在人工智能领域中，如何处理不确定信息数据一直是众多学者关注的热点，而Dempster－Shafer证据理论则是最重要的处理不确定信息的方法之一。作为不确定信息的数学表示，Dempster－Shafer理论与传统的概率方法互为补充,同时它允许把概率指派给集合或者区间，并且不需要先验概率。在许多工程应用中未必能获得精确的测量数据，而Dempster－Shafer理论正是可以应用到这类环境中的一个评估风险和可靠性的重要工具。合并多源数据是这个理论的重要特性。本文基于经典的Dempster－Shafer证据理论，给出了信任函数的概念及其意义，综述目前国内外对信任函数的主要研究及改进与各自的局限性。在讨...The research on uncertain information data processing come into focus in current artificial intelligence research field and evidence theory is very important method of uncertain information processing. Among the processing methods Dempster- Shafer theory offers an alternative to traditional probabilistic theory for the mathematical representation of uncertainty. The significant innovation of this ...学位：工学硕士院系专业：计算机与信息工程学院计算机科学系_计算机应用技术学号：20032800
