Nous pouvons proposer deux règles en ore plus générales données par :

$$\begin{split}m_{\text{Pic}_{\text{Motor}}}(\lambda\,)&=m_{\text{c}}(\lambda\,)+\\ &\sum_{i=1}^{M}m_{i}(X)f(m_{i}(X)).\hskip113.811024pt\sum_{(Y_{1},\dots,Y_{M-1})\in(\mathcal{C}^{M})^{M-1}\setminus\{X^{M-1}\}}\frac{\prod_{j=1}^{M-1}m_{\sigma_{j}(j)}(Y_{\sigma_{i}(j)})}{f(m_{i}(X))+\sum_{j=1}^{M-1}f(m_{\sigma_{i}(j)}(Y_{\sigma_{i}(j)}))},\end{split}\tag{20}$$

ave les mêmes notations que dans l'équation (19), et f est une fon
tion 
roissante dénie sur
]0, 1] et à valeurs dans IR+∗.

$$m_{\mathrm{PCR}_{\mathrm{MOg}}}(X)=m_{c}(X)+$$
$$m_{\text{PCBracos}}(\lambda\,)=m_{e}(\lambda\,)+$$ $$\sum_{i=1}^{M}m_{i}(X)g(m_{i}(X)).\sum_{\begin{subarray}{c}(Y_{1},\dots,Y_{M-1})\in\mathfrak{C}^{(0)}_{M-1}(X^{M-1})\\ \cap_{k=1}^{M-1}Y_{i}\cap X=\emptyset\end{subarray}}^{M-1}\frac{\prod_{j=1}^{M-1}m_{\sigma_{i}(j)}(Y_{\sigma_{i}(j)})}{g\left(m_{i}(X)+\sum_{j=1}^{M-1}m_{\sigma_{i}(j)}(Y_{\sigma_{i}(j)})\right)},\tag{21}$$

ave les mêmes notations que dans l'équation (19), et g est une fon
tion 
roissante dénie sur
]0, 1] et à valeurs dans IR+∗.

Par exemple, f(x) = g(x) = x α
, ave α ∈ IR+. Sur 
es deux dernières règles, la di
ulté du hoix de la fon tion f ou g s'apparente à 
elle du 
hoix des poids dans l'équation (14).

## 3.1 Remarques Sur Ette Nouvelle Règle De Ombinaison

```
 Le problème prin
                ipal des règles de redistribution du 
                                             onit est peut-être la non-asso
                                                                      iativité.
                                                                            

```

Prenons l'exemple de trois experts et de deux lasses donné par :

![0_image_0.png](0_image_0.png) 
En fusionnant l'expert 1 et 2 puis l'expert 3, la règle donne :

m12(A) = 0.5, m12(B) = 0.5,

$$m_{(12)3}(A)=0.25,\ \ m_{(12)3}(B)=0.75.$$

et
