数据融合
数据融合概念
数据融合概念标题：数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同来源的多个数据集合并为一个整体的过程。
在当今信息时代，数据融合已经成为了各行各业的重要趋势。
通过数据融合，可以实现更全面、更准确、更有价值的数据分析和决策支持。
本文将深入探讨数据融合的概念及其重要性。
一、数据融合的定义1.1 数据融合是指将来自不同数据源的数据整合在一起，形成一个更全面的数据集。
1.2 数据融合的目的是消除数据孤岛，提高数据的价值和利用率。
1.3 数据融合通常包括数据清洗、数据转换、数据匹配和数据整合等步骤。
二、数据融合的重要性2.1 数据融合可以帮助机构更好地了解客户和市场，从而提高决策的准确性和效率。
2.2 数据融合可以发现数据之间的关联性和规律性，帮助机构发现潜在的商机和风险。
2.3 数据融合可以提高数据的质量和完整性，减少数据冗余和错误，提高数据的可信度和可用性。
三、数据融合的应用领域3.1 在金融领域，数据融合可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的风险和需求，提供个性化的金融服务。
3.2 在医疗领域，数据融合可以整合医疗影像、病历和基因数据，帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
3.3 在物流领域，数据融合可以整合供应链数据和交通数据，优化物流运输路径，提高运输效率和降低成本。
四、数据融合的挑战和解决方案4.1 数据融合需要解决数据格式、数据质量和数据安全等多方面的挑战。
4.2 数据融合需要借助数据集成和数据清洗等技术手段，确保数据的一致性和准确性。
4.3 数据融合还需要遵守相关的法律法规和隐私政策，保护用户的个人信息和数据安全。
五、数据融合的未来发展趋势5.1 随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据融合将变得更加智能化和自动化。
5.2 数据融合将与数据分析、数据挖掘和机器学习等技术结合，为企业提供更深入的洞察和预测能力。
5.3 数据融合将成为企业数字化转型的重要驱动力，帮助企业实现更高效、更智能的运营和决策。
总结：数据融合作为信息化时代的重要趋势，对于企业和机构来说具有重要意义。
数据融合概念
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源、不同格式和不同类型的数据进行整合和合并的过程。
通过数据融合，可以将分散的数据整合成一致的、完整的数据集，从而为数据分析、决策支持和业务流程优化等方面提供更准确、更全面的信息。
数据融合的目标是消除数据的冗余、重复和不一致性，提高数据的质量和可用性。
它可以帮助组织更好地理解和利用数据，发现数据中的潜在关联和价值，进而支持更好的业务决策和创新。
数据融合可以分为以下几个步骤：1. 数据收集：从不同的数据源中收集数据。
数据源可以包括数据库、文件、传感器、应用程序等。
收集的数据可能包含结构化数据（如数据库表格中的数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据、标准化数据格式等操作，以确保数据的一致性和准确性。
3. 数据集成：将清洗后的数据整合到一个统一的数据集中。
数据集成可以通过数据转换、数据映射、数据匹配等技术实现。
在数据集成过程中，需要解决不同数据源之间的语义差异、数据格式差异和数据模型差异等问题。
4. 数据存储：将整合后的数据存储到适当的数据存储系统中，如关系数据库、数据仓库、数据湖等。
数据存储应该满足数据的安全性、可扩展性和可访问性等要求。
5. 数据分析：对存储的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的模式、趋势和关联。
数据分析可以采用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，从而提供有关数据的深入洞察和价值。
6. 数据可视化：将分析结果以可视化的方式展示，如图表、报表、仪表盘等。
数据可视化可以帮助用户更好地理解和解释数据，从而支持决策和沟通。
数据融合在各个领域都有广泛的应用。
在金融领域，数据融合可以帮助银行整合客户的交易数据、信用评分数据和行为数据，以提供更全面的客户画像和风险评估。
在物流领域，数据融合可以将不同的运输数据、仓储数据和供应链数据整合起来，以优化物流运作和减少成本。
数据融合概念
