摘要：多特征融合是将各种信息以某种优化准则组合起来，产生对观测目标的一致性解释和描述，从而形成比单一信息源更精取、更完整的估计和判决；文章重点研究了Dempster--Sharer证据理论，讨论了它的可应用性，在此基础上把决策融合策略与模糊自适应共振（FART）神经网络、所获取的特征知识相结合，实现了对三类目标的分类识别，实验表明通过决策融合后可使识别率比原来提高2％左右，提高了识别的可靠性，显示了该方法在实现水中目标识别上的重要应用前景。