2.2数据融合的关键技术
数据融合方法优缺点
数据融合方法优缺点引言概述：数据融合方法是在大数据时代中，为了更好地利用和分析各种数据资源而提出的一种技术手段。
它可以将多个来源的数据整合起来，以提供更全面、准确的信息和洞察力。
然而，不同的数据融合方法有着各自的优缺点，本文将从五个大点来详细阐述这些优缺点。
正文内容：1. 数据融合方法之加权平均法1.1 加权平均法的优点- 加权平均法可以根据数据的可信度和重要性对不同数据进行加权，从而提高数据的准确性。
- 加权平均法能够平衡不同数据来源之间的差异，降低数据的偏差。
1.2 加权平均法的缺点- 加权平均法对数据的可靠性要求较高，如果某个数据来源存在错误或者偏差，将会对整体结果产生较大影响。
- 加权平均法无法处理数据之间的相关性，可能会导致数据冗余或者信息丢失。
2. 数据融合方法之决策树法2.1 决策树法的优点- 决策树法可以通过建立决策树模型来分析和预测数据，提供直观的决策依据。
- 决策树法可以自动选择最优的特征和分割点，提高数据分析的效率。
2.2 决策树法的缺点- 决策树法容易过拟合，特殊是在处理复杂的数据集时，可能会导致模型的泛化能力下降。
- 决策树法对数据的噪声和缺失值比较敏感，需要进行数据预处理来提高模型的准确性。
3. 数据融合方法之神经网络法3.1 神经网络法的优点- 神经网络法可以通过多层神经元的连接和训练来学习和提取数据的特征，适合于处理复杂的非线性问题。
- 神经网络法的模型可以自适应地调整权重和偏差，提高数据分析的灵便性和准确性。
3.2 神经网络法的缺点- 神经网络法需要大量的数据和计算资源来进行训练，对硬件和时间的要求较高。
- 神经网络法的模型结构和参数选择较为复杂，需要经验和专业知识的支持。
4. 数据融合方法之贝叶斯网络法4.1 贝叶斯网络法的优点- 贝叶斯网络法可以通过概率模型来描述和判断数据之间的关系，提供可解释性和推理能力。
- 贝叶斯网络法可以处理不完整和不确定的数据，对缺失值和噪声具有较强的鲁棒性。
多模态数据融合综述
多模态数据融合综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据的多样性和复杂性日益增强，单模态的数据处理方式已难以满足实际需求。
多模态数据融合作为一种新型的数据处理方法，旨在整合来自不同来源、不同形式的数据，提取并融合其中的有用信息，从而提供更全面、准确的数据分析和决策支持。
本文旨在对多模态数据融合的相关研究进行综述，包括其概念、方法、应用领域以及未来发展趋势。
我们将首先回顾多模态数据融合的基本概念，包括其定义、特点以及与传统数据处理方法的区别。
接着，我们将详细介绍多模态数据融合的主要方法和技术，包括数据预处理、特征提取、数据融合以及结果评估等关键步骤。
我们还将探讨多模态数据融合在各个领域的应用，如医疗诊断、智能交通、人机交互等，并分析其在实际应用中的优势和挑战。
我们将对多模态数据融合的未来发展趋势进行展望，探讨如何进一步提高融合效果、优化算法性能以及拓展应用领域等方面的问题。
本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供一个全面、深入的多模态数据融合参考框架，推动该领域的研究和应用取得更大的进展。
二、多模态数据融合的理论基础多模态数据融合，作为一种跨学科的研究领域，其理论基础涵盖了信号处理、模式识别等多个学科。
其核心概念在于将来自不同模态、不同来源、不同表示形式的数据进行整合，以提高信息的完整性和准确性，进而提升后续数据分析和决策制定的效能。
在多模态数据融合的理论框架中，最关键的部分是数据表示和数据融合策略。
数据表示主要关注如何将不同模态的数据转化为统一的数学形式，以便于后续的处理和分析。
这通常涉及到特征提取、特征编码等技术，以将原始数据转化为更具代表性的特征向量。
数据融合策略则是多模态数据融合的核心。
它主要包括数据层融合、特征层融合和决策层融合三个层次。
数据层融合直接在原始数据层面进行融合，可以最大程度地保留数据的原始信息，但处理难度较高。
特征层融合则是在提取出各模态数据的特征后进行融合，这种方式的处理难度相对较低，但可能会损失部分原始信息。
