智能信息处理
数据科学与大数据技术(智能信息处理
数据科学与大数据技术(智能信息处理智能信息处理是数据科学与大数据技术中的重要内容之一。
随着信息技术的快速发展，智能信息处理在各个领域中得到了广泛的应用和发展。
智能信息处理可以理解为利用数据科学和大数据技术来处理和分析各种形式的信息，从而提取有价值的知识和洞察力。
它包括了数据的采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，通过这些环节的有机结合，可以帮助人们更好地理解和利用信息。
数据的采集是智能信息处理的基础。
在现代社会中，各种各样的数据源不断涌现，包括传感器数据、社交媒体数据、互联网数据等。
这些数据源的数据量庞大、数据类型复杂，因此需要采用大数据技术来进行高效的数据采集和存储。
数据的存储是智能信息处理的重要环节。
随着数据量的增加，传统的数据存储方式已经无法满足需求。
大数据技术提供了分布式存储和并行计算的能力，可以快速存储和处理大规模的数据。
同时，数据的存储也需要考虑数据的安全性和隐私保护等问题。
然后，数据的处理和分析是智能信息处理的核心。
利用数据科学的方法和技术，可以对大量的数据进行有效的处理和分析，从而提取出有价值的信息和知识。
数据处理和分析的方法包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、机器学习等。
这些方法和技术可以帮助人们发现数据中的规律和模式，从而预测未来的趋势和行为。
数据的可视化是智能信息处理的重要手段。
通过将数据可视化，可以将复杂的数据信息以直观的方式展示出来，帮助人们更好地理解数据的含义和趋势。
数据可视化不仅可以提供静态的图表和图像，还可以通过交互式的可视化工具来实现动态的数据展示和分析。
智能信息处理是数据科学与大数据技术中的重要内容，它通过利用数据科学和大数据技术来处理和分析各种形式的信息，从而提取有价值的知识和洞察力。
智能信息处理涉及到数据的采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，通过这些环节的有机结合，可以帮助人们更好地理解和利用信息。
未来，智能信息处理将在各个领域中发挥越来越重要的作用，推动社会的进步和发展。
智能信息处理与控制
智能信息处理与控制智能信息处理与控制是一种应用于各个领域的技术，通过对信息的获取、处理和控制，实现对系统的智能化管理和优化。
本文将从智能信息处理和智能信息控制两个方面进行探讨。
一、智能信息处理智能信息处理是指通过智能化的算法和方法对海量的信息进行分析、提取和处理，从中获得有价值的知识和信息。
智能信息处理可以应用于各个领域，比如医疗健康、金融投资、智慧城市等。
以医疗健康为例，智能信息处理可以通过对大量的医疗数据进行分析，提取出患者的病情特征和治疗方案，为医生提供决策支持和指导。
同时，智能信息处理还可以帮助医生进行临床决策，提高医疗效率和准确性。
智能信息处理的关键技术包括数据挖掘、机器学习、模式识别等。
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供支持。
机器学习是指通过学习和训练，使计算机具备类似人类的智能行为。
模式识别是指通过对数据进行特征提取和分类，识别出数据中的模式和规律。
二、智能信息控制智能信息控制是指通过对系统的信息进行感知、分析和控制，实现对系统的智能化管理和优化。
智能信息控制可以应用于工业自动化、智能交通、智能家居等领域。
以智能交通为例，智能信息控制可以通过对交通流量和道路状况的感知，智能调整信号灯的时序，优化交通流动，减少拥堵和交通事故的发生。
智能信息控制的关键技术包括传感器技术、控制算法和决策优化等。
传感器技术可以通过感知环境信息，获取系统状态和参数。
控制算法可以根据传感器获取的信息，进行决策和控制。
决策优化是指通过对系统的状态和目标进行分析和优化，实现对系统的智能控制和管理。
智能信息处理与控制在各个领域都有广泛的应用。
以智慧城市为例，智能信息处理与控制可以通过对城市的各种信息进行分析和处理，实现对城市的智能化管理和优化。
比如，通过对城市交通流量的感知和分析，实现智能交通信号灯的控制，优化交通流动；通过对城市环境的感知和分析，实现智能环境监测和污染治理。
