在现代信息处理和人工智能领域，数据融合是将来自多个源的数据和信息结合起来，以获得比单独来源更准确、更可靠的决策基础。在众多数据融合的方法中，Dempster-Shafer证据理论（D-S理论）是一种非常重要的理论工具，广泛应用于不确定信息的处理。本文将详细介绍Dempster-Shafer证据理论在数据融合应用中的研究情况，并从五个主要方面进行描述和比较，最后提出一些新的有价值的研究成果。
D-S理论是一种能够处理不确定性的数学工具，由Arthur Dempster首次提出基础形式，之后由Glenn Shafer在1976年进行了扩展。该理论的核心在于对证据的不确定性度量，提供了一种不同于概率论的框架。在D-S理论中，一个命题的不确定性不是通过概率来表示，而是通过信任函数（belief function）和似然函数（plausibility function）来表达。信任函数用于表示对命题的信任程度，而似然函数则表示对命题可能性的范围。
在D-S理论中，证据组合是一个关键的概念。当有多个证据来源对同一问题给出证据时，如何将这些证据结合起来以获得最终结论，是D-S理论要解决的核心问题。组合规则（combination rules）是D-S理论中的一个基础部分，其中最著名的是Dempster组合规则。然而，在实际应用中，D-S理论也面临着一些挑战，例如如何处理相互冲突的证据、如何在证据不完全时做出合理决策等。
本文综述了Dempster-Shafer证据理论在数据融合应用中的最新研究成果，指出尽管D-S方法已在各种数据融合系统中得到广泛应用，但在应用过程中仍存在许多难点。研究从五个方面对典型的研究进行了描述和比较，并提出了一些认为具有重要价值的新研究。这些方面可能包括证据理论的基本原理和定义、证据的表示和量化方法、证据的组合规则、决策规则以及D-S理论在特定领域中的应用实例。
文章中提到的关键词有：数据融合、Dempster-Shafer证据理论、证据组合、决策制定。文章还可能提及了数据融合领域内的一些著名学者和研究工作，如Smets、Pawlak、Zadeh、Shortliffe等人的贡献，并且可能引入了不同学者对D-S理论的改进和发展，如Yager规则、DSm1规则等。
在描述的方面中，还可能包括了信任函数和似然函数的数学表达，以及如何通过这些函数来计算不同命题的不确定性。此外，文章也可能探讨了D-S理论在处理冲突证据时的策略，以及如何在证据不完整或存在部分不确定性时做出有效决策。
在实际应用方面，D-S理论被广泛应用于专家系统、人工智能、机器学习、网络安全、目标识别等领域。通过使用D-S理论，可以提高系统对信息的处理能力，提高决策的准确性和可靠性。特别是在军事指挥控制领域，D-S理论可以有效整合来自不同传感器和情报源的信息，为指挥决策提供支持。
Dempster-Shafer证据理论在处理不确定性和模糊性信息方面有着独特的优势，特别是在数据融合领域有着广泛的应用。通过对现有理论的研究综述和新研究的提出，可以进一步推动D-S理论在实际问题中的应用，促进科学技术的发展。
