数据融合
数据融合概念
数据融合概念概述：数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同类型的数据进行整合和合并，以创建一个统一的数据集。
它可以匡助组织和企业更好地理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。
数据融合可以涉及结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图象和音频等）。
数据融合的重要性：1. 综合分析：数据融合可以将来自不同数据源的信息整合在一起，提供更全面、准确的数据分析结果。
通过综合分析不同数据源的信息，可以发现隐藏的关联和趋势，为决策提供更多的依据。
2. 数据一致性：不同数据源的数据往往存在格式和结构上的差异。
数据融合可以通过标准化和清洗数据，使其具有一致的格式和结构，提高数据的质量和可靠性。
3. 提高决策效率：数据融合可以将分散的数据整合在一个平台上，提供全面的数据视图。
这样，决策者可以更快速地访问和分析数据，提高决策的效率和准确性。
4. 优化资源利用：数据融合可以消除重复的数据，避免资源的浪费和冗余。
通过整合数据，可以更好地利用有限的资源，提高效率和经济性。
数据融合的方法：1. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并为一个整体的过程。
这可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具来实现，将数据从不同的源提取出来，并进行转换和加载到目标系统中。
2. 数据清洗：数据清洗是指对数据进行去重、去噪、纠错等处理，以保证数据的一致性和准确性。
数据清洗可以通过自动化工具或者人工的方式进行。
3. 数据标准化：数据标准化是指将不同数据源的数据转换为统一的格式和结构，以便进行整合和分析。
这可以通过定义统一的数据模型和规范来实现。
4. 数据关联：数据关联是指将不同数据源的数据进行关联和连接，以发现数据之间的关系和趋势。
这可以通过数据挖掘和机器学习技术来实现。
数据融合的应用场景：1. 金融行业：数据融合可以匡助金融机构整合客户信息、交易数据和市场数据，提供全面的风险评估和投资建议。
2. 物流行业：数据融合可以将来自不同物流系统的数据整合在一起，优化物流运输路径，提高运输效率和成本控制。
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数据源的信息进行整合和合并，以生成更全面、准确和有用的数据结果。
在今天的信息时代，数据融合已成为许多领域的重要工具，包括商业、科学、医疗等。
本文将详细讨论数据融合的概念、重要性以及应用领域。
正文内容：1. 数据融合的定义1.1 数据融合的基本概念：数据融合是将来自多个数据源的信息进行整合和合并，以生成更全面、准确和有用的数据结果。
1.2 数据融合的目的：通过整合和合并多个数据源的信息，数据融合可以提供更全面、准确和有用的数据结果，为决策者提供更好的支持。
2. 数据融合的重要性2.1 提高数据质量：通过融合多个数据源的信息，可以减少数据的不准确性和不完整性，提高数据的质量和可靠性。
2.2 增加信息价值：数据融合可以将来自不同数据源的信息进行整合，生成更全面、准确和有用的数据结果，从而增加信息的价值。
2.3 支持决策制定：通过提供更全面、准确和有用的数据结果，数据融合可以为决策者提供更好的支持，帮助他们做出更明智的决策。
2.4 促进跨领域研究：数据融合可以将来自不同领域的数据进行整合，促进跨领域研究，帮助解决复杂的问题。
3. 数据融合的应用领域3.1 商业领域：数据融合可以帮助企业整合和分析来自不同渠道的销售数据、客户数据等，提供更全面的市场洞察和决策支持。
3.2 科学研究：数据融合可以将来自不同实验室、研究机构的数据进行整合，促进科学研究的合作和进展。
3.3 医疗领域：数据融合可以将来自不同医疗机构的病历数据、医疗影像数据等进行整合，提供更全面的医疗诊断和治疗方案。
3.4 城市规划：数据融合可以将来自不同部门的城市数据进行整合，为城市规划和发展提供更全面的信息支持。
3.5 交通管理：数据融合可以将来自不同交通设备和传感器的数据进行整合，提供更准确的交通状况和路况信息，优化交通管理和规划。
3.6 金融领域：数据融合可以将来自不同金融机构的数据进行整合，提供更全面的金融风险评估和投资决策支持。
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。
简述数据融合基本概念和数据融合的作用
数据融合是指将来自不同传感器、不同来源、不同处理方法等多个数据源的信息进行整合，以获得更加准确、可靠的信息和决策。
数据融合的基本概念包括以下几个方面：
1. 数据源：指提供数据的传感器、设备、系统等，数据源的多样性是数据融合的基础。
2. 数据融合算法：指将多个数据源的信息进行整合的方法和技术，常见的算法包括加权平均、决策树、神经网络等。
