《表3 证据修正示例表：基于改进D-S证据理论的数据融合目标分类》

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《基于改进D-S证据理论的数据融合目标分类》

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A大类存在不同型号的三种变体，分别为A1，A2，A3，B没有变体的存在，C大类也存在三种不同型号的变体C1，C2，C3。在调参过程中，发现在进行变体分类时，某待分类的目标若被误分类，则被误分类为同类别的变体概率比被误分为其他类别的概率高很多倍，即A1被误分为A2或A3的概率比误分为B类或C类目标的概率高出至少一个数量级（具体可以参见后续的融合示例）。基于此先验知识，对KNN的分类输出进行修正，具体修正结果示例参见表3。