多传感器数据融合
多传感器数据融合及其应用
多传感器数据融合及其应用多传感器数据融合及其应用什么是多传感器数据融合？多传感器数据融合是指将来自不同传感器的数据进行整合、分析和综合利用的过程。
通过融合多个传感器的数据，可以提高数据的准确性、可靠性和实时性，从而为各种应用提供更可靠的信息和决策支持。
应用领域1. 无人驾驶汽车多传感器数据融合在无人驾驶汽车领域有着重要的应用。
一辆无人驾驶汽车通常会搭载激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，用于实时感知车辆周围的道路、车辆和行人等信息。
通过将这些传感器的数据进行融合，无人驾驶汽车可以更准确地感知和理解周围环境，并做出安全且准确的驾驶决策。
2. 医疗诊断在医疗领域，多传感器数据融合可以用于提高医疗诊断的准确性和效率。
例如，在放射学领域，医生常常会使用多种不同的影像学技术（如X射线、磁共振成像、超声波等）来对患者进行诊断。
通过将这些不同影像学技术获得的数据进行融合，医生可以得到更全面和准确的影像学信息，从而提高疾病的诊断和治疗效果。
3. 环境监测多传感器数据融合在环境监测领域也有着广泛的应用。
例如，针对空气质量监测，可以使用多种传感器（如气体传感器、温湿度传感器、风速传感器等）来获取不同参数的数据。
通过将这些传感器的数据进行融合，可以更准确地评估和监测空气质量状况，为环境保护和健康管理提供有力的支持。
4. 智能家居在智能家居领域，多传感器数据融合可以用于实现更智能、更便捷的家居控制。
例如，通过将温度传感器、光照传感器、声音传感器等数据进行融合，可以实现智能的温控系统，根据不同的环境条件自动调节室内温度和照明。
同时，通过与其他智能设备（如智能音箱、智能门锁等）的数据融合，还可以实现更复杂的智能家居管理和控制。
5. 无线通信多传感器数据融合在无线通信领域也有着重要的应用。
例如，在移动通信中，可以使用多个传感器（如基站、无线电接收机等）来获取不同信道上的信号强度、噪声等数据。
通过将这些数据进行融合，可以提高无线通信系统的性能和质量，减少信号丢失和干扰，从而提供更稳定和可靠的通信服务。
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合技术是一项具有极高价值的技术，它可以将多个传感器的数据结合在一起，以改善测量、监测和控制系统的性能。
这种技术可以帮助系统更好地识别复杂的现象、更精确地检测环境变化以及更准确地控制系统的行为。
多传感器数据融合技术的原理主要是使用多个传感器收集信息，使用统计学和信号处理技术来综合处理这些信息，从而获得更准确的数据。
统计学和信号处理技术包括数据融合、滤波、跟踪、分类和预测等，它们共同作用可以帮助系统更好地提取感兴趣的信息，并根据信息调整系统行为。
多传感器数据融合技术在许多领域都有广泛的应用，例如自动驾驶、航空航天、航空航天、机器人技术和安全监控等。
比如，在自动驾驶技术中，多传感器数据融合技术可以收集来自多个传感器的数据，包括激光雷达、视觉传感器、摄像头等，它们可以收集有关路况的信息，从而帮助自动驾驶系统精准控制车辆行驶方向和速度。
总之，多传感器数据融合技术在许多领域都具有重要的作用，它可以帮助系统更精准地检测、控制和监测环境，从而提升系统的性能。
它是一项具有极高价值的技术，它将为未来的系统带来更多的发展机遇。
《2024年多传感器数据融合问题的研究》范文
《多传感器数据融合问题的研究》篇一一、引言随着科技的进步，多传感器数据融合技术已成为众多领域中不可或缺的一部分。
该技术通过整合来自不同传感器或来源的数据信息，以提高数据的准确性和可靠性，为决策提供更为全面的支持。
本文旨在探讨多传感器数据融合问题的研究现状、方法及未来发展趋势。
二、多传感器数据融合概述多传感器数据融合是一种综合利用多个传感器所获取的数据信息的技术。
通过将不同类型、不同来源的数据进行融合，可以获得更为全面、准确的感知信息，从而提高系统的性能和可靠性。
多传感器数据融合在军事、航空航天、医疗、智能交通等领域有着广泛的应用。
三、多传感器数据融合的问题及挑战在多传感器数据融合过程中，面临的问题和挑战主要表现在以下几个方面：1. 数据冗余与冲突：多个传感器可能提供相似的数据信息，导致数据冗余；同时，由于传感器性能、观测角度等因素的差异，可能出现数据冲突。