3. 数据融合结果：指经过数据融合处理后得到的结果，通常是一个综合的、更加准确的信息或决策。
数据融合的作用主要包括以下几个方面：
1. 提高数据准确性：通过融合多个数据源的信息，可以消除单一传感器或来源的误差和偏差，提高数据的准确性和可信度。
2. 增强数据的可靠性：通过对多个数据源的信息进行整合，可以提高数据的稳定性和可靠性，减少数据异常和噪声的影响。
3. 增加数据的应用价值：通过融合多个数据源的信息，可以提供更加全面、准确的信息，为决策提供更加可靠的支持。
4. 降低系统成本：通过数据融合技术，可以将多个传感器或数据来源的信息整合在一起，避免了重复建设、维护多个系统的成本，降低了系统的总体成本。
数据融合概念
数据融合概念引言概述：随着信息技术的迅速发展，数据的规模和种类不断增加。
为了更好地利用和分析这些数据，数据融合作为一种重要的数据处理技术应运而生。
本文将详细介绍数据融合的概念及其在不同领域的应用。
一、数据融合的定义及目的1.1 数据融合的定义数据融合是指将来自不同源头的数据进行整合和合并，生成更全面、准确和有用的数据集的过程。
通过数据融合，可以消除数据的冲突、重复和不一致性，提高数据的质量和可信度。
1.2 数据融合的目的数据融合的主要目的是获取更全面、准确和可靠的数据，以支持决策制定、问题解决和预测分析等工作。
通过整合多个数据源的信息，可以提供更全面的视角，帮助人们更好地理解和把握数据背后的规律和趋势。
1.3 数据融合的重要性数据融合在现代社会中具有重要的意义。
它不仅可以帮助企业和组织更好地利用数据资源，提高效率和竞争力，还可以支持科学研究和决策制定等领域的发展。
数据融合还能够帮助解决数据孤岛问题，促进不同系统和部门之间的协同工作。
二、数据融合的方法和技术2.1 数据融合的方法数据融合可以采用多种方法，包括加权平均法、决策树法、模型融合法等。
不同的方法适用于不同的数据类型和应用场景。
在选择数据融合方法时，需要根据具体情况进行综合考虑，以达到最佳的融合效果。
2.2 数据融合的技术数据融合依赖于多种技术，如数据清洗、数据匹配、数据转换等。
数据清洗可以帮助消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量；数据匹配可以将来自不同源头的数据进行对应，建立数据之间的关联；数据转换可以将数据从一种格式或表示形式转换为另一种，以满足融合的需求。
2.3 数据融合的挑战数据融合面临着一些挑战，如数据不一致性、数据冲突和数据安全等。
数据不一致性指的是不同数据源之间的数据有差异；数据冲突是指不同数据源之间的数据存在矛盾；数据安全是指在数据融合过程中需要保护数据的机密性和完整性。
三、数据融合在商业领域的应用3.1 市场调研和竞争分析通过整合市场数据、消费者行为数据和竞争对手数据等，可以对市场趋势和竞争环境进行全面分析，为企业的决策制定提供依据。
数据融合概念
数据融合概念引言概述：在当今信息爆炸的时代，各种数据源不断涌现，数据量庞大且多样化。
为了更好地利用这些数据，数据融合概念应运而生。
数据融合是将来自不同来源的数据整合在一起，以便更全面、准确地分析和利用数据。
本文将介绍数据融合的概念及其在实际应用中的重要性。
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多个不同数据源的数据进行整合和合并的过程。
这些数据源可以是来自不同传感器、不同平台或者不同网络的数据。
通过数据融合，我们可以获得更全面、准确的数据，从而更好地理解和分析现象。
1.2 数据融合的目的数据融合的主要目的是提供更全面、准确的数据信息，以支持决策和分析。
通过整合来自不同数据源的数据，我们可以填补数据缺失的空白，减少数据误差，并提高数据的可信度和可用性。
同时，数据融合还可以匡助我们发现数据之间的关联和模式，从而提供更深入的洞察和预测能力。
1.3 数据融合的挑战数据融合面临一些挑战，包括数据质量、数据一致性和数据冲突等问题。
首先，不同数据源可能存在数据质量差异，如精度、准确性等。
其次，不同数据源可能采用不同的数据格式和数据定义，导致数据一致性问题。
最后，当不同数据源提供相互冲突的数据时，数据冲突问题将变得复杂。
解决这些挑战需要采用有效的数据融合算法和技术。
二、数据融合的应用2.1 传感器网络中的数据融合在传感器网络中，数据融合被广泛应用于环境监测、智能交通等领域。
通过将来自不同传感器的数据进行融合，可以实现对环境变化的全面监测和分析。
例如，在智能交通系统中，通过融合来自不同传感器的交通流量、车速和道路状况等数据，可以实现实时的交通监测和路况预测。
2.2 图象和视频处理中的数据融合在图象和视频处理领域，数据融适合于提高图象和视频的质量和分析能力。
通过将来自多个图象或者视频源的数据进行融合，可以减少噪声和伪影，并提高图象和视频的清晰度和细节。
此外，数据融合还可以匡助我们提取更全面、准确的图象和视频特征，用于目标检测、人脸识别等应用。
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合并，以提供更全面、准确和有价值的信息。
