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针对决策信息信息表中新对象的分类问题，提出一种基于改进的贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法。对传统的贝叶斯粗糙集进行改进，扩展到多决策类，定义了支持度的概念以此反映确切分类的对象所占的百分比。利

提出了MAC层一种新的动态退避算法DPBA，它以报文的冲突概率来预测节点附近信道的争用状况，对不同的网络状况下竞争窗口的取值采用相应的退避策略，以达到改善网络性能的目的。分析与仿真结果表明，与传统的退

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