数据融合概念引言概述：随着信息技术的发展和应用的广泛，数据的处理和分析变得越来越重要。
数据融合作为一种数据处理方法，可以将多个来源的数据整合在一起，提供更全面、准确的信息，有着广泛的应用领域。
本文将介绍数据融合的概念及其在不同领域中的应用。
一、数据融合的定义和原理1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个综合的数据集合。
通过融合不同来源的数据，可以提高数据的可靠性、准确性和完整性。
1.2 数据融合的原理数据融合的原理包括数据采集、数据预处理、数据融合和数据分析。
首先，需要从不同的来源采集数据，包括传感器数据、社交媒体数据、网络数据等。
然后，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等。
接下来，将预处理后的数据进行融合，可以采用加权平均、决策融合等方法。
最后，对融合后的数据进行分析和应用，得出有用的结论和决策。
1.3 数据融合的优势数据融合可以提供更全面、准确的信息，有助于决策和问题解决。
通过融合不同来源的数据，可以弥补单一数据源的不足，提高数据的可靠性和可信度。
此外，数据融合还可以发现数据之间的关联性和规律性，为进一步的数据分析和挖掘提供基础。
二、数据融合在智能交通领域的应用2.1 实时交通信息通过融合来自交通监测设备、GPS定位数据、卫星图像等多种数据源，可以实时获取交通状况信息，包括交通流量、拥堵情况等，为交通管理和出行决策提供支持。
2.2 路况预测通过融合历史交通数据、天气数据、道路施工信息等数据源，可以预测未来的路况情况，提前采取交通调控措施，减少拥堵和事故发生的可能性。
2.3 智能导航系统通过融合地理信息、交通信息、用户偏好等数据源，可以为驾驶员提供个性化的导航路线，避开拥堵区域，优化出行时间和路线选择。
三、数据融合在物联网领域的应用3.1 智能家居通过融合家庭设备传感器、环境监测数据、用户行为数据等数据源，可以实现智能家居的自动化控制和智能化管理，提高生活质量和能源利用效率。
数据融合概念
数据融合概念数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合和集成，以便更好地进行分析、处理和利用的过程。
通过数据融合，可以将多个数据源的信息进行汇总，消除冗余和重复的数据，提高数据的质量和准确性，从而为决策和业务提供更全面、准确和可靠的基础。
数据融合的目标是将多个数据源的信息进行整合，以获取更全面、准确和一致的数据，从而提供更好的决策支持和业务洞察。
数据融合可以包括以下几个方面的内容：1. 数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合和合并，消除冗余和重复的数据，保证数据的一致性和准确性。
例如，将来自不同销售渠道的销售数据整合在一起，以便进行销售业绩分析和预测。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，去除错误、缺失和异常数据，提高数据的质量和可靠性。
例如，对于电商平台的用户数据，可以进行去重、去噪和纠错处理，以提高用户画像的准确性。
3. 数据转换：将不同格式和结构的数据进行转换和映射，使其能够在统一的数据模型下进行分析和处理。
例如，将来自不同数据库的数据转换为统一的数据格式，以便进行数据挖掘和机器学习。
4. 数据集成：将来自不同数据源的数据进行集成和组合，形成更全面和丰富的数据集，以便进行更深入的分析和挖掘。
例如，将社交媒体数据、客户关系管理数据和市场调研数据进行集成，以获取更全面的市场洞察。
5. 数据分析：对融合后的数据进行分析和挖掘，发现数据中的潜在关联和规律，提供决策支持和业务洞察。
例如，通过对融合后的销售数据进行分析，可以发现产品的热销时段、热销地区和热销渠道，从而优化营销策略。
数据融合的实现可以借助于各种技术和工具，包括数据集成软件、ETL（抽取、转换、加载）工具、数据仓库和数据湖等。
同时，数据融合也需要考虑数据安全和隐私保护的问题，确保数据的合规性和安全性。
总之，数据融合是一种将来自多个数据源的数据整合和集成的过程，旨在提供更全面、准确和可靠的数据基础，为决策和业务提供更好的支持和洞察。
数据融合原理与方法
数据融合原理与方法一、数据融合概述数据融合是一种信息处理技术，旨在结合来自多个数据源的数据，经过适当的处理和分析，得出更准确、更可靠的结论。
在许多领域，例如智能传感器网络、医疗诊断、机器学习、遥感图像处理等，数据融合都有着广泛的应用。
二、数据融合的基本原理1.数据关联：这是数据融合的第一步，涉及到将来自不同数据源的数据进行关联和匹配。
