基于随机集理论的多源信息统一表示与建模方法

被引：29

作者：

徐晓滨 ^{[1
]}

文成林 ^{[2
]}

刘荣利 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海海事大学电气自动化系

[2] 杭州电子科技大学自动化学院

来源：

电子学报 | 2008年 / 06期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

多源信息融合; 随机集理论; 不完整性信息; 人工智能;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211 [概率论（几率论、或然率论）]; O242.1 [数学模拟];

学科分类号：

摘要：

由于信息形式的多样性及其特征的复杂性,使得对不确定、未知性、非精确和不完全等类型信息的表示和建模都要通过相应的方法完成,由于方法的不统一,从而很难实现对异类信息的融合.所以,能否找到一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模,最终实现融合成为信息融合中的关键问题.众多研究者经过多年的探索发现,随机集理论有望解决这个难题.本文首先对各种多源信息进行分类,并介绍几种常用的表示和建模方法及其适用范围;随后引入随机集理论的基本概念和性质,综合论述该理论与已有方法之间的相互转化关系,并进一步论证用随机集统一表示和建模多源信息的可能性;最后,介绍随机集理论在信息融合中的应用并指出未来的发展方向.

引用

页码：1174 / 1181

页数：8

共 7 条

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