2. 数据配准与融合算法：不同传感器获取的数据具有不同的坐标系和度量标准，需要进行数据配准；同时，选择合适的融合算法对提高数据融合效果至关重要。
3. 实时性与计算资源：多传感器数据融合需要实时处理大量数据，对计算资源的要求较高；如何在有限的计算资源下实现高效的数据融合是亟待解决的问题。
四、多传感器数据融合方法研究针对多传感器数据融合的问题和挑战，研究者们提出了多种方法：1. 数据预处理：通过滤波、去噪等手段，减少数据冗余和冲突，提高数据质量。
2. 数据配准与融合算法研究：包括基于统计的方法、基于人工智能的方法等。
其中，基于人工智能的方法如深度学习、机器学习等在多传感器数据融合中表现出良好的效果。
3. 分布式融合架构：通过将多个传感器组成分布式网络，实现数据的分布式处理和融合，提高系统的可靠性和实时性。
4. 优化算法：针对计算资源有限的问题，研究者们提出了各种优化算法，如压缩感知、稀疏表示等，以降低计算复杂度，提高数据处理速度。
五、多传感器数据融合的应用领域及发展趋势多传感器数据融合技术在众多领域得到了广泛应用，如军事侦察、智能交通、医疗诊断等。
《2024年多传感器数据融合问题的研究》范文
《多传感器数据融合问题的研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，多传感器数据融合技术在许多领域中得到了广泛的应用，如自动驾驶、机器人技术、安全监控等。
多传感器数据融合能够有效地提高系统的准确性和可靠性，降低系统成本。
然而，多传感器数据融合也面临着许多问题，如数据冗余、数据不一致、数据噪声等。
本文旨在探讨多传感器数据融合问题的研究现状、方法及未来发展趋势。
二、多传感器数据融合问题的研究现状目前，多传感器数据融合已成为一个热门的研究领域。
国内外众多学者和科研机构都在进行相关研究，并取得了一定的成果。
然而，多传感器数据融合仍存在许多挑战。
首先，不同传感器之间的数据冗余问题严重影响了系统的性能。
其次，由于传感器本身的误差和外界环境的干扰，导致数据不一致和噪声问题较为突出。
此外，如何有效地融合不同类型、不同精度的传感器数据也是一个亟待解决的问题。
三、多传感器数据融合的方法为了解决多传感器数据融合问题，学者们提出了多种方法。
其中，基于统计的方法、基于人工智能的方法和基于优化算法的方法是最常用的三种方法。
1. 基于统计的方法：该方法主要通过统计理论对传感器数据进行处理和分析，以消除数据冗余、噪声和不一致性。
常用的统计方法包括卡尔曼滤波、贝叶斯估计等。
2. 基于人工智能的方法：该方法利用人工智能技术对传感器数据进行学习和推理，以实现数据的融合和优化。
常见的人工智能方法包括神经网络、支持向量机等。
3. 基于优化算法的方法：该方法通过优化算法对传感器数据进行加权和组合，以获得最优的融合结果。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法等。
四、多传感器数据融合的应用多传感器数据融合技术在许多领域都得到了广泛的应用。
例如，在自动驾驶领域，通过融合雷达、激光雷达、摄像头等多种传感器的数据，可以提高车辆的感知能力和决策能力，从而提高驾驶安全性。
在机器人技术领域，多传感器数据融合可以帮助机器人更好地感知和理解环境，实现更高效的自主导航和操作。
多传感器数据智能融合理论与应用 第1章 多传感器数据融合概述
类似LANDSAT的卫星使用可见光和红外传感器来提 供有关作物的种类，生长情况，病虫害及耕作情况等信息。 合成孔径雷达（SAR）甚至可以从宇宙飞船上穿过云层拍 摄到地球的图片。SAR提供的关于地球资源的其他信息可 以与其他传感器提供的信息进行融合。
多传感器数据智能融合
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2 多传感器系统的应用及优势
一个能够支持自动目标识别（ART）的多传感器系 统里面的传感器包含了毫米波雷达，毫米波辐射计以及被 动式和主动式红外传感器等。
在这个传感器级数据融合结构中，每个传感器都具 有自己的处理算法，采用何种算法主要考虑如下因素：数 据所处的频段；传感器的类型（主动型或被动型）；空间 分辨率和扫描特性；目标和背景特性以及信号的极化信息 等。
