方法和原有的问题，成功地将其应用于证

据理论的修改中。理论的推理和数据的应用实验结果表明，改进的方法，能解决高冲突信息量的证据融合问题，仿真结果表明预期的效果比理想的更稳定、更可靠，提高了融合识别的可靠性和有效性。对证据理论在以后更广泛的应用提供了一个借鉴之处。