这通常需要使用一些识别算法和技术，如特征匹配、模式识别等。
2.数据整合：这一步是将关联匹配后的数据进行合并，形成更完整、更一致的数据集。
在整合过程中，可能需要解决数据格式不一致、数据冗余等问题。
3.数据推断：基于整合后的数据，通过一定的算法和模型进行推断，得出更高级别的信息。
这可能涉及到统计推断、机器学习等技术。
4.决策输出：根据推断出的信息进行决策和输出，为最终的用户提供有价值的结果。
三、数据融合的方法1.加权平均法：根据各个数据源的可信度和精度，对数据进行加权处理，然后求得平均值。
这种方法简单易行，但需要准确评估各个数据源的权重。
2.卡尔曼滤波法：这是一种线性最优估计技术，通过建立系统状态模型，对数据进行平滑和预测。
卡尔曼滤波适用于有线性系统特性的数据融合。
2.贝叶斯推理法：基于贝叶斯概率理论进行数据融合。
通过建立事件和条件之间的概率关系，对数据进行概率化处理。
贝叶斯推理法适用于处理不确定性和概率性数据。
3.神经网络法：利用神经网络的自学习、自组织特性，对数据进行特征提取和分类。
神经网络法适用于非线性数据的融合处理。
4.决策树法：通过构建决策树模型，对数据进行分类和预测。
决策树法简单直观，但需要处理大量的特征选择和剪枝问题。
5.模糊逻辑法：利用模糊集合和模糊逻辑进行数据融合。
这种方法适用于处理不确定性和模糊性数据，尤其在处理主观判断和经验知识时具有优势。
6.支持向量机法：基于统计学习理论的方法，通过构建分类超平面或回归函数进行数据融合。
支持向量机法适用于小样本学习问题和分类问题。
数据融合资料
数据融合数据融合是当今信息化时代中一个至关重要的概念。
随着信息技术的迅猛发展和数据产生量的爆炸式增长，各种类型的数据源不断涌现，如何将这些海量数据整合并加以利用成为了一项紧迫的需求。
数据融合，作为一种数据处理和管理方式，能够帮助企业、机构、个人更好地利用数据资源，实现数据共享、加工、分析和挖掘，最终实现更多价值。
本文将探讨数据融合的重要性、意义以及应用场景。
数据融合的定义数据融合是指将来自不同数据源的数据整合到一起，以实现全面、准确、高效地数据处理和管理的过程。
常见的数据源包括传感器数据、监控数据、社交网络数据、云端数据等。
通过数据融合，可以将这些异构数据进行整合，建立数据模型和数据关系，以便更好地利用这些数据进行决策分析、商业分析、风险管理等工作。
数据融合的重要性数据融合对于现代社会的各个领域都至关重要。
首先，数据融合可以帮助机构更好地利用数据资源，提升工作效率和决策精准度。
其次，数据融合有助于发现数据之间的关联性和内在规律，为创新提供重要支撑。
此外，数据融合还可以促进不同部门、不同系统之间的协同工作，增强信息共享与互动协作能力。
数据融合的应用场景数据融合在各个领域都有着广泛的应用场景。
在企业管理中，数据融合可以帮助企业整合管理、提高产品质量、降低成本。
在市场营销领域，数据融合有助于分析用户行为、制定精准营销策略。
在智慧城市建设中，数据融合可以帮助城市管理者更好地运用各类数据资源，提升城市管理水平。
在医疗健康领域，数据融合可以帮助医生更准确地进行诊断、提供个性化治疗方案。
结语数据融合是当今信息化时代中一个不可或缺的环节，它为各行各业的数据处理和管理提供了重要支持。
通过数据融合，我们可以更好地利用数据资源，实现数据共享、加工、分析和挖掘，为社会发展和人类生活带来更多的便利和创新。
愿数据融合的理念不断深入人心，为我们的未来带来更加美好的前景。
数据融合概念
数据融合概念标题：数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同数据源的信息整合在一起，以便进行更全面、准确的分析和决策。
在当今信息化时代，数据融合已经成为了企业、政府和个人处理数据的重要方式。
本文将详细介绍数据融合的概念及其重要性。
一、数据融合的定义1.1 数据融合是指将来自不同数据源的信息整合在一起的过程。
这些数据源可以包括数据库、文件、传感器、云端等。
1.2 数据融合的目的是为了获得更全面、准确的数据，从而进行更深入的分析和决策。
1.3 数据融合可以通过数据清洗、数据转换、数据整合等方式实现。
二、数据融合的重要性2.1 数据融合可以帮助企业更好地了解客户需求，提升产品和服务的质量。
2.2 数据融合可以帮助政府更好地监测社会状况，制定更有效的政策。
2.3 数据融合可以帮助个人更好地管理个人信息，保护隐私安全。
三、数据融合的应用领域3.1 在金融领域，数据融合可以帮助银行更好地进行风险管理和客户分析。
3.2 在医疗领域，数据融合可以帮助医院更好地进行病例分析和医疗决策。
