信息融合算法研究及其應(yīng)用.pdf

1、信息融合是把多個渠道、多方位采集的不完整信息加以綜合,消除多源信息間可能存在的冗余和矛盾的信息,并對其加以互補(bǔ),降低其不確定性,以形成對系統(tǒng)環(huán)境相對完整的一致性描述的過程。信息融合可以提高智能系統(tǒng)的決策、規(guī)劃、反應(yīng)的快速性和正確性,降低決策風(fēng)險,是一個涉及到信息科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和自動化科學(xué)的交叉學(xué)科,是目前信息社會所必須研究的一個重要方向。多源信息融合技術(shù)的產(chǎn)生提高了智能系統(tǒng)決策的準(zhǔn)確性,降低了決策風(fēng)險。本文從研究智能信息融合的理論和方

2、法出發(fā),對信息融合算法本身進(jìn)行了研究,并取得了一些有理論和實際應(yīng)用價值的成果:(1)利用模糊積分進(jìn)行模式識別時,利用主成分法確定了各特征指標(biāo)的模糊測度,這種確定方法有其理論依據(jù),科學(xué)性較強(qiáng),在實際中也相當(dāng)有用,解決了特征輸入—決策輸出的信息融合問題。(2)利用粗糙集理論融合多源信息時,主要是用它獲取知識規(guī)則,形成既快又簡潔的融合算法,且在知識簡化表中若出現(xiàn)條件屬性集等價的幾種形式,則可按照條件屬性的重要程度和概率最優(yōu)的原則進(jìn)行取舍,使其

3、消去更多的冗余規(guī)則,得到最少數(shù)目的簡化規(guī)則,解決了數(shù)據(jù)超載和不完整的信息融合問題。(3)在用動態(tài)聚類確定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行模式時,根據(jù)問題的背景,指出聚類的凝聚點(diǎn)應(yīng)按綜合值的大小選取,只有這樣做,建立的經(jīng)濟(jì)預(yù)警系統(tǒng)才能避免傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)預(yù)警系統(tǒng)按經(jīng)濟(jì)波動周期的四個不同階段(即波峰、波谷、擴(kuò)長期,收縮期)分別聚類,引起不該報警時報警的現(xiàn)象發(fā)生。多組判別分析綜合了所有特征指標(biāo)的信息為每一類模式建立了一個邊界識別函數(shù)。本文所研究的信息融合算法的應(yīng)用成果如下