它是一种数据处理技术，通过将多个数据源的信息进行整合，可以实现对数据的深度分析和综合利用。
数据融合的目标是将分散的数据整合到一个统一的数据集中，并通过数据清洗、数据转换和数据集成等技术手段，消除数据冗余、提高数据质量，从而为决策提供更准确、全面的支持。
数据融合可以应用于各个领域，如金融、医疗、电子商务等。
在金融领域，数据融合可以将来自不同交易所的股票行情数据进行整合，以提供更全面的市场分析和投资决策支持。
在医疗领域，数据融合可以将来自不同医疗设备的病人数据进行整合，以提供更准确的诊断和治疗方案。
在电子商务领域，数据融合可以将来自不同渠道的销售数据进行整合，以提供更全面的销售分析和市场预测。
数据融合的过程包括以下几个步骤：1. 数据收集：从不同的数据源收集数据，包括结构化数据（如数据库、表格）和非结构化数据（如文本、图片）。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复数据、缺失数据和错误数据，以提高数据质量。
3. 数据转换：将不同格式的数据进行转换，使其具有一致的数据结构和数据类型，以方便后续的数据整合和分析。
4. 数据集成：将清洗和转换后的数据进行整合，生成一个统一的数据集。
在数据集成过程中，需要解决数据冲突和数据一致性的问题。
5. 数据分析：对整合后的数据进行分析和挖掘，以发现数据之间的关联和规律，并提取有价值的信息。
6. 数据可视化：将分析结果以可视化的方式展示，如图表、地图等，以便用户更直观地理解和利用数据。
为了实现数据融合的目标，需要使用一些数据融合技术和工具，如ETL （Extract, Transform, Load）工具、数据仓库、数据挖掘算法等。
此外，数据融合还需要考虑数据安全和隐私保护的问题，确保数据的合法性和机密性。
总之，数据融合是一种将来自不同来源的数据进行整合和合并的技术，可以提供更全面、准确和有价值的信息，对于决策和业务分析具有重要意义。
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、不同格式的数据整合在一起，以便进行更全面、准确的分析和决策。
它涉及将多个数据源的信息进行整合、清洗和转换，以便在统一的平台上进行分析和利用。
数据融合可以匡助企业或者组织更好地理解和利用数据，从而提高业务效率、降低成本、优化决策。
数据融合的过程包括数据采集、数据清洗、数据转换和数据整合。
首先，数据融合需要从不同的数据源中采集数据，这些数据源可以是来自不同部门、不同系统或者不同格式的数据。
数据采集可以通过各种方式进行，例如手动输入、自动采集或者API接口等。
然后，采集到的数据需要进行清洗，即去除重复、错误或者不完整的数据。
数据清洗是数据融合的重要步骤，可以通过数据清洗工具或者自定义的数据清洗规则来实现。
清洗后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析和决策提供可靠的基础。
接下来，数据需要进行转换，以便在统一的平台上进行整合和分析。
数据转换可以包括数据格式转换、数据标准化、数据归一化等操作。
通过数据转换，不同格式的数据可以被统一处理，从而方便进行后续的数据整合和分析。
最后，将清洗和转换后的数据整合在一起，形成一个统一的数据集。
数据整合可以通过数据库、数据仓库或者数据集成工具等方式实现。
整合后的数据可以被用于各种分析和决策应用，例如数据挖掘、机器学习、业务智能等。
数据融合的好处是显而易见的。
首先，数据融合可以匡助企业或者组织更好地理解和利用数据，从而提高业务效率和决策质量。
通过整合多个数据源的信息，可以获得更全面、准确的数据视图，匡助企业更好地了解市场趋势、客户需求和业务状况。
其次，数据融合可以降低数据处理和管理的成本。
通过将不同的数据源整合在一起，可以减少数据处理和管理的工作量，提高数据的可重用性和共享性。
此外，数据融合还可以减少数据冗余和重复存储，节约存储空间和硬件成本。
此外，数据融合还可以提高数据的一致性和准确性。
通过数据清洗和转换的过程，可以去除数据中的错误和不一致之处，提高数据的质量和准确性。
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多传感器数据融合技术及其应用多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。
随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策和估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。
多传感器数据融合原理多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样,充分利用多个传感器资源,通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用,把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。