智能信息处理与控制还可以应用于智能制造。
智能信息处理技术的发展和应用研究
智能信息处理技术的发展和应用研究1 发展历程智能信息处理技术指的是运用人工智能、机器学习、自然语言处理等技术实现信息处理的过程。
其发展历程可以追溯至二十世纪五十年代，当时计算机科学家开始尝试模拟人脑的思维方式和决策方式。
随着计算机硬件和算法的发展，智能信息处理技术逐渐成为研究热点，涉及的领域也变得越来越广泛。
2 应用领域智能信息处理技术已经延伸到许多领域，包括但不限于以下几个：2.1 自然语言处理自然语言处理是指通过算法和语言学知识处理人类语言的能力。
这项技术广泛应用于搜索引擎、在线翻译、人机对话系统等领域。
2.2 图像识别图像识别是指通过计算机视觉和机器学习算法对图像进行分析和解释的过程。
这项技术已经应用于医疗诊断、智能家居、自动驾驶等领域。
2.3 大数据分析随着互联网和传感器技术的普及，数据规模不断增大。
大数据分析通过采用人工智能、机器学习等技术，能够从海量数据中提取有意义的信息。
2.4 人工智能人工智能是指计算机系统能够模拟人类的智能和决策能力。
这项技术已经应用于金融、医疗、教育等领域，成为了未来各个行业发展的趋势。
3 研究进展智能信息处理技术的研究一直都在进行当中。
现在，一些新的技术应运而生，如深度学习、强化学习、多智能体系统等，都为智能信息处理技术的应用提供了更大的可能性。
3.1 深度学习深度学习是指一种人工神经网络模型。
它通过多层非线性变换来对输入数据进行高层特征的抽象和表达，并通过反向传播算法对网络参数进行优化。
深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域，取得了很多成功。
3.2 强化学习强化学习是指建立在智能体与环境交互基础上的机器学习方法。
通过学习从环境中获得的奖励信号，智能体能够自主地探索最优策略。
强化学习已经应用于游戏AI、自动驾驶等领域。
3.3 多智能体系统多智能体系统是指由多个智能体组成的系统。
不同于单一智能体，多智能体系统可以通过协作和竞争来达到更优的结果。
多智能体系统应用于交通管理、资源调度等领域，是一种十分有效的解决方案。
智能信息处理
什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。
智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。
智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。
智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。
起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。
首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。
他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。
目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。
我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。
一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。
为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。
人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。
研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。
现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。
计算智能信息处理技术及其应用
计算智能信息处理技术及其应用
1. 什么是计算智能信息处理技术？
计算智能信息处理技术是指利用人工智能、模式识别、机器学习
