一种基于子空间证据融合的多视角可信分类方法

本发明提供一种基于子空间证据融合的多视角可信分类方法，包括：通过构建可学习的判别矩阵，将多视角数据映射到统一的判别空间；将判别空间中的特征矩阵输入视角特定的证据深度神经网络，提取视角特定的证据；基于跨视角权重矩阵聚合所有视角特定的证据，生成融合后的结果。本发明的方法有效地平衡了不同视角之间的信息差异，降低了冲突视角对决策结果的负面影响，提高了决策的可靠性。