[發(fā)明專利]一種多源信息融合方法及其應(yīng)用

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010798967.4
• 申請日: 2020-08-11
• 公開（公告）號: CN111950627A
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳玉成;余海飛;胡欣月;吳新淘;劉香;于彥濤
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F30/20
• 代理公司: 重慶蘊(yùn)博君晟知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50223
• 代理人: 王玉芝

1.一種多源信息融合方法，其特征在于，包括：

對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和預(yù)處理；

利用支持度修正迭代融合方法對預(yù)處理后的多源同構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代融合；

利用模糊融合的迭代算法對預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合；

對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策并上傳。

2.如權(quán)利要求1所述的多源信息融合方法，其特征在于，利用支持度修正迭代融合方法對預(yù)處理后的多源同構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代融合，包括：

基于與應(yīng)用環(huán)境對應(yīng)的隸屬函數(shù)對預(yù)處理后的多源同構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化和歸一化，得到基本信任概率分配函數(shù)；同時(shí)將各個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)得到的證據(jù)利用方差進(jìn)行證據(jù)修正，并利用DS理論將所有證據(jù)進(jìn)行融合后，得到多組初始證據(jù)。

3.如權(quán)利要求2所述的多源信息融合方法，其特征在于，利用支持度修正迭代融合方法對預(yù)處理后的多源同構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代融合，還包括：

將多組所述初始證據(jù)融合后得到修正證據(jù)作為迭代算法的初始參照證據(jù)，并根據(jù)計(jì)算出的每條所述證據(jù)融合結(jié)果之間的距離、夾角余弦和沖突量，得到的對應(yīng)的折扣因子，同時(shí)利用下一個(gè)所述折扣因子對證據(jù)體進(jìn)行修正融合和迭代，直至迭代達(dá)到精度閾值，完成所述多源同構(gòu)數(shù)據(jù)的融合。

4.如權(quán)利要求3所述的多源信息融合方法，其特征在于，利用模糊融合的迭代算法對預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，包括：

基于與應(yīng)用環(huán)境對應(yīng)的隸屬函數(shù)對預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化，得到對應(yīng)的隸屬函數(shù)；并將預(yù)處理后的每個(gè)所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)代入對應(yīng)的所述隸屬函數(shù)中，得到對應(yīng)的模糊關(guān)系矩陣。

5.如權(quán)利要求4所述的多源信息融合方法，其特征在于，利用模糊融合的迭代算法對預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，還包括：

根據(jù)每個(gè)預(yù)處理后的所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)計(jì)算出的權(quán)重對所述模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行修改，并利用迭代融合算法對修改得到的模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，完成所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合。

6.一種多源信息融合方法的應(yīng)用，其特征在于，所述多源信息融合方法應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測中，包括：

對利用傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和預(yù)處理；

利用支持度修正迭代融合方法對預(yù)處理后的多源同構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代融合；

利用模糊融合的迭代算法對預(yù)處理后的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合；

對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策并上傳至環(huán)境檢測云端。