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

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

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

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