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。
THANKS
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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
Matlab中的多传感器数据融合技术与应用
Matlab中的多传感器数据融合技术与应用引言随着科技的发展，传感器技术已经成为现代社会不可或缺的一部分。
传感器可以感知和测量各种物理量，如温度、压力、光强等，并将这些信息转化为数字信号。
然而，当多个传感器同时测量同一物理量时，由于传感器之间的不准确性以及环境干扰等因素，会产生数据不一致的问题。
为了提高数据的准确性和稳定性，多传感器数据融合技术应运而生。
一、多传感器数据融合技术的概念与意义1.1 多传感器数据融合技术的概念多传感器数据融合技术指的是将来自不同传感器的数据进行合并和处理，以获得更准确、可靠和全面的信息。
通过融合多个传感器数据，可以弥补单个传感器的不足，减小测量误差，并提高系统的性能。
1.2 多传感器数据融合技术的意义在现实生活中，许多应用需要同时监测多个物理量。
以无人驾驶汽车为例，它需要通过多个传感器获取道路、交通信号和周围车辆等信息，以做出安全而准确的驾驶决策。
而单个传感器可能无法满足所有的要求，所以需要将多个传感器的数据融合起来，提高系统的可靠性和鲁棒性。
二、多传感器数据融合技术的分类2.1 基于概率的多传感器数据融合技术基于概率的多传感器数据融合技术通过建立数学模型，将传感器的测量结果转化为概率分布，然后通过贝叶斯推断等方法将各个传感器的信息进行融合。
常见的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
2.2 基于模型的多传感器数据融合技术基于模型的多传感器数据融合技术通过建立物理模型，描述传感器之间的关系，并通过最小二乘拟合等方法对传感器数据进行融合。
这种方法适用于已知传感器之间的数学关系的情况，如线性传感器等。
三、Matlab中的多传感器数据融合技术实现在Matlab中，可以利用多种工具箱和函数实现多传感器数据融合技术。
以下将介绍几种常用的方法。
3.1 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于概率的多传感器数据融合技术，常用于估计系统的状态。
在Matlab中，可以使用“kalman”函数来实现卡尔曼滤波。
异构数据融合中的跨平台数据集成技术研究
异构数据融合中的跨平台数据集成技术研究摘要：随着信息技术的迅猛发展，异构数据融合成为了一个重要的研究领域。
在现实生活中，我们面对着大量异构数据，这些数据来自不同的平台、不同的系统、不同的格式。
如何将这些异构数据进行集成，成为了一个重要而具有挑战性的问题。
本文将对跨平台数据集成技术进行深入研究，分析其现有问题，并提出一种高效且可行的解决方案。
1. 引言随着互联网和大数据时代的到来，各种信息系统和平台迅速发展起来。
这些系统和平台中存在着大量异构数据，如何实现这些异构数据之间的有效集成已经成为了一个亟待解决的问题。
2. 异构数据融合中存在问题2.1 数据格式不一致在不同系统和平台之间存在各种各样的文件格式和数据库格式。
这导致了在进行跨平台集成时需要面临格式转换、兼容性等问题。
2.2 数据语义差异在不同系统和平台之间存在着语义差异，即相同含义下使用不同的术语和标准。
这导致了在进行数据集成时需要进行语义映射和转换，增加了数据集成的复杂性。
2.3 数据质量差异不同系统和平台之间的数据质量差异也是进行数据集成时需要面临的问题。
不同系统之间可能存在着数据冗余、不一致等问题，这需要在集成过程中进行数据清洗和处理。
3. 跨平台数据集成技术研究3.1 数据格式转换技术为了解决不同系统和平台之间的格式差异问题，可以使用一些格式转换技术。
例如，可以使用XML、JSON等通用格式来表示异构数据，并通过解析器将其转换为目标系统所需的格式。
3.2 语义映射技术为了解决语义差异问题，可以使用一些语义映射技术。
例如，可以使用本体论来描述不同系统中的概念，并通过本体匹配算法来实现跨平台之间概念的对应。
