证据推理（英文： evidential reasoning ）， 又称登姆普斯特 谢弗推理(Dempster-Shafer reasoning)方法，简称D-S推理。D-S理论将假设视作一个集合，引入信任函数、似信度函数、类概率函数等概念描述命题的精确信任程度、信任程度和估计信任程度，对命题的不确定性作多角度的描述。对从不同性质的数据源中提取的证据，利用正交求和方法综合证据，通过证据的积累缩小集合，从而获得问题的解。其优点：①能满足更弱的公理系统，有处理信息的无知和缺失的问题的能力，对不同数据中的信息的不准确性和矛盾提供了显式的估计。②能处理类别混合问题，在混合像元的表达中非常有用。