La teoría de la evidencia de Dempster-Shafer ha sido ampliamente aplicada en el campo de la fusión de información. Sin embargo, cuando los datos de evidencia recopilados son altamente conflictivos, la regla de combinación de Dempster (DCR) falla en producir resultados intuitivos la mayor parte del tiempo. Para resolver este problema, se propone la función de creencia base para modificar la asignación de probabilidad básica (BPA) en el marco exhaustivo de discernimiento (FOD). Sin embargo, en el FOD no exhaustivo, el valor de la función de masa del conjunto vacío es distinto de cero, lo que hace que la función de creencia base ya no sea aplicable. En este documento, considerando la influencia del tamaño del FOD y el valor de la función de masa del conjunto vacío, se propone una nueva función de creencia llamada función de creencia base extendida (EBBF). Este método puede modificar la BPA en el FOD no exhaustivo y obtener resultados de fusión intuitivos teniendo en cuenta las características del FOD no exhaustivo. Además, la EBBF puede degenerar en la función de creencia base en el FOD exhaustivo. Al mismo tiempo, al calcular la entropía de creencia de la BPA modificada, encontramos que el valor de la entropía de creencia es mayor que antes. La entropía de creencia se utiliza para medir la incertidumbre de la información, lo que puede mostrar el conflicto de manera más intuitiva. El aumento del valor de la entropía de creencia es consecuencia del conflicto. Este documento también diseña un método de gestión de datos de conflicto mejorado basado en la EBBF para verificar la racionalidad y efectividad del método propuesto.