等技术，对大量数据进行分析和处理的过程。
这种技术在工业、医疗、金融等领域具有极高的应用价值。
2. 计算智能信息处理技术的应用
2.1 工业领域
在工业领域，计算智能信息处理技术可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
通过对机器视觉、语音识别、数据分析的应用，可以
提供更高质量、更高效的制造。
2.2 医疗领域
在医疗领域，计算智能信息处理技术可以用于医学图像、生理信号、电子健康记录等方面的分析。
这可以帮助医生更快、更准确地确
诊疾病，制定出更有效的治疗方案。
2.3 金融领域
在金融领域，计算智能信息处理技术可以帮助银行、保险公司等
金融机构建立更精准、更快速的风险预警和评估体系。
同时，也可以
帮助金融机构制定更合理、更科学的投资策略。
3. 计算智能信息处理技术的未来发展
随着科技的不断进步，计算智能信息处理技术在未来必将得到更
广泛的应用。
同时，也需要加强对这种技术的研发、创新，以保证其
在实际应用中的效果和效率。
总之，计算智能信息处理技术是一个极富潜力和前景的领域。
只
要不断加强研究和应用，它一定会发挥出更为巨大的作用。
智能信息处理
智能信息处理1.引言本章将对智能信息处理的背景和目的进行介绍。
1.1 背景在信息时代的今天，海量的信息涌入我们的生活。
为了更高效地处理这些信息，智能信息处理技术的发展变得至关重要。
1.2 目的本文档旨在介绍智能信息处理的基本概念、技术和应用，为读者提供了解和运用智能信息处理的基础知识。
2.概述本章将对智能信息处理的概念和分类进行介绍。
2.1 智能信息处理概念智能信息处理是指利用和机器学习等技术，对大量的信息进行处理和分析，以提供有用的结果和决策。
2.2 智能信息处理分类智能信息处理可以分为自然语言处理、图像处理、音频处理等多个领域，本章将对这些领域进行详细介绍。
3.自然语言处理本章将对自然语言处理的基本概念、技术和应用进行介绍。
3.1 自然语言处理概念自然语言处理是指利用计算机技术处理和分析人类语言的一门学科。
3.2 自然语言处理技术本章将介绍自然语言处理的基本技术，包括分词、词性标注、句法分析等。
3.3 自然语言处理应用本章将介绍自然语言处理在机器翻译、智能客服等领域的应用。
4.图像处理本章将对图像处理的基本概念、技术和应用进行介绍。
4.1 图像处理概念图像处理是指利用计算机技术对图像进行处理和分析的一门学科。
4.2 图像处理技术本章将介绍图像处理的基本技术，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。
4.3 图像处理应用本章将介绍图像处理在人脸识别、图像搜索等领域的应用。
5.音频处理本章将对音频处理的基本概念、技术和应用进行介绍。
5.1 音频处理概念音频处理是指利用计算机技术对音频信号进行处理和分析的一门学科。
5.2 音频处理技术本章将介绍音频处理的基本技术，包括音频降噪、音频合成、语音识别等。
5.3 音频处理应用本章将介绍音频处理在语音识别、音乐等领域的应用。
6.附件本文档涉及的附件详见附件部分。
7.法律名词及注释本文所涉及的法律名词及其注释详见附件部分。
智能信息处理技术
智能信息处理技术⒈引言⑴背景在当前信息社会的背景下，智能信息处理技术的发展日益受到关注。
本文档旨在介绍智能信息处理技术的概念、分类、应用领域和未来发展趋势。
⑵目的本文档的目的是提供一个全面的指南，以帮助读者了解智能信息处理技术并应用于实际项目中。
通过本文档的阅读，读者可以对智能信息处理技术有一个清晰的认识，并掌握相应的实施方法和工具。
⒉智能信息处理技术概述⑴定义智能信息处理技术是指利用计算机、和数据分析等技术手段，对大量信息进行自动化处理、分析和提取有价值的知识和信息的技术领域。
⑵分类智能信息处理技术可以分为以下几个主要的分类：- 机器学习：通过训练算法和模型，使计算机能从数据中学习并自主决策。
- 自然语言处理：处理和理解人类语言的计算机技术。
- 数据挖掘：从大量的数据中发现模式、关联和潜在的知识。
- 图像识别：利用计算机视觉技术对图像进行分析和识别。
- 语音识别：将语音信号转换为文字表达的技术。
- 技术：开发机械设备完成一定程度上的人类工作。