■ 遗传算法（GA）：求最优的一种迭代算法，属于人工智能类。 ■ 确定基因优化的准则？交叉、变异、进化。 ■ 有用遗传算法，用于多传感器信息的融合。
多传感器数据智能融合
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3 数据融合算法
■ 粒子群方法（PSO）：粒子群优化算法（Particle Swarm optimization, PSO）是一种进化计算（evolutionary computation）技术，由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年 提出[1]。该算法源于对鸟群捕食的行为研究，主要用于优化 计算，基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来 寻找最优解。PSO算法的优势在于简单容易实现并且没有许多 参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、 模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
多传感器数据融合技术
多传感器数据融合可以利用不同传感器的测量范围和优势 ，实现对更广泛区域或更复杂环境的全面感知和测量。
增强系统鲁棒性
多传感器数据融合可以通过对多个传感器的数据进行综合 分析，提高系统对异常数据的识别和处理能力，增强系统 的鲁棒性。
提高实时性
多传感器数据融合可以通过并行处理和分布式计算等技术 手段，提高数据处理速度和效率，满足实时性要求较高的 应用场景需求。
、智能家居等。
加强多传感器数据融合技术的 标准化和规范化研究，推动其
在产业界的广泛应用。
关注多传感器数据融合技术的 安全性和隐私保护问题，确保 其在应用过程中的合规性和可
信度。
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特征关联
提取不同传感器数据的特 征，并进行相似度匹配和 关联。
数据融合算法
加权平均法
对多个传感器的数据进行 加权平均，得到融合结果 。
卡尔曼滤波法
利用状态估计的方法对多 传感器数据进行融合，适 用于动态系统。
神经网络法
通过训练神经网络模型， 实现对多传感器数据的融 合和分类。
融合结果评估技术
误差分析
数据融合的层次
根据数据处理的不同层次，多传感器数据融合可分为数据 级融合、特征级融合和决策级融合。
与其他技术的关系
多传感器数据融合与信号处理、模式识别、人工智能等领 域密切相关，需要借助这些领域的技术手段实现。
技术发展历程及现状
发展历程
多传感器数据融合技术经历了从简单的数据组合到复杂的统计推断、从单一层次到多层次 的发展历程。
研究现状
目前，多传感器数据融合技术已成为研究热点，国内外众多学者和企业都在进行相关研究 ，取得了显著成果。
挑战与机遇
多传感器数据融合技术综述
多传感器数据融合技术综述一、多传感器数据融合的定义数据融合技术（Multiple Sensor Information Fusion，MSIF）又称信息融合技术，它的研究起源于军事指挥智能通讯系统，即C3I （Command，Control，Communication and Intelligence）系统建设的需求，早期研究也多来自于军事方面的应用。
而随着工业系统的复杂化和智能化，该技术已被推广到民用领域，如医疗诊断、机械故障诊断、空中交通管制、遥感、智能制造、智能交通、工业智能控制及刑侦等等。
作为前沿领域技术，无论是军用系统还是民用系统，都趋向于采用数据融合技术来进行信息综合处理。
在知识爆炸的信息时代，数据融合技术就显得尤其重要，它能避免数据富有但信息贫乏的情况发生。
数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级信息自动处理过程。
它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信息进行融合，最后得出被感知对象的精确描述。
数据融合其实也就是对数据的提取和处理，得出最终的有效信息。
多传感器数据融合也就是用各种不同的传感器观测信息，然后将不同来源、不同形式、不同时间、不同地点的信息通过计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，用某种方法自动分析、综合，得到更加有效的信息。
