为了提高证据融合的精确度并降低融合的运算量, 结合批量式融合和序贯式融合的优点, 提出证据分组合 成法. 该方法首先判断证据间是否可用Dempster 组合规则进行合成, 若可以, 则两证据归为同组; 否则归为不同组. 对于同组证据, 利用Dempster 组合规则直接合成, 即组内证据序贯式融合; 对于不同组证据, 通过最优化模型修正各 组证据源, 再利用Dempster 组合规则合成, 即组间证据批量式融合. 算例分析验证了该方法具有运算量小、稳定性 好、精确度高的特点.