3.3 在智能制造领域，数据融合可以帮助企业更好地进行生产计划和质量管理。
四、数据融合的挑战与解决方案4.1 数据融合面临的挑战包括数据质量、数据安全、数据隐私等问题。
4.2 解决数据融合挑战的方法包括建立数据治理机制、加强数据安全保护、遵守数据隐私法规等。
4.3 数据融合需要跨部门、跨组织的合作，建立统一的数据标准和数据交换机制。
五、数据融合的未来发展趋势5.1 随着人工智能、大数据、物联网等技术的发展，数据融合将变得更加智能化、自动化。
5.2 数据融合将成为企业数字化转型的重要手段，推动产业升级和创新发展。
5.3 数据融合将在智慧城市、智能交通、智能医疗等领域发挥越来越重要的作用。
结语：数据融合作为信息化时代的重要概念，将在未来发挥越来越重要的作用。
只有充分利用数据融合的优势，才能更好地应对信息化时代的挑战和机遇。
希望本文能够帮助读者更好地理解数据融合的概念及其重要性。
数据融合概念
数据融合概念引言概述：数据融合是指将来自不同来源的数据整合在一起，以形成更全面、准确和实用的信息。
在当今信息时代，大量的数据被产生和采集，数据融合成为了一种重要的技术手段。
本文将介绍数据融合的概念以及其在现实生活中的应用。
一、数据融合的定义1.1 数据融合的概念数据融合是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并，以产生更全面和准确的信息。
这些数据源可以包括传感器、数据库、互联网等。
数据融合旨在通过整合不同数据源的信息，提供更好的决策支持和洞察力。
1.2 数据融合的目的数据融合的目的是通过整合不同数据源的信息，消除数据的冗余和不一致性，提高数据的准确性和可信度。
通过数据融合，可以获得更全面、准确和实用的信息，从而支持决策和分析。
1.3 数据融合的挑战数据融合面临着一些挑战，例如数据质量问题、数据不一致性问题、数据安全问题等。
数据质量问题包括数据的完整性、准确性和一致性等方面。
数据不一致性问题指的是来自不同数据源的数据可能存在差异和矛盾。
数据安全问题则涉及数据的保护和隐私问题。
二、数据融合的应用领域2.1 智能交通系统数据融合在智能交通系统中起着重要的作用。
通过整合来自交通摄像头、传感器、GPS等数据源的信息，可以实现交通流量监测、交通事故预警、交通信号优化等功能，提高交通系统的效率和安全性。
2.2 物联网在物联网中，数据融合可以将来自各种传感器和设备的数据进行整合，实现对物联网系统的监测和控制。
通过数据融合，可以实现智能家居、智能健康监测、智能工厂等应用，提升生活和工作的便利性和效率。
2.3 金融风控在金融领域，数据融合可以将来自不同金融机构和数据源的信息进行整合，实现对金融风险的监测和评估。
通过数据融合，可以提高金融机构的风险管理能力，减少金融风险，保护投资者的利益。
三、数据融合的方法3.1 传统方法传统的数据融合方法包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据处理等步骤。
数据清洗是指对数据进行去重、去噪和纠错等处理，以提高数据的质量。
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的基本概率数。 称为焦元，也称作一个命题。 的基本概率数。A称为焦元，也称作一个命题。
0011 0010 1010 1101 0001 0100A1011 m(A)反映了对 本身的信任度， m(A)是局限 反映了对A m(A)反映了对 本身的信任度，即m(A)是局限
于A中可以自由移动到A的每一点的信任因子。m(A) 中可以自由移动到A的每一点的信任因子。 表示的仅是提供A的基本概率数，而不是A 表示的仅是提供A的基本概率数，而不是A的总的信 要获得A的总的信任，必须将A的所有子集B 任，要获得A的总的信任，必须将A的所有子集B的基 本概率相加，用置信函数Bel表示： Bel表示 本概率相加，用置信函数Bel表示：
1
目标所属类别应具有最大的BPA；目标类别的BPA 目标所属类别应具有最大的BPA；目标类别的BPA BPA 和其它类别的BPA差值必须大于某一阈值； BPA差值必须大于某一阈值 和其它类别的BPA差值必须大于某一阈值；不确定 区间的程度小于某一阈值，且目标BPA BPA必须大于不 区间的程度小于某一阈值，且目标BPA必须大于不 确定区间的长度。 确定区间的长度。
1
D-S合成规则 m1，m2分别是同一个识别框架上的 m1 1101 分别是同一个识别框架上的2 BPAF， 0011 0010 1010 ，m2分别是同一个识别框架上的2个BPAF， 0001 0100 1011 m1和m2的正交和 称 m1 ⊕ m 2 为m1和m2的正交和
