[發明專利]多類型多平臺信息數據自適應融合系統及方法

在審

• 申請號: 201910766077.2
• 申請日: 2019-08-19
• 公開（公告）號: CN110704543A
• 公開（公告）日: 2020-01-17
• 發明（設計）人: 張宏俊;陸志灃;洪澤華;宮琳;張云;張媛;章佳君;張勵
• 申請（專利權）人: 上海機電工程研究所
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06K9/62
• 代理公司: 31236 上海漢聲知識產權代理有限公司
• 代理人: 莊文莉

1.一種多類型多平臺信息數據自適應融合系統，其特征在于，包括：

元數據結構模塊：根據目標數據的應用場景需求，采用實體-屬性模型構建元數據結構模型，從源數據中提取元數據；

自適應處理模塊：構建數據自適應處理模型，根據數據自適應處理模型對源數據進行數據重構、數據降維，得到自適應處理數據；

數據映射模塊：構建數據映射關系，將自適應處理數據根據數據映射關系，映射為目標數據。

2.根據權利要求1所述的多類型多平臺信息數據自適應融合系統，其特征在于，所述元數據結構模型中用實體表示研究對象，屬性表示研究對象的關聯性數據。

3.根據權利要求1所述的多類型多平臺信息數據自適應融合系統，其特征在于，所述數據自適應處理模型中采用隨機森林算法與產生式規則相結合的自適應選擇，若數據樣本少，則采用產生式規則作為數據處理依據，否則，則先采用產生式規則進行預分類，再采用隨機森林算法進行處理。

4.根據權利要求1所述的多類型多平臺信息數據自適應融合系統，其特征在于，所述數據重構、數據降維中，對于單一維度數據進行數據重構，進行數據沖突處理、插值處理、模糊集量化處理中的任一種或任多種處理；

對于多個維度數據進行數據降維，采用主成分分析、多維尺度分析中的任一種或任多種。

5.根據權利要求2所述的多類型多平臺信息數據自適應融合系統，其特征在于，所述關聯性數據包括研究對象的核心數據、特征信息、擴展信息、數據類型、數據結構中的任一種或任多種。

6.一種多類型多平臺信息數據自適應融合方法，其特征在于，包括：

元數據結構步驟：根據目標數據的應用場景需求，采用實體-屬性模型構建元數據結構模型，從源數據中提取元數據；

自適應處理步驟：構建數據自適應處理模型，根據數據自適應處理模型對源數據進行數據重構、數據降維，得到自適應處理數據；

數據映射步驟：構建數據映射關系，將自適應處理數據根據數據映射關系，映射為目標數據。

7.根據權利要求1所述的多類型多平臺信息數據自適應融合方法，其特征在于，所述元數據結構模型中用實體表示研究對象，屬性表示研究對象的關聯性數據。

8.根據權利要求1所述的多類型多平臺信息數據自適應融合方法，其特征在于，所述數據自適應處理模型中采用隨機森林訓練與產生式規則相結合的自適應選擇，若數據樣本少，則采用產生式規則作為數據處理依據，否則，則先采用產生式規則進行預分類，再采用隨機森林訓練進行處理。

9.根據權利要求8所述的多類型多平臺信息數據自適應融合方法，其特征在于，所述隨機森林訓練包括以下步驟：

步驟1：將記錄有元數據、數據使用場景、對應解決方法的歷史記錄作為訓練樣本；

步驟2：元數據、數據使用場景作為特點，對應的解決方法作為結果，開始隨機森林算法模型訓練；

步驟3：訓練過程中，模型記錄下數據處理人員對數據的處理方法，并作為新的訓練樣本。

步驟4：重復1-3，直至隨機森林模型訓練完成。

10.根據權利要求9所述的多類型多平臺信息數據自適應融合方法，其特征在于，所述數據重構中遇到數據沖突采用以下步驟：

步驟1：分析所要處理的數據樣本，得到數據處理后可能出現的所有互斥的假設，構成D-S證據理論中的識別框架U＝{H₁,H₂,…,H_n}，n是假設的個數，H是每一個可能的假設；

步驟2：在識別框架U中，為每一個命題分配證據，并獲取假設的基本概率分配函數m(A)，其中m(A)是映射m:2^U→[0,1]下的一個函數，滿足約束條件，A是包含U中一個或多個假設的命題；

步驟3：結合D-S證據理論中的信度函數和似然函數構造識別框架中的每個命題的信任區間[Bel(A),PL(A)]，A和B都是2^U中的命題；

步驟4：利用D-S證據理論合成法則對每個命題的信任度進行合成，根據合成后的結果決策出證據數據的所屬命題。