3.3 数据清洗与处理技术为了解决数据质量差异问题，可以使用一些数据清洗与处理技术。
例如，可以通过规则匹配、异常检测等方法对原始数据进行清洗和处理，提高其质量。
4. 跨平台数据集成技术应用案例4.1 跨平台数据集成在电商行业的应用在电商行业中，存在着大量的异构数据，如商品信息、用户信息等。
多项选择题
多项选择题：（30题）1、1995年，比尔盖茨《未来之路》中提及到物联网概念，包括（）。
（A、B、C、D）2、国际电信联盟（ITU）发布名为《Internet of Things》的技术报告，其中包含（）。
（A、B、D）3、欧洲EpoSS组织预测物联网的发展是一个漫长的过程，将经历四个阶段（）。
（A、B、C、D）4、物联网的主要特征（）。
（A、C、D）A．全面感知B．功能强大C．智能处理D．可靠传送5、IBM智能地球战略的主要构成部分（）。
（B、C、D）A、应用软件B、RFID标签C、实时信息处理软件D、传感器6、基于四大技术的物联网支柱产业群包括（）。
（A、B、C、D）A、RFID从业人员B、传感网从业人员C、M2M人群D、工业信息化人群7、早期物联网技术包括（）。
（A、B、D）8、物联网的工作原理（）。
（A、B、C、D）9、物联网的中国标准组织有那些（）。
（A、B、C、D）10、那些是目前物联网的困境（）。
（B、C、D）A、管理B、地址C、频谱D、核心技术标准化11、物联网技术体系主要包括（）。
（A、B、C）A、感知延伸层技术B、网络层技术C、应用层技术D、物理层12、数据采集和感知用于采集物理世界中发生的物理事件和数据，主要包括（）。
（A、B、C、D）13、延伸网指附属于传统电信网的用户接入点的网络，主要包括（）。
（A、B、C、D）14、应用支撑平台层用于支撑跨行业、跨应用、跨系统之间的信息协同、共享、互通的功能，主要包括（）。
（B、C、D）15、短距离无线通信相关标准包括（）。
（A、B、C、D）16、RFID相关标准有（）。
（A、B、C）17、无线传感网相关标准（）。
（A、B）18、RFID工作模式有（）。
（B、D）A、低压电模式B、电磁耦合方式C、电感耦合方式D、高压电模式19、RFID的技术特点有（）。
（A、B、C、D）20、RFID标签的分类按供电方式分有（）。
（C、D）A、高频标签B、低频标签C、有源(Active)标签D、无源(Passive)标签21、RFID标签的分类按工作频率分有（）。
多源异构数据融合方法研究及应用
多源异构数据融合方法研究及应用随着人工智能、云计算等技术的发展，数据已经成为社会发展和科技进步的重要基石。
然而，在实际应用中，数据的格式、来源、质量、规模等方面存在着巨大的异构性和不确定性，阻碍了数据的有效利用。
多源异构数据融合技术的出现有望解决这一难题，推动数据利用效率的提升，进而优化社会、经济等领域的发展。
本文将从数据融合的基本概念、方法、技术和具体应用等方面展开讨论。
一、数据融合的基本概念和方法1.1 数据融合的定义数据融合是指将多个具有相互独立性的数据源的信息加以组合，生成一个新的、更加全面、准确、可靠的信息资源的过程。
1.2 数据融合的分类根据不同的实现方式和处理对象，数据融合可以分为三类：（1）基于特定领域或应用需求的数据融合，它通常涉及到某一特定领域或应用系统的数据收集和融合。
（2）基于技术手段或平台的数据融合，它通常通过一些特定的技术手段或平台来实现数据的自动化、规范化融合。
（3）基于单个数据源的数据融合，它通常采用单个数据源组成的数据集来实现数据融合。
1.3 数据融合的方法数据融合的方法有很多，根据数据类型和应用场景，可以分为以下几种：（1）基于相似性的方法，即通过比较不同数据源之间的相似程度来实现数据融合。
（2）基于规则的方法，即通过定义一些规则来实现数据的自动配对和融合。
（3）基于机器学习的方法，即通过训练和学习一些规律和模型，来实现数据的自动化、高效融合。
（4）基于特定领域的方法，即通过对某一特定领域知识的理解和应用，来实现数据的精准和高效融合。
二、多源异构数据融合技术的应用2.1 交通运输领域在交通运输领域，多源异构数据融合技术可以用于实时交通信息监测、交通管理和智慧城市建设等方面。
