[發明專利]一種基于信任的多框架異構數據融合識別方法

有效

• 申請號: 201910165249.0
• 申請日: 2019-03-05
• 公開（公告）號: CN110084263B
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 劉準釓;張旭霞;潘泉
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 西安維賽恩專利代理事務所(普通合伙) 61257
• 代理人: 劉春

1.一種基于信任的多框架異構數據融合識別方法，其特征在于，通過以下步驟實現：

在每個傳感器的辨識框架的特征空間中均訓練出對應的分類器，通過每個所述分類器對多個已知訓練樣本進行分類，得出每個已知訓練樣本的分類結果，所述分類結果為樣本屬于每一類的概率；

根據每個所述已知訓練樣本的分類結果和其真實分類結果的對應關系，分別計算出每個所述辨識框架和目標辨識框架之間的轉化關系，所述轉化關系由每個辨識框架和目標辨識框架之間的轉化規則以及其對應的權重構成；

通過所述轉化關系將目標樣本在不同辨識框架中的分類結果轉化至目標辨識框架中并進行融合，得出目標樣本的最終分類結果；

所述轉化規則具體由以下步驟得出：

通過每個辨識框架和目標辨識框架之間的先驗關系，建立每個辨識框架和目標辨識框架之間的預轉化規則；

通過所述預轉化規則將各已知訓練樣本在對應辨識框架中的第一分類結果進行轉化，并得出各已知訓練樣本在目標辨識框架中與每個第一分類結果相對應的第二分類結果；將每個已知訓練樣本的多個第二分類結果進行融合得到其在目標辨識框架中的融合分類結果，計算每個已知訓練樣本的融合分類結果與真實分類結果之間的歐氏距離并求和，最小化求和結果得出預轉化規則中的轉化系數，將轉化系數代入預轉化規則中進而得出轉化規則。

2.如權利要求1所述的一種基于信任的多框架異構數據融合識別方法，其特征在于，與轉化規則對應的權重由以下步驟得出：

分別計算每個已知訓練樣本相對于每個分類器的第二分類結果與其真實分類結果的歐氏距離，并對每個已知訓練樣本相對于同一分類器計算出的歐氏距離求均值，根據不同分類器對應的均值比例關系，得出每個分類器所在辨識框架與目標辨識框架之間轉化規則的權重。

3.如權利要求2所述的一種基于信任的多框架異構數據融合識別方法，其特征在于，每個所述轉化規則對應的權重通過得出，α_n為第n個辨識框架與目標辨識框架之間的轉化規則對應的權重，λ表示懲罰因子，d_n為每個已知訓練樣本相對于每個分類器的第二分類結果與其真實分類結果的歐氏距離，K為已知訓練樣本的數量，k∈K，μ′_kn為第k個已知訓練樣本對于第n個分類器的第二分類結果,T_k為包含第k個已知訓練樣本對應的真實分類結果的向量。

4.如權利要求1或3所述的一種基于信任的多框架異構數據融合識別方法，其特征在于，所述求和結果通過得出，其中，ξ為求和結果，d_j為歐氏距離的平方，Γ_kn為第n個辨識框架與目標辨識框架之間的預轉化規則，μ_kn為第k個已知訓練樣本在第n個辨識框架中的第一分類結果。