针对智能信息处理中Dempster 组合规则不能处理高度冲突的问题,考虑到序贯证据的序列性具有高效的抗干扰性<br>能,因此本文提出了一种基于马尔科夫链的冲突证据组合方法. 首先,从经典马尔科夫链中的确定性状态描述扩展到不确定<br>性状态描述,然后,以滑动窗口宽度l 对序贯历史证据进行采样,并利用相似性测度计算的权重来修正它们,从而对修正后的<br>历史证据进行马尔科夫建模,并根据转移概率矩阵,计算证据代表,最后,利用Murphy 组合规则对该证据代表组合l ¡ 1 次.<br>当然,本文方法也比较适合批量同步融合. 大量的仿真实验对比分析表明,该方法优势比较明显,有效地解决了冲突证据合成<br>出现的问题,并能有效兼顾合成结果的鲁棒性和灵敏性.