تعد قاعدة دمبستر (Dempster's Rule) أداة أساسية في دمج وظائف الاعتقاد من مصادر موثوقة ومتفردة، لكن المعاني القائمة على التقاطع تعيق مرونتها، مما يحد من قدرتها على التعامل مع حالات مصادر معقدة وسيناريوهات دمج معلومات متنوعة.

للتغلب على هذه القيود، يقترح الباحثون تنفيذ تحويل عكسي مستمد من مبدأ الإيزوبينيستيك (Isopignistic Principle)، بين وظائف الاعتقاد وهيكل احتمالي مُعرّف على مجموعة القوة. في هذا التحويل، يتم وصف العلاقات بين المجموعات الفرعية بوضوح من خلال شبكة تطور القناعات، التي تقدم تمثيلاً أكثر مرونة للمعلومات الدلالية بما يتجاوز الهيكل التقليدي لوظيفة الكتلة.

بناءً على هذا، تم تقديم عائلة النورمثلاثية (Triangular Norm Family) لتطوير إطار عمل عام ومرن لدمج المعلومات الدلالية. على عكس طرق الدمج المعتمدة على معاني دمبستر، يدعم هذا الإطار سلوكيات دمج أكثر مرونة ويفتخر بمميزات في دمج المصادر غير المتناسقة، وإدارة النزاعات، وتصميم التركيب البارامتري، ودمج المعلومات غير المتجانسة.

إن هذا البحث يمثل خطوة مهمة للغاية، حيث يُمكن أن يُحدث تحولاً نوعياً في كيفية معالجة المعلومات والبيانات، مما يُرسي أسساً جديدة للبحث في مجال الذكاء الاصطناعي.