具体地说,多传感器数据融合原理如下:1)N个不同类型的传感器(有源或无源的)收集观测目标的数据;(2)对传感器的输出数据(离散的或连续的时间函数数据、输出矢量、成像数据或一个直接的属性说明)进行特征提取的变换,提取代表观测数据的特征矢量Yi; (3)对特征矢量Yi进行模式识别处理(如,聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等)完成各传感器关于目标的说明;4)将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组,即关联;(5)利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成,得到该目标的一致性解释与描述。
多传感器数据融合方法多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类,随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、Dempster-Shafer(D-S)证据推理、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。
可以预见,神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。
卡尔曼滤波法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处理不需要大量的数据存储和计算。
但是,采用单一的卡尔曼滤波器对多传感器组合系统进行数据统计时,存在很多严重的问题,例如:(1)在组合信息大量冗余的情况下,计算量将以滤波器维数的三次方剧增,实时性不能满足;(2)传感器子系统的增加使故障随之增加,在某一系统出现故障而没有来得及被检测出时,故障会污染整个系统,使可靠性降低。
多贝叶斯估计法贝叶斯估计为数据融合提供了一种手段,是融合静态环境中多传感器高层信息的常用方法。
它使传感器信息依据概率原则进行组合,测量不确定性以条件概率表示,当传感器组的观测坐标一致时,可以直接对传感器的数据进行融合,但大多数情况下,传感器测量数据要以间接方式采用贝叶斯估计进行数据融合。
多贝叶斯估计将每一个传感器作为一个贝叶斯估计,将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数,通过使用联合分布函数的似然函数为最小,提供多传感器信息的最终融合值,融合信息与环境的一个先验模型提供整个环境的一个特征描述。
D-S证据推理方法-S证据推理是贝叶斯推理的扩充,其3个基本要点是:基本概率赋值函数、信任函数和似然函数。
D-S方法的推理结构是自上而下的,分三级。
第1级为目标合成,其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果(ID);第2级为推断,其作用是获得传感器的观测结果并进行推断,将传感器观测结果扩展成目标报告。
这种推理的基础是:一定的传感器报告以某种可信度在逻辑上会产生可信的某些目标报告;第3级为更新,各种传感器一般都存在随机误差,所以,在时间上充分独立地来自同一传感器的一组连续报告比任何单一报告可靠。
因此,在推理和多传感器合成之前,要先组合(更新)传感器的观测数据。
模糊逻辑推理模糊逻辑是多值逻辑,通过指定一个0到1之间的实数表示真实度,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。
如果采用某种系统化的方法对融合过程中的不确定性进行推理建模,则可以产生一致性模糊推理。
与概率统计方法相比,逻辑推理存在许多优点,它在一定程度上克服了概率论所面临的问题,它对信息的表示和处理更加接近人类的思维方式,它一般比较适合于在高层次上的应用(如决策),但是,逻辑推理本身还不够成熟和系统化。
此外,由于逻辑推理对信息的描述存在很大的主观因素,所以,信息的表示和处理缺乏客观性。
模糊集合理论对于数据融合的实际价值在于它外延到模糊逻辑,模糊逻辑是一种多值逻辑,隶属度可视为一个数据真值的不精确表示。
在MSF过程中,存在的不确定性可以直接用模糊逻辑表示,然后,使用多值逻辑推理,根据模糊集合理论的各种演算对各种命题进行合并,进而实现数据融合。
人工神经网络法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。
神经网络的这些特性和强大的非线性处理能力,恰好满足了多传感器数据融合技术处理的要求。
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,这种确定方法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,即实现了多传感器数据融合。
常用的数据融合方法及特性如表1所示。