⒊智能信息处理技术应用领域⑴自动驾驶技术自动驾驶技术利用智能信息处理技术，使汽车能够在无人驾驶的情况下进行行驶，提高行车安全性和驾驶舒适性。
⑵智能家居智能家居系统集成了智能信息处理技术，通过传感器、网络和控制系统等设备，实现家庭设备的自动化和智能化控制。
⑶金融风控智能信息处理技术可以应用于金融领域中的风险控制，通过对大量数据的分析和挖掘，提高金融机构的决策能力和风险预测能力。
⒋智能信息处理技术的未来发展趋势⑴深度学习的应用深度学习作为一种基于神经网络的机器学习方法，具有较好的模式识别和数据处理能力，在智能信息处理技术中的应用将进一步扩展和深化。
⑵大数据分析随着大数据时代的到来，智能信息处理技术需要更强大的数据分析能力，以应对高维度和高容量数据的挖掘和分析需求。
⑶与物联网的融合和物联网的融合将为智能信息处理技术带来更广阔的应用场景，例如智慧城市、智能交通等领域。
《智能信息处理》教学设计
《智能信息处理》教学设计教学设计：智能信息处理教学目标：1.了解智能信息处理的基本概念及其应用领域；2.掌握智能信息处理的基本方法和技术；3.能够运用智能信息处理的方法解决实际问题。
教学内容：1.智能信息处理的基本概念：智能信息处理是指利用计算机及相关技术，对大量的信息进行分析、过滤、提取和识别，从而实现对信息的智能化处理。
2.智能信息处理的应用领域：智能信息处理广泛应用于引擎、智能推荐、语音识别、图像识别等领域。
3.智能信息处理的基本方法和技术：包括机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等。
教学过程：第一课时：智能信息处理基本概念1.导入：通过展示一段智能助手的视频，引起学生对智能信息处理的兴趣。
2.智能信息处理的定义：让学生分组讨论并给出自己的定义。
3.展示和解释智能信息处理的定义，并补充相关的知识点。
4.运用案例：以引擎为例，介绍智能信息处理在引擎中的应用。
第二课时：智能信息处理的应用领域1.复习上节课的内容，学生进行小组活动，回答以下问题：a.智能信息处理的应用领域有哪些？b.你认为智能信息处理在哪个领域的应用最有前景？2.学生进行展示和讨论，老师进行点评和引导，引入下一个知识点。
3.分组讨论一个智能信息处理的应用领域，并向全班展示讨论结果。
第三课时：智能信息处理的基本方法和技术1.复习上节课的内容，通过问题回答的形式进行复习。
2.介绍智能信息处理的基本方法和技术，包括机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等。
3.运用案例：以语音识别为例，介绍智能信息处理的具体方法和技术。
4.学生进行小组讨论，选择一种智能信息处理的方法或技术进行深入研究，并向全班展示研究结果。
第四课时：实际问题的智能信息处理解决方法1.复习上节课的内容，通过问题的形式进行复习。
2.学生小组进行讨论，选择一个实际问题，并运用上节课学到的方法和技术进行智能信息处理解决方案的设计。
3.学生向全班展示并讨论各自的方案，老师进行点评和引导。
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信息融合研究领域义 模型及算法
2
关联的二义 性是信息融 合中的主要 障碍
3
融合系统 的容错性 和稳健型 没有得到 很好的解 决。
4
信息融合系 统的设计还 存在许多的 实际问题。
在进行融合处理前，必须对信息进行关联，以保证融合的信息是 来自同一目标或事件。如果对不同目标或事件的信息进行融合， 将难以使系统得出正确的结论。这一问题称为关联的二义性，是 信息融合中主要的障碍，怎样确立信息可融性的判别准则，如何 进一步降低关联的二义性已成为如何研究领域亟待解决的问题。 。
决策级融合
传感器1
特征提取
识别
监 测 对 象
传感器2
特征提取
识别
…
传感器N
…
特征提取
…
识别
决 策 融 合
决策
信息融合方法
嵌入约束法 证据组合法 人工神经网络法
信息融合 方法
嵌入约束法
