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摘要
将信度函数转换为合理的概率分布是解决信息融合、专家决策以及多目标分类问题的关键。基于量子基本信度指派（QBBA）的生成方法，构建了一种信度演化有向无环图（BEDAG），并赋予了信度函数的概率转换问题一个新的解释。在此基础上，利用量子计算中的RY旋转门来模拟QBBA的信度在BEDAG传递的过程，并提出了一种新的概率转换方法。根据概率信息容量（PIC）这一指标验证，相比之前提出的经典方法，对于相同的信度函数，该方法可以产生更高的PIC值。因此，提出的方法更适合用于不确定环境下的信息融合与决策。
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