1
当 K≠1 时， m1 ⊕ m 2 仍为基本概率分配函 数，K客观的反映了融合过程中各证据间冲突的 程度， 越大，证据间冲突越激烈， 程度， 0 ≤ K ≤ 1 ，K越大，证据间冲突越激烈， 矛盾越明显。 矛盾越明显。
1
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
1
识别框架 表示X 0001 0100 1011 设 θ 表示X所有可能取值的一个论域集合， 0011 0010 1010 1101 所有可能取值的一个论域集合，且所有 内的元素间是互不相容的， 在 θ 内的元素间是互不相容的，则称 θ 为X的识别 框架， 框架，那么人们所关心的任一命题都对应于 θ 的一 个子集。 的幂集： 个子集。若 θ = {θ 1，θ 2} ，则有 θ 的幂集：
}
,3个目标，使用4种传感器。 ,3个目标，使用4种传感器。 个目标
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
m2
m1 O1 (0.35) O1 (0.14)
O2 (0.40) 空 (0.16)
O3 (0) 空 （0） 空 (0) O3 (0) O3 (0)
O4 (0.25) O1 (0.1) O2 (0.0625) O3 (0.075)
决策规则 通过证据理论判决得到的结果只是一些集合， 通过证据理论判决得到的结果只是一些集合， 0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011 而不是单点。 而不是单点。但是我们遇到的实际问题往往需要 一个确切的答案，因此， 一个确切的答案，因此，必须要根据证据理论得 到的信任函数来进一步推出确定的结果。 到的信任函数来进一步推出确定的结果。通常有 中决策方法： 3中决策方法： ① 基于信任函数的决策 ② 基于最小风险的决策 ③ 基于基本概率的决策
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
1
{θ ， θ 2θ = {φ，θ， 1}{ 2}}
m (φ ) = 0 ∑ m ( A) = 1 A ⊆θ
基本概率分配函数BPAF 基本概率分配函数BPAF 为识别框架，如果集函数m θ θ 为识别框架，如果集函数m :2 → [0,1] 满足
1
则称m为框架上的基本概率分配函数，m(A)称为A 则称m为框架上的基本概率分配函数，m(A)称为A 称为
识别目标 m12 m123 m1234
O1
O2 0.35 0.45 0.64
O3 0.14 0.12 0.14
不确定 0.02
0.49 0.41 0.21
1
0.02 0.01
目标所属类别应具有最大的BPA； 目标所属类别应具有最大的BPA；目标类 BPA 别的BPA和其它类别的BPA BPA和其它类别的BPA差值必须大于某 别的BPA和其它类别的BPA差值必须大于某 一阈值；不确定区间的程度小于某一阈值， 一阈值；不确定区间的程度小于某一阈值， 且目标BPA必须大于不确定区间的长度。 BPA必须大于不确定区间的长度 且目标BPA必须大于不确定区间的长度。
Bel ( A) =
似然函数定义为： 似然函数定义为：
B⊆ A
∑ m( B )
∑ φm( B)
1
PL( A) = 1 − Bel (A) =
B ∩ A≠
上式说明似然函数包含了所有与A 上式说明似然函数包含了所有与A相容的那些集合的 基本概率数。 基本概率数。 D-S证据理论最吸引人的地方是它能够很好地表示未 知信息的程度。 知信息的程度。当D-S证据理论把一个置信度赋给一 个子集的同时， 个子集的同时，并不要求把剩余的置信度赋给子集的 补，即
信息融合又称为数据融合，是指遵循一定的准则， 信息融合又称为数据融合，是指遵循一定的准则，利 用计算机对所获得的若干观测信息自动地进行分析与 综合，从而得到更加完备的信息， 综合，从而得到更加完备的信息，以完成所需的决策 和评估任务而进行的信息处理技术。 和评估任务而进行的信息处理技术。这种新的信息是 任何单一传感器所无法获得的。 任何单一传感器所无法获得的。 信息融合的基本原理是:充分利用传感器资源， 信息融合的基本原理是:充分利用传感器资源，通过对 各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用， 各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用，依据 某种优化准则或算法， 某种优化准则或算法，将各种传感器在空间和时间上 的信息进行重新组合， 的信息进行重新组合，以产生对观测对象的一致性解 释和描述。 释和描述。信息融合的目标就是用组合信息替代任何 单一的信息作为输入，以此获得更加准确的识别结果。 单一的信息作为输入，以此获得更加准确的识别结果。