由多种传感器所获得的客观环境(即被测对象) 的多组数据就是客观环境按照某种映射关系形 成的像，信息融合就是通过像求解原像，即对 客观环境加以了解。用数学语言描述就是，所 有传感器的全部信息，也只能描述环境的某些 方面的特征，而具有这些特征的环境却有很多， 要使一组数据对应惟一的环境(即上述映射为一 一映射)，就必须对映射的原像和映射本身加约 束条件，使问题能有惟一的解。 嵌入约束法最基本的方法：Bayes估计和卡尔 曼滤波
基于神经网络的传感器信息融合特点
具有统一的内部知识表示形式，通过学习算法可 将网络获得的传感器信息进行融合，获得相应网 络的参数，并且可将知识规则转换成数字形式， 便于建立知识库； 利用外部环境的信息，便于实现知识自动获取及 并行联想推理； 能够将不确定环境的复杂关系，经过学习推理， 融合为系统能理解的准确信号； 由于神经网络具有大规模并行处理信息能力，使 得系统信息处理速度很快。
研究现状
当前，信息融合技术在军事中的应用研究己 经从低层的目标检测、识别和跟踪转向了态 势评估和威胁估计等高层应用。 目前，信息融合技术己在许多民用领域取得 成效。这些领域主要包括:机器人和智能仪 器系统、智能制造系统、战场任务与无人驾 驶飞机、航天应用、目标检测与跟踪、图像 分析与理解、惯性导航、模式识别等领域。
人工神经网络法
通过模仿人脑的结构和工作原理，设计和建立相应 的机器和模型并完成一定的智能任务。 神经网络根据当前系统所接收到的样本的相似性， 确定分类标准。这种确定方法主要表现在网络权值 分布上，同时可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。
人工神经网络法
神经网络多传感器信息融合的实现，分三个重要步骤： 根据智能系统要求及传感器信息融合的形式，选择其拓扑 结构； 各传感器的输入信息综合处理为一总体输入函数，并将此 函数映射定义为相关单元的映射函数,通过神经网络与环 境的交互作用把环境的统计规律反映网络本身结构； 对传感器输出信息进行学习、理解，确定权值的分配，完 成知识获取信息融合，进而对输入模式做出解释，将输入 数据向量转换成高层逻辑(符号)概念。
搬运和装配工业机器人
图像融合
图像融合在机器视觉监视系统中的应用 图像融合可以增强影像中的信息透明度，改善解释的精度，提高可靠性 及使用率。
医学图像融合
身边的应用
刑侦 多传感器数据融合技术在刑侦中的应用，主要是利用红外、微波 等传感设备进行隐匿武器检查、毒品检查等。另外，将人体的各 种生物特征如人脸、指纹、声音、虹膜等进行适当的融合，能大 幅度提高对人的身份识别与认证能力，这对提高安全保卫能力是 非常重要的。 故障诊断 在工业监控应用中，每个传感器基于自身的检测统计量，可以提 炼出有关系统故障的特征信息（故障表征）。在局部故障诊断处 理单元，利用这些故障特征信息，并按照多种故障诊断方法对被 诊断的对象做出是否有故障发生的推断。而融合中心则基于一定 的准则进行融合处理，最终得出对象是否存在故障的决策。
它是一个更高级的处理 阶段。通过建立一定的 优化指标，对整个融合 过程进行实时监控与评 价，从而实现多传感器 自适应信息获取和处理 ，以支持特定的任务目 标，并最终提高整个系 统的性能
信息融合的分类
信息融合层次的划分主要有两种方法。
第一种方法是按照融合对象的层次不同，将信息融合划分为低层（数 据级或像素级）、中层（特征级）和高层（决策级）。
数据级融合(或像素级融合)
传感器1
监 测 对 象
传感器2
…
传感器N
数 据 融 合
特征 提取
识别
决策
特征级融合
利用从各个传感器原始数据中提取的特征信息，进行综合 分析和处理的中间层次过程。
通常所提取的特征信息应是数据信息的充分表示量或统计 量，据此对多传感器信息进行分类、汇集和综合。 特征级融合分类：
融合
障碍探测 内部传 感器 避障
目标物探测 感觉 功能 操作规划
环境模型 学习
定位
路径规划 任务规划：执 行机构控制 指令
舰船上的传感器信息融合
海军舰船传感器信息融合系统
行扫描 处理器 直流偏 压AGC 红外探测器
搜索器万向支架
显示 记录 人机 界面
共享 存储器 数据融合 处理器 图像 处理
惯性导 航系统
应用领域
民用
工业过程监视及 工业机器人
Text
军用
采用多传感器的 自主式武器系统 和自备式运载器
遥感与金融系统
空中交通管制与 病人照顾系统 船舶避碰与交通 管制系统 生物特征的身份 识别
情报收集系统
