德普特-谢弗融合

德普特-谢弗融合是一种基于证据理论（信任函数）的集成方法，通过将基本概率质量分配给假设的子集来组合来自多个源的预测。它不要求对单个结果的概率分布，而是允许对结果集的不确定性进行建模，从而提供更丰富的置信度和怀疑度表示。该方法由Dempster（1968）提出，Shafer（1976）对其进行了形式化，在源不可靠、相互冲突或提供部分证据时特别有用。