近日，金博宝188：大数据与人工智能学院教授张钦礼作为第一作者的合作论文“Information fusion for large-scale multi-source data based on the Dempster-Shafer evidence theory”在《Information Fusion》上发表。《Information Fusion》是计算机科学和人工智能领域的国际顶尖权威刊物、中科院一区Top期刊，在“Computer Science: Information Systems”学科394个国际期刊中排名第4，2024年最新影响因子为14.7。这是金博宝188：第一次在该刊发表论文。

论文解决了Dempster-Shafer证据理论用于信息融合时的三个难题。通过引入支持度矩阵解决了BPA难以构造的问题；随后向原数据加入平均值数据解决了证据冲突问题；最后设计了新的证据融合规则，并且证明了新融合规则和经典的Dempster证据融合规则的等价性。新融合规则将证据融合的计算复杂度从指数级将为平方级，从而解决了经典证据融合规则计算的指数爆炸问题。这些研究成果使Dempster-Shafer证据理论用于大规模多源数据信息融合成为可能。

（供稿：数智学院 马小琴/编辑：袁梦成、周庆庆/审核：陆克中、朱坤）