二、国内外研究概况美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为一种多层次、多方面的处理过程，即把来此许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Correlation）和组合（Combination），以获得精确的位置估计（Position Estimation）和身份估计（Identity Estimation），以及对战情况和威胁及其重要程度进行了适时的完整评价。
多传感器数据融合技术
2、基本原理、融合过程及关键技术
2.1 基本原理 多传感器数据融合就像人脑综合处理信息一样,其基本
原理就是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测 信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上的冗余 或互补信息依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致 性解释或描述。
数据融合的目的是通过数据信息组合而不是出现在输入 数据中的任何个别信息，推导出更多的信息，得到最佳协同 作用的结果。也就是利用多个传感器共同或联合操作的优势， 提高传感器系统的有效性，消除单个或少量传感器的局限性。
在多传感器数据融合系统中，各种传感器的数据可以具 有不同的特征，可能是实时的或非实时的、模糊的或确定的、 互相支持的或互补的，也可能是互相矛盾或竞争的。
2.2 融合过程
数据融合过程主要包括多传感器(信号获 取) 、数据预处理、数据融合中心(特征提 取、数据融合计算) 和结果输出等环节, 其 过程如下图 所示。
二级融合中心
最终结果
图3 混合融合方式
3.2 功能模型
传感器 1
·探测
数
数
状态
估计
传感器 2
据
据
·探测
校
相
目标
传感器 N
准
关
识别
·探测
状态向量
行
态势高层估计
动
·行为
估
·企图
计
·动向
特征属性
目标属性测量
目标状态测量
图4 功能图
4、数据融合方法
表1 各种融合方法的比较
融合方法 运行环境 信息类型 信息表示 不确定性 融合技术 适用范围
多传感器 数据融合技术
1. 引言 2. 基本原理、融合过程及关键技术 3. 数据融合系统的结构及功能模型 4. 数据融合方法 5. 应用 6. 研究方向和存在问题
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多传感器数据融合多传感器数据融合1引言数据融合一词最早出现在20世纪70年代末期。
几十年来，随着传感器技术的迅速发展，尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求，使其得到了长足的发展。
其早期主要是应用在军事上，而随着工业系统的复杂化和智能化，近年来该技术推广到了民用领域，如医疗诊断、空中交通管制、工业自动控制及机械故障诊断等。
数据融合是针对一个系统中使用多个传感器这一问题而展开的一种信息处理的新的研究方向，所以数据融合也称为传感器融合。
数据融合一直没有一个统一的定义，一般认为：利用计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，在一定的准则下加以自动分析、综合，从而完成所需要的决策和估计任务而进行的信息处理过程称为数据融合。
2数据融合技术的分类多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识别最优化技术、神经网络和人工智能等。
很多学者从不同角度出发提出了多种数据融合技术方案。
从技术原理角度，可分为假设检验型数据融合、滤波跟踪型数据融合、聚类分析型数据融合、模式识别型数据融合、人工智能型数据融合等；按判决方式分有硬判决型和软判决型数据融合；按传感器的类型分有同类传感器数据融合和异类传感器数据融合按对数据的处理方式，可分为象素级融合、特征级融合和决策级融合；从方法来分有Bayes推理法、表决法、D-S 推理法、神经网络融合法等。