通过将机动车、公共交通、卫星遥感等多个数据源的信息进行融合，可以实现对道路和城市交通状况的全方位、实时监测和分析，从而制定出更加合理、高效的交通管理和智慧城市建设方案。
2.2 医疗卫生领域在医疗卫生领域，多源异构数据融合技术可以用于实现个性化医疗和医学决策支持等方面。
多源数据融合技术在智慧旅游信息服务中的应用
多源数据融合技术在智慧旅游信息服务中的应用多源数据融合技术在智慧旅游信息服务中的应用随着信息技术的快速发展，智慧旅游信息服务逐渐成为旅游业发展的重要方向。
多源数据融合技术作为智慧旅游信息服务中的关键技术之一，通过整合来自不同来源和不同格式的数据，为游客提供更加丰富、准确和个性化的旅游信息服务。
本文将探讨多源数据融合技术在智慧旅游信息服务中的应用，分析其在提升旅游体验、优化旅游管理、促进旅游产业发展等方面的作用。
一、多源数据融合技术概述多源数据融合技术是指将来自不同传感器、不同平台、不同时间的数据进行综合处理，以获得更准确、更全面的信息。
在智慧旅游信息服务中，多源数据融合技术能够整合来自旅游网站、社交媒体、移动应用、物联网设备等多种渠道的数据，为用户提供全面的旅游信息服务。
1.1 多源数据融合技术的核心特性多源数据融合技术的核心特性包括数据的多样性、实时性、准确性和智能性。
多样性体现在数据来源的广泛性，包括文本、图像、声音、视频等不同形式的数据；实时性体现在数据更新的及时性，能够快速响应旅游环境的变化；准确性体现在数据处理的精确性，通过算法优化提高数据的可靠性；智能性体现在数据分析的智能化，利用机器学习等技术进行深入的数据挖掘和分析。
1.2 多源数据融合技术的应用场景多源数据融合技术在智慧旅游信息服务中的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 旅游信息推荐：通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的旅游信息推荐。
- 旅游路线规划：结合实时交通数据和景区信息，为用户提供最优的旅游路线规划。
- 旅游安全预警：利用气象数据和地理信息，为用户提供旅游安全预警服务。
- 旅游资源管理：通过分析旅游数据，为旅游管理者提供决策支持，优化资源配置。
二、多源数据融合技术在智慧旅游信息服务中的应用多源数据融合技术在智慧旅游信息服务中的应用，不仅能够提升游客的旅游体验，还能够优化旅游管理，促进旅游产业的发展。
融合通信的原理和应用
融合通信的原理和应用1. 什么是融合通信融合通信是指将多种不同的通信技术和网络进行整合，通过一个统一的平台将不同类型的通信和数据传输融合在一起，提供全面、便捷、高效的通信服务。
融合通信的核心思想是将语音通信、视频通信、数据通信等不同种类的通信方式进行统一管理和调度，实现用户在任何时间、任何地点、任何终端上都可以进行各种通信方式的交互。
2. 融合通信的原理融合通信的原理是通过将不同的通信技术整合在一起，并利用网络技术进行统一管理和调度，实现多种通信方式的无缝切换和互联互通。
主要包括以下几个方面的技术原理：2.1 IP技术融合通信的基础是IP（Internet Protocol）技术，也就是互联网协议技术。
IP 技术是一种将数据分组传输的通信协议，通过将数据分成较小的数据包进行传输，可以实现高效的数据传输和实时的数据交互。
通过在网络中使用统一的IP地址进行数据传输，可以实现不同终端之间的互联互通。
2.2 VoIP技术VoIP（Voice over IP）技术是指将语音信号转换成数字信号，利用IP网络进行传输的技术。
通过将语音信号转换成数字信号，并利用IP网络进行传输，可以实现语音通信的数字化和网络化。
VoIP技术能够将语音、视频、文字等多种通信方式进行整合，实现多媒体通信的融合。
2.3 IMS技术IMS（IP Multimedia Subsystem）技术是一种基于IP的多媒体子系统技术，通过将语音、视频、数据等不同类型的通信方式进行统一管理和调度，实现多媒体通信的融合。
IMS技术可以将不同类型的通信方式进行整合，并通过一个统一的平台实现各种通信方式的无缝切换和互联互通。
2.4 云计算技术融合通信的实现离不开云计算技术的支持。
云计算技术可以提供大规模的计算和存储资源，为融合通信提供强大的支撑。