应用 领域
采用多传感器进 行截获、跟踪和 指挥制导的火控 系统 军事力量的指挥 和控制站 敌情指示和预警 系统
信息融合的基本原理
自然界同类多传感信息融合
左目和右目的视 觉传感器分别 获取二维图象信 息，经大脑融 合后产生立体图 象信息；
左耳和右耳的 听觉传感器分 别获取一维声 音信息，经大 脑融合后产生 立体声音信息
；
信息融合的基本原理
自 然 界 异 类 多 传 感 信 息 融 合
信息融合优势
扩展空间和时间覆盖范围
信息融合定义
信息融合是一种多层次、多方面的处理过程 , 包括 对多源数据进行自动化的检测、互联、相关、估计 和组合处理，从而提高状态和身份估计的精度，以 及对战场态势和威胁的重要程度进行有效的评价。 ---美国国防部定义：[1991] 利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测 信息在一定准则下加以自动分析，优化综合以完成 所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。 ---最新定义
主要功能包括数 据对准、数据关 联、目标运动学 参数估计（跟踪 ），以及身份估 计等，其结果为 更高级别的融合 过程提供辅助决 策信息。
评估是指评价实 体之间的相互关 系，包括敌我双 方兵力结构和使 用特点，是对战 场上战斗力量分 配情况的评价过 程。
它将当前态势映射 到未来。在军事领 域即指威胁估计用 以对作战事件出现 的程度和可能性进 行估计，并对敌方 作战企图给出指示 和告警。
研究背景
信息融合起源 1973 数据融合 1980 MSDF
1988
C3I
1991 C4I
20世纪80年代，为了满足军事领域中作战的需要， 多传感器数据融合MSDF (Multi-sensor Data Fusion)技术应运而生。
研究背景
信息融合起源 1973 数据融合 1980 MSDF
1988
数 据
数 据 层 融 合
特 征 层 融 合
决 策 层 融 合
另一种方法将是将传感器集成和数据融合划分为信号级、证据级和动 态级。
数据级融合(或像素级融合)
对传感器的原始数据及预处理各阶段上产生的信息分别 进行融合处理。尽可能多地保持了原始信息，能够提供 其它两个层次融合所不具有的细微信息。 局限性： (1)由于所要处理的传感器信息量大，故处理代价高； (2)融合是在信息最低层进行的，由于传感器的原始数 据的不确定性、不完全性和不稳定性，要求在融合时有 较高的纠错能力； (3)由于要求各传感器信息之间具有精确到一个像素的 配准精度，故要求传感器信息来自同质传感器； (4)通信量大。
证据组合法
证据组合法是对完成某一任务的需要而处理多种 传感器的数据信息，完成某项智能任务，实际是 做出某项行动决策。它先对单个传感器数据信 息每种可能决策的支持程度给出度量(即数据信息 作为证据对决策的支持程度)，再寻找一种证据组 合方法或规则，在已知两个不同传感器数据(即证 据)对决策的分别支持程度时，通过反复运用组合 规则，最终得出全体数据信息的联合体对某决策 总的支持程度。得到最大证据支持决策，即信息 融合的结果。
机器人中的传感器信息融合
多传感器信息融合自主移动装配机器人
激光测距传感器 装配机械手 力觉传感器 触觉传感器 控制和信 息融合计 算机 视觉传感器 自主移动装配机器人 超声波传感器
多传感器在移动机器人中的应用
外 界 环 境 红外接近觉 力觉 触觉
视觉１
视觉２
超声波传感器
立体视觉 景物识别
地标识别
目标状态信息融合
目标特性融合。
监 测 对 象 传感器1 传感器2 特征提取
特征提取
…
…
特 征 融 合
识别
决策
传感器N
特征提取
决策级融合
在信息表示的最高层次上进行的融合处理。不同类型的传感器观测 同一个目标，每个传感器在本地完成预处理、特征抽取、识别或判断， 以建立对所观察目标的初步结论，然后通过相关处理、决策级融合判 决，最终获得联合推断结果，从而直接为决策提供依据。 因此，决策级融合是直接针对具体决策目标，充分利用特征级融 合所得出的目标各类特征信息，并给出简明而直观的结果。 决策级融合优点： 实时性最好 在一个或几个传感器失效时仍能给出最终决策，因此具有良好的 容错性。