从解决信息融合问题的指导思想或哲学观点加以划分，可分为嵌入约束观点、证据组合观点和人工神经网络观点三大类。
3常用的数据融合方法数据融合方法种类繁多，图1归纳了常用的一些信息融合方法。
估计方法加权平均法是一种最简单和直观的方法，即将多个传感器提供的冗余信息进行加权平均后作为融合值该方法能实时处理动态的原始传感器读数，但调整和设定权系数的工作量很大，并具有一定的主观性。
极大似然估计法不仅对任何总体皆可用，且在相当广泛的条件下用此法所获估计量具有一致性、渐近正态性及渐近最小方差性。
尽管所获统计量不一定具有无偏性，但常可通过修正成为无偏估计量。
然而不是所有待估计的参数都能求得似然估计量，且使用极大似然估计法求估计量时，往往要求解一个似然方程。
最小二乘法的准则是选取X使得估计性能指标达到最小。
当各次数据测量精度不等时，应采用加权处理，对精度较高的测量结果赋以较大的权。
最小二乘法是以误差理论为依据，在诸数据处理方法中，误差最小，精确性最好。
在实际工作中，常需要对新获得的数据进行实时处理，每增加一个数据都需要重新对所有的数据进行计算，计算量较大。
卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。
该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。
如果系统具有线性动力学模型，且系统与传感器的误差符合高斯白噪声模型，则卡尔曼滤波将为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。
卡尔曼滤波的递推特性使系统不需要大量的数据存储和计算。
这种方法实时性好，适合于处理动态的、低层次、冗余的数据，缺点是仅仅能够处理线性问题，观测度不高，易发散。
统计方法贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器高层信息的常用方法。
它把每个传感器看作是一个贝叶斯估计器，将每一个目标各自的关联概率分布综合成一个联合后验分布函数，随着观测值的到来，不断更新假设的联合分布的似然函数，并通过该似然函数的极大或极小进行数据的最后融合。
贝叶斯推理解决了部分经典推理中的问题，其难点是定义先验似然函数，在存在多个潜在假设和多个条件独立事件时比较复杂，要求有些假设是互斥的和缺乏通用不确定性能力。
经典推理和统计方法是在已知先验概率的情况下求所观察事件的概率。
它建立在牢固的数学基础之上缺点是先验概率往往是不确知的；在一个时刻只有估计二值假设的能力；对多变量情况，复杂性指数增加，不存在先验似然估计的优点。
D-S 证据理论是一种广义的贝叶斯推理方法，它采用概率区间和不确定区间来求取多证据下假设的似然函数，允许对部分数据支持和似是而非之间存在的不确定事件定义等级，从而客观地描述不确定事件。
其优点是具有较强的理论基础，既能处理随机性导致的不确定性，又能处理模糊性导致的不确定性；可以依靠证据的积累，不断地缩小假设集；能将“不知道和“不确定”区分开来；不需要先验概率和条件概率密度。
不足之处在于其组合规则无法处理证据冲突且无法分辨证据所在子集的大小，从而按不同的权重聚焦；其次，证据推理的组合条件十分严格，要求证据之间是条件独立的，且辨识框架能够识别证据的相互作用；第三，证据组合会引起焦元“爆炸”，焦元以指数级数递增，增大计算量。
品质因数是一种度量机制，它一些直观的或具有启发式的证据，这些证据有助于在观测值与物体属性之间建立关联。
品质因数技术就是试图在多个证据间找到某种关系，以改善输入数据之间关联和分类的效果。
该方法常用于相关和自相关方案中，以进行联系程序的定量说明。
品质因数算法相对简单，缺点是不能及时地反映出观测环境的影响。
信息论方法聚类分析技术是一种启发性算法，用来把数据组合为自然组或者聚类。
这些聚类可解释为一种分类或者识别形式。
所有的聚类算法都需要定义一个相似性度量或者关联度量，以提供一个表示接近程度的数值，从而可以开发一些算法，以对特征空间中的自然聚集组进行搜索。
聚类分析能发掘出数据中的新关系，以导出识别范例，因而是一个有价值的工具。
缺点是其算法的启发性质使得其应用存在很大的潜在倾向性。
模板法使用预先建立的边界来确定身份分类。
假设能把多维特征空间分解为不同区域，每一区域表示一个身份类别。