通过云计算技术，融合通信可以实现数据的分布式存储和智能调度，提高通信的效率和质量。
3. 融合通信的应用融合通信技术在各个领域都有广泛的应用，为人们的生活和工作带来了很多便利。
多传感器数据融合技术概述
多传感器数据融合技术概述一、引言- 背景介绍- 研究目的二、多传感器数据融合技术概述- 多传感器数据融合的定义- 多传感器数据融合的分类- 多传感器数据融合的优势与挑战三、多传感器数据融合的应用- 智能交通领域- 智能家居领域- 物联网领域四、多传感器数据融合实现的方法- 模型融合法- 特征融合法- 决策融合法五、多传感器数据融合技术的发展前景- 设备智能化的需求- 多传感器数据融合技术的潜在应用- 多传感器数据融合技术的发展趋势六、结论派生- 研究贡献- 不足之处- 后续研究的展望一、引言随着物联网、大数据和智能化技术的快速发展，传感器已经广泛应用于各个领域，成为重要的有益工具。
传感器通过感知环境信息，能够采集大量数据来描述事件或过程。
然而，属于同一物根的传感器它们之间可能存在的误差、不确定性等问题会引起数据不一致、低质量数据，使得数据质量不能满足精度要求。
解决此问题的有效方法是多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合是将从不同传感器获得的数据以及其他知识结合在一起来估计系统状态。
因此多传感器数据融合技术是目前学术界和工业界关注的一项重要技术，并已经被广泛应用于科研和实际场景中。
本论文将对多传感器数据融合技术的相关内容进行综述。
论文的主要目的是介绍多传感器数据融合技术的基本概念、分类、应用、实现方法和发展前景。
本文将第1章介绍研究的背景和目的，第2章将重点介绍多传感器数据融合技术的定义、分类、优势与挑战，第3章将介绍多传感器数据融合技术的应用，第4章将介绍多传感器数据融合的实现方法，第5章将对多传感器数据融合技术的发展前景进行展望。
本文的意义在于提供了有关多传感器数据融合技术的最新资讯和科学认知，为科研人员和工程师提供了一些有用的参考。
此外，本文的结论也将为相关领域的研究提供新的思考角度。
二、多传感器数据融合技术概述2.1 多传感器数据融合的定义多传感器数据融合是指将不同传感器采集的数据以及其他知识和信息结合在一起来估计系统状态。
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用概率模型把观测数据与所有 样本数据联系起来
概率模型通常是基于大量样本 而得到
模型 特点
由已知数据确定假设事件发生概率 不需要密度函数 主观概率来自于经验
经典概率推理
贝叶斯推理
多传感器推广到多维数据时 需要先验知识和多维概率密度
只能同时判决两种假设事件 多变量数据使计算复杂性加大
没有利用主观先验知识
Ø 如水下无线传感器网络，水听器阵 列、水声modem
Ø 可能在某一时刻，只需要某些传感 器工作，或只需要某些方向上传感 器工作。
Ø 例如，传感器节点几种工作状态
Ø 根据事件出现的顺序，选用不同的
方法：不同时间使
传感器组合，按一定的时间顺序进 行统一管理。
用不同传感器组合
5
智能信息处理技术
二 数据融合的主要技术
Ai发生的概率（后验概率）为：
PAi
B
P Ai B PB
PB Ai PAi
n
PB
Ai
P
Ai
i 1
其中Ai为对样本空间的一个划分，即Ai为互斥事件且
n
PAi 1
i 1
利用Bayes统计理论进行测量数据融合： Ø 充分利用了测量对象的先验信息 Ø 根据一次测量结果对先验概率到后验概率的修正
Ø 获得每个传感器单元 输出的目标身份说明 B1，B2，…，Bn
Ø 计算每个传感器单元对
不同目标的身份说明的
似然函数即 P Bj Ai
Ø 计算目标身份的融合
B
1
i 1
先验 知识
Ø 由于一次检验结 果B的出现，改 变了人们对事件 A1，A2，…， An发生情况的 认识，这是试验 后的知识称为 “后验知识”。
后验 知识
Bayes统计理论
Bayes估计是检验过程中对先验知识向后验知识的不断修正
Bayes公式：
对一组互斥事件Ai，i=1，2，…，n，在一次测量结果为B时，
Bayes估计理论 Ø 采用归纳推理的方法对多源信息进行有效融合
Ø 充分利用了测量对象的先验信息
