【正文】 ctions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1990, 12(5): 447458. [10] Smets, P, and Kennes, R. The transferable belief model. Artificial Intelligence, 1994, 66: 191234. 本章的主要參考文獻 （續(xù) 1）[11] Voobraak, F. A putationally efficient approximation of DempsterShafer theory. International Journal of ManMachine Study, 1989, 30: 525536. [12] Dubois, D, Prade, H. Consonant approximations of belief functions. International Journal of Approximate Reasoning, 1990, 4: 279283. [13] Tessem, B. Approximations for efficient putation in the theory of evidence. Artificial Intelligence, 1993, 61:315329. 【 注：文獻 1012均為證據(jù)理論近似計算方法】[14] Simard, M. A., et al. Data fusion of multiple sensors attribute information for target identity estimation using a DempsterShafer evidential bination algorithm. In: Proceedings of SPIEInternational Society for Optical Engineering, 1996, : 577588. 【 提出了一種實現(xiàn)證據(jù)理論的 “修剪算法 ”】本章的主要參考文獻 （續(xù) 2）[15] Josang, A. The consensus operator for bining beliefs. Artificial Intelligence, 2023, 141(12): 157170. [16] Yang, JianBo, Xu, DongLing. On the evidential reasoning algorithm for multiple attribute decision analysis under uncertainty. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cyberics – Part A: Systems and Humans, 2023, 32(3): 289304. [17] Yaghlane, B. B., et al. Belief function independence: I. The marginal case. International Journal of Approximate Reasoning, 2023, 29(1): 4770.[18] Yaghlane, B. B., et al. Belief function independence: II. The conditional case. International Journal of Approximate Reasoning, 2023, 31: 3175. 本章的主要參考文獻 （續(xù) 3）[19] 段新生 . 證據(jù)理論與決策、人工智能 . 中國人民大學出版社 , 1993. [20] 徐從富 等 . DempsterShafer證據(jù)推理方法理論與應用的綜述 . 模式識別與人工智能 , 1999, 12(4): 424430. [21] 徐從富 等 . 面向數(shù)據(jù)融合的 DS方法綜述 . 電子學報 , 2023, 29(3): 393396.[22] 徐從富 等 . 解決證據(jù)推理中一類 “0絕對化 ”問題的方法 . 計算機科學 , 2023, 27(5): 5356. [23] 李岳峰 等 . 證據(jù)理論中的近似計算方法 . 吉林大學自然科學學報 , 1995, (1):2832.[24] 劉大有 等 . 廣義證據(jù)理論的解釋 . 計算機學報 , 1997, 20(2): 158164.[25] 劉大有 等 . 凸函數(shù)證據(jù)理論模型 . 計算機研究與發(fā)展 , 2023, 37(2): 175181.本章的主要參考文獻 （續(xù) 4）[26] 楊瑩 等 . 對一種基于證據(jù)理論的不確定性處理模型的重要擴充 . 計算機學報 , 1990, (10): 772778. [27] 劉大有 等 . 一種簡化證據(jù)理論模型的研究 . 計算機研究與發(fā)展 , 1999, 36(2): 134138.[28] 肖人彬 等 . 相關證據(jù)合成方法的研究 . 模式識別與人工智能 , 1993, 6(3): 227234. [29] 孫全 等 . 一種新的基于證據(jù)理論的合成公式 . 電子學報 , 2023, 28(8): 117119.[30] 曾成 , 趙保軍 , 何佩昆 . 不完備框架下的證據(jù)組合方法 . 電子與信息學報 , 2023, 27(7): 10431046. [31] 王永慶 . 人工智能原理與方法 . 西安交通大學出版社 , 1998. pp. 185197. （ 第 5章第 “證據(jù)理論 ”）本章的主要參考文獻 （續(xù) 5） 證據(jù)理論的發(fā)展簡況 證據(jù)理論的名稱 ? 證據(jù)理論 (Evidential Theory) ? DempsterShafer理論 ? DempsterShafer證據(jù)理論 ? DS (或 DS)理論其它叫法： ? Dempster規(guī)則 ? Dempster合成規(guī)則 ? Dempster證據(jù)合成規(guī)則 證據(jù)理論的誕生和形成 ? 誕生 ： 源于 20世紀 60年代美國哈佛大學數(shù)學家 A. P. Dempster在 利用上、下限概率來解決多值映射問題 方面的研究工作。m1() m2() m12()Peter Paul Mary ? 專家系統(tǒng) MYCIN的主要開發(fā)者之一 Shortliffe： 對 證據(jù)理論的理論模型解釋和算法實現(xiàn)進行了研究。 Yen, J. Generalizing the DempsterShafer theory to fuzzy sets. IEEE Trans. on Systems, Man, and Cyberics, 1990, 20(3): 559570.】證據(jù)理論的發(fā)展概況（ 續(xù) 2） 證據(jù)理論在