通过特征提取处理建立一个特征向量，将该特征向量变换到特征空间中，与预先指定的位置比较，若观测落到一个身份类别的边界内，则认为该观测具有与其关联的身份类同样的身份。
缺点是特征空间中所划分的体积相互覆盖使识别产生模糊性，并且该方法强烈依赖于特征的选择及它们在特征空间中的相互关联分布。
熵理论法主要用于计算与假设有关的信息的度量，主观和经验概率估计等。
从把多个传感器的观测数据组成特征说明来看，熵理论法是在概念上最简单的方法，但是于要对传感器输入加权以及应用了阈值和其他判定逻辑，从而增加了算法的复杂性。
尽管如此，对于实时性要求很强的系统，当准确的先验统计不可利用，或者从整个成本效益观点来看，熵理论法仍具有较大的应用空间。
人工智能方法模糊逻辑是多值逻辑，用一个0~1之间的实数来表示真实度，相当于隐含算子的前提，允许将多个传感器信息融合过程中的不确定性直接表示在推理过程中。
与概率统计方法相比，模糊逻辑推理对信息的表示和处理更接近人类的思维方式，适合在高层次上的应用。
但于模糊推理对信息的描述存在较大的主观因素，所以信息的表示和处理缺乏客观性。
产生式规则采用符号表示目标特征和相应传感器信息之间的联系，与每一个规则相联系的置信因子表示它的不确定性程度。
当在同一个逻辑推理过程中，两个或多个规则形成一个联合规则时，可以产生融合。
问题是每个规则的置信因子的定义与系统中其他规则的置信因子相关，如果系统中引入新的传感器，需要加入相应的附加规则。
神经网络具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应能力，能够模拟复杂的非线性映射。
在多传感器系统中，各信息源所提供的环境信息都具有一定程度的不确定性，对这些不确定信息的融合过程实际上是一个不确定性推理过程。
神经网络根据当前系统所接受的样本相似性确定分类标准，主要表现在网络的权值分布上，同时，可以采用神经网络特定的学习算法来获取知识，得到不确定性推理机制。
利用神经网络的信号处理能力和自动推理功能来实现多传感器数据融合，缺点是计算量大。
遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传的全局优化算法。
特点是采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入局部极小点；只需可行解目标函数的值，而不需其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此，具有强的适应能力和鲁棒性。
缺点在于收敛速度慢、易陷入局部最优。
模糊积分的实质就是求得在客观证据对决策假设的实际估计与其期望值间的最大一致性。
模糊积分是定义在模糊测度基础上的一种非线性函数，它具有融合多元信息的能力，常用的模糊积分有Sugeno积分和Choquet积分，主要用于决策支持、自动控制等。
Sugeno的模糊积分是定义在模糊测度上的非线性函数，特点是直接排除了次要因素的影响，与加权平均相比，强化了主要因素的作用，但却忽视次要因素的影响。
Choquet模糊积分考虑了各种影响因素，以避免Sugeno模糊积分的缺陷，而广义Choquet模糊积分及其在信息融合中的应用近年来得到了较广泛的关注。
综上所述，单一的数据融合算法具有一定的局限性，将多种算法进行优势集成已逐渐成为数据融合算法的研究热点。
遗传算法和模糊聚合相结合遗传算法是一种并行化算法，可较好地解决多参数优化问题，且其算子能更好的模拟模糊关系，从而达到较高精度。
将其与模糊理论相结合可在信息源的可靠性、信息的冗余、互补性以及进行融合的分级结构不确定情况下，以近似最优方式对传感器数据进行融合。
模糊系统与神经网络相结合神经网络对环境的变化具有较强的自适应能力和自学习能力，但从系统建模的角度而言，它采用的是典型的黑箱学习模式。
当学习完成后，神经网络所获得的输入/输出关系难以用通俗的方式表示。
而模糊系统则采用简单的“如果?则?”规则，但自动生成和调整隶属度函数和模糊规则是个难题。
若将两者结合取长补短，则可提高整个系统的学习能力和表达能力。
5结束语数据融合技术是一门跨学科的综合理论和方法尚处在不断的发展和完善过程中。
随着研究者的不断努力，数据融合的基础理论、兼有稳健性和准确性的融合算法必将得以完善和实现，多传感器数据融合系统将在更多的行业领域得到实际应用。