D-S证据理论
Ø 对信息的表示和处理更加接近人类的思维方式 Ø 证据组合规则是DS证据理论的核心, 但在应用
中要求满足组合证据之间相互独立
融合技术--Bayes统计理论 基于经典统计方法的多传感器数据处理
Ø P(A1),P(A2)到 P(An) 表示事件 A1,A2到An发生 的概率，这是试 验前的知识称 “先验知识”
贝叶斯 统计理
论
v 后验知识：
检验后事件A1，A2，…，
An发生的概率表现为条件
概率：PA1 B、PA2 B、...、PAn B
显然有： PAi B 0
n
PAi
传感器管理
空间管理
时间管理
智能信息处理技术
空间管理 原因：不全向非同步
Ø 传感器系统中，大部分传感器不是全 向工作 的，并且传感器之间是非同步
的；
方法：对传感器进行空 间上的任务分配
4
时间管理
智能信息处理技术
时间管理
原因1：传感器功能不同
原因2：不同时刻不同传 感器的工作情况不同
Ø 多传感器系统可能由多种多样的传 感器组成的，每个传感器都有不同 的任务，即有不同分工。
P(阳性|患癌症)P(患癌症) P(阳性)
P(阳性) P(阳性|患癌症)P(患癌症) P(阳性|无癌症)P(无癌症) 漏诊率 P(阴性|患癌症) 0.05 检测率 P(阳性|患癌症) 1 0.05 0.95 误诊率 P(阳性|无癌症) 0.04
16
P(患癌症) 0.005 P(无癌症) 1 0.005 0.995
P(患癌症|阳性)
0.95 0.005
10.7%
0.95 0.005 0.04 0.995
如提高检测率到99.99%对结果的影响较小（11.2%），但 对漏诊率影响较大，减小了一个数量级
基于Bayes估计的身份识别方法
基于Bayes统计的目标识别融合模型
传感器 A
传感器 B
传感器 C
第2讲 数据融合的关键技术
主要内容
一、传感器管理 二、数据融合的主要技术
智能信息处理技术
2
一 传感器管理
Байду номын сангаас
智能信息处理技术
目的 要求
覆盖尽可能大的搜索空域 较小的代价，较低的虚警率 较高的发现率、精度与可信度
核心问题
传感器的选择 传感器工作模式的选择
传感器工作优化策略
发现跟踪和识别目标
3
传感器管理主要内容
必须要定义先验概率和似然函数
缺
各假设事件必须互斥
点
不能支持不确定类问题
当多事件相关时计算复杂性加大
15
举例：
有一病人去医院诊断是否患有癌症，该医 院检测方法的漏诊率是5%，4%误诊率， 并假设在人群中1000人中有5人患癌症。 如果该病人检测出来是阳性，则他实际患 癌症的概率是多少?
P(患癌症|阳性)
特征
原理
不足
Ø 不采用先 验概率
Ø 概率是一 种类似频 数的解释
Ø 小概率原理.
Ø 将被测参数看做 一个固定值，没 有充分利用其先 验信息
Ø 精度和信度是预 定的，不依赖于 样本。
Bayes统计理论
Bayes统计理论
Bayes统计理论认为， 人们在检验前后对某 事件的发生情况的估 计是不同的，而且一次 检验结果不同对人们 的最终估计的影响是 不同的。
实时数据库
非实时数据库
Ø 态势数据库要求容量大、 搜索快、开放互联性好， 且具有良好的用户接口。
传感器历史数据 有关目标和环境的辅助信息
融合计算的历史信息
8
2. 数据融合的常用方法
假设检验 法
证据理 论
Bayes 估计
法
数据融 合技术
滤波 跟踪
聚类 分析
神经网 络
数据融合的常用技术
Ø Bayes方法具有严格的理论基础，应用广泛
目标观测 分类 说明
目标观测 分类 说明
目标观测 分类 说明
IDA Bayes 统计 推断
IDB
计算 目标 融合 IDC 概率
决
策
身份
报告
判 定
基于Bayes估开计始的身份识别方法
基于 Bayes 统计 的目 标识 别融 合的 一般 步骤
1 获得目标身份 说明
2 计算似然函数 3 计算融合概率
4 目标识别决策
一、态势数据库 二、数据融合
6
1、态势数据库
态势数据库
智能信息处理技术
实时数据库
非实时数据库
当前观测结果; 中间结果; 最终态势;
Ø 把当前各传感器的观测结果及时 提供给融合中心，提供融合计算 所需各种其他数据。同时也存贮 融合处理的最终态势/决策分析 结果和中间结果。
7
智能信息处理技术
态势数据库