简介：针对海量异构数据中难以得到目标综合识别结果问题，提出了一种证据关联挖掘方法。该方法将证据与待证事实进行关联性量化分析，提炼出反映目标综合识别信息不同侧面的证据。首先，建立了证据历史信息分类模型和证据相关强度矩阵；然后，根据新证据信息对模型进行迭代更新，从而将识别信息源包含的数据和信息有效运用于证据理论，并得出目标综合识别的正确结论；最后，仿真试验表明该方法的可行性和有效性，可为多源异类信息融合处理提供参考。
面向目标综合识别的证据关联挖掘方法
