项目"基于证据理论的信息融合及应用"在多项国家自然科学基金、重庆市杰出青年科学基金等基金课题资助下，经过多年的理论创新与应用研究，在非完备不确定信息的表示与建模、冲突信息分析与度量、多源信息融合算法、基于不确定信息的决策、多源信息融合应用等重大问题上取得了一系列重要的理论成果。该项目的主要科学发现包括以下三个方面：

    一、建立了开放世界下新的多源信息融合框架--D数理论，突破了辨识框架元素互斥和基本信度完整的假设，实现了封闭世界与开放世界的辩证统一，并将D数与层次分析法AHP相结合提出了D-AHP模型以解决非完备不确定环境下的偏好选择问题，同时构建基于D数的一致性模糊偏好关系模型D-CFPR，完善了基于不确定对比矩阵的层次分析技术。

    二、提出了广义证据理论，将经典证据理论由封闭世界推广到开放世界，基于广义基本概率指派函数建立了开放世界下非完备异类异构信息的表示模型，提出了广义组合规则实现多源非完备不确定信息融合，将Harvard大学Dempster教授和Rutgers大学Shafer教授所提出的证据理论纳入广义证据理论体系下，并让其成为它的一个特例。

    三、针对辨识框架完整的封闭世界下的多源信息融合，从证据理论的关键理论问题出发，提出了新的基本概率指派生成方案、冲突表示方法、冲突信息融合算法等，通过大量的应用研究极大地完善了封闭世界下多源信息融合的理论与应用体系，并且基于TOPSIS、AHP等方法研究了模糊、语义等类型不确定环境下的多准则决策问题，提出了有效的不确定环境决策支持技术。