通常使用的方法依具体的应用而定,并且,由于各种方法之间的互补性,实际上,常将2种或2种以上的方法组合进行多传感器数据融合多传感器数据融合技术研究进展遗传算法和模糊理论相结合遗传算法是一种并行算法,能够较好地解决多参数的优化问题,并针对算法的特点采用某些较新的算子,如实编码方式和对应的交叉算子与不一致变异技术的应用都保证遗传算法具有较好的性能并节省时间。
另外,遗传算法所采用的某些算子能更好地模拟模糊关系,可以使融合达到较高的精度。
将其与模糊理论相结合可以在信息源的可靠性、信息的冗余度、互补性以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合。
因此,该方法逐渐成为目前的研究热点之一。
例如:ChoiJN等人提出一种基于分层公平竞争的并行遗传算法和信息粒化理论的混合优化模糊推理系统。
另外,遗传模糊控制还被用于策略问题的研究模糊理论和神经网络理论相结合神经网络具有大规模并行处理能力、自学习能力和自适应能力,其仿生特性使之能更有效地利用系统本身的信息,并能映射任意函数关系,但缺点是知识表达比较困难,学习速度慢。
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[11]。
两者相结合产生的模糊神经网络可以看作是一种不依赖于精确数学模型的函数估计器。
它除具有神经网络的功能外,还能处理模糊信息,完成模糊推理功能。
模糊神经网络的节点和参数均有明显的物理意义,初值比较容易确定,利用学习算法可以使之很快收敛到要求的输入、输出关系,并且,参数的学习和调整比较容易,性能优于单纯的模糊控制和单纯的神经网络[14,15]。
模糊系统与神经网络的结合方式各种各样,目前的各种模糊神经网络,一般可分为两类:根据模糊数计算得到的模糊神经网络;以模糊规则的逻辑推理过程为基础而形成的模糊神经网络。
第一类模糊神经网络,其结构沿袭普通的多层前向网络,但输入输出为模糊语言值,权值一般取模糊数或清晰数,所以,权值调整算法是根据模糊数的计算特点而改进的BP算法,主要用于模拟模糊规则集,进行近似推理。
第二类模糊神经网络的输入输出为精确值,一般包括模糊化、推理和清晰化过程,此类网络由于规则表达形式的多样性和网络模拟方法的灵活性而产生了各种结构和算法,主要用于时间序列预测、多种信息融合等方面[16]。
近年来,国内外出现了大量关于模糊神经网络的研究[16～19],如用于非线性模型的模糊神经网络混合辨识方法[17],用一种三层前反馈神经网络和Levenberg-Marquardt学习算法实现模糊系统的“如果…则”规则[18]等。
遗传算法和神经网络理论相结合神经网络技术是模拟人类大脑而产生的一种信息处理技术,它使用大量的简单处理单元(即神经元)处理信息,神经元按层次结构的形式组织,每层上的神经元以加权的方式与其他层上的神经元联接,采用并行结构和并行处理机制,因而,网络具有很强的容错性和自学习、自组织及自适应能力,能够模拟复杂的非线性映射[2]。
因此,大量的工程实际应用中都将其与遗传算法结合起来使用,如用于片上系统的智能信息处理[24],优化集成电路板中金属层间介电质的参数设计[25]以及处理和分析非线性地震数据[26]等。
遗传算法和模糊神经网络相结合模糊神经网络和单纯的模糊控制与单纯的神经网络相比,具有更优的性能,但仍然存在不足,因此,有研究将遗传算法与模糊神经网络结合起来以取得更好的数据融合效果[27]。
例如:姜静等人先用遗传算法对模糊神经控制器进行离线训练,然后,用BP算法对模糊神经控制器进一步在线训练,仿真结果表明:模糊神经控制器比模糊控制器取得了更好的控制效果[28]。
模糊逻辑和Kalman滤波相结合经典最优Kalman滤波理论对动态系统提出了严格的要求,即当观测几何信息和动力学模型及统计信息可靠时,Kalman滤波计算性能较好。
但在实践中很难满足这一条件,在使用不精确或错误的模型和噪声统计设计Kalman滤波器时会导致滤波结果失真,甚至使滤波发散。
为了解决此问题,产生了自适应Kalman滤波[29]。
Escamilla-Ambrosio等人提出了一种基于模糊逻辑的自适应Kalman滤波数据融合算法,该算法使用模糊逻辑调整Q和R的值使之可以更好地符合协方差的估计值[30]。
接着Escamilla-AmbrosioPJ等人又将上述算法用来建立集中式、分布式和混合式的适应Kalman滤波多传感器融合算法[31]。
另外,TaftiA D等人还提出了一种可用于实时处理的自适应Kalman滤波和模糊跟踪数据融合算法[32]。
近年来,模糊Kalman滤波算法在实际中得到了非常广泛的应用,例如:目标跟踪、图像处理以及组合导航等。
模糊理论和最小二乘法相结合最小二乘法的准则是选取X使得估计性能指标(估计误差的平方和)达到最小。
它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,并在处理数据过程中不需要知道数据的先验信息[11]。
因而,刘建书等人利用模糊理论中的相关性函数对多传感器的相互支持程度进行计算,应用基于最小二乘原理的数据融合方法,对支持程度高的传感器数据进行融合。