1 - Bel ( A ) − Bel (A ) ≥ 0
而
1 - Bel (A) − Bel (A) ≥ 0
就表示了未知程度。 就表示了未知程度。
[Bel(A),PL(A)]表示命题A 的不确定区间，[0,BEL(A)] Bel(A),PL(A)]表示命题A 的不确定区间， (A),PL(A)]表示命题 表示命题A的支持证据区间，[0,PL(A)]表示 表示A 表示命题A的支持证据区间，[0,PL(A)]表示A的拟信区 0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011 [PL(A),1]表示 的拒绝证据区间。 表示A 间，[PL(A),1]表示A的拒绝证据区间。
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
信息融合 -----“证据理论” -----“证据理论”
1
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
信息融合简述 DS证据理论 DS证据理论 证据融合举例
1
信息融合简述
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
O1 (0.40) O2 (0.25) O3 (0.30) O4 (0.05)
空 O2 （0.0875) (0.1) 空 (0.105) O1 (0.0175) 空 (0.12) O2 (0.02)
O4 (0.0125)
1
K=0.0875+0.105+0.16+0.12=0.4725
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
1
信息融合系统模型一般由4部分组成: 信息融合系统模型一般由4部分组成: (l)传感器 它负责向系统提供最原始的观测信息; 传感器， (l)传感器 0001 0100 1011 0011 0010 1010 1101 ，它负责向系统提供最原始的观测信息; (2)特征提取 对采集到的原始信息进行特征提取、 特征提取， (2)特征提取，对采集到的原始信息进行特征提取、 分类、跟踪和评估; 分类、跟踪和评估; (3)识别 利用(2)中获得的组合信息进行识别、 识别， (2)中获得的组合信息进行识别 (3)识别，利用(2)中获得的组合信息进行识别、分 析和综合; 析和综合; (4)信息融合 即利用融合技术获得系统的输出。 信息融合， (4)信息融合，即利用融合技术获得系统的输出。 根据处理对象所在的层次， 根据处理对象所在的层次，信息融合一般分为像素 低层)融合、特征级(中层)融合和决策级(高层) 级(低层)融合、特征级(中层)融合和决策级(高层) 融合三个层次。 融合三个层次。
1
信息融合算法： 信息融合算法：
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
① 经典推理法 Bayesian理论 ② Bayesian理论 Dempster一Shafer理论 ③ Dempster一Shafer理论 ④ 聚类分析法 ⑤ 卡尔曼滤波法 ⑥ 参数模版法 ⑦ 物理模型法等等
1
DS证据理论 证据理论
0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
20世纪60年代美国哈佛大学数学家A.P.Dempster在利 20世纪60年代美国哈佛大学数学家A.P.Dempster在利 世纪60年代美国哈佛大学数学家A.P.Dempster 用上、下限概率来解值映射问题方面的研究工作。 用上、下限概率来解值映射问题方面的研究工作。自1967 年起连续发表了一系列论文，标志着(DemPstershafer)证 年起连续发表了一系列论文，标志着(DemPstershafer) 据理论的正式诞生。DemPster的学生G.Shafer对证据理论 据理论的正式诞生。DemPster的学生G.Shafer对证据理论 的学生G.Shafer 做了进一步的发展，引入信任函数的概念， 做了进一步的发展，引入信任函数的概念，形成了一套基 于“证据”和“组合”来处理不确定性推理问题的数学方 证据” 组合” 法。