信息融合课件
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2024年度-课堂教学与信息技术融合ppt课件pptx
提升学生自律性
02
通过制定明确的学习目标和任务，以及合理的激励机制，引导
学生养成良好的学习习惯和自律性。
加强教师培训
03
学校和教育部门应加强对教师的信息技术培训，提升教师的信
息素养和教学能力。
18
05
课堂教学与信息技术融合 的未来展望
19
未来教室的构想与实践
智能化教室环境
借助物联网、大数据等技术，构建自适应、智能化的教室环境， 实现设备自动管理、环境自动调节等功能。
深入研究信息技术在不同学科 教学中的应用效果，为教学实 践提供更有针对性的指导。
关注新兴信息技术在教育领域 的应用前景，如人工智能、虚 拟现实等。
探索信息技术与教学评价、教 师专业发展等方面的结合，促 进教育教学的全面进步。
26
THANKS
27
教育应该尊重和发展学习者的多元智能
教育应该提供多样化的学习资源和活动，满足不同学习者的智能发展需求，促进学习者的 全面发展。
9
混合式学习理论
01
线上学习与线下学习的有机结合
混合式学习将传统的面对面课堂教学与在线学习相结合，充分发挥两者
的优势，提高学习效果。
02
以学习者为中心
混合式学习强调学习者的主体地位，根据学习者的需求和特点，设计个
等，提高课堂参与度。
资源丰富
网络上海量的教学资源可以为学 生提供更广阔的知识视野，教师 也可以利用这些资源制作更生动
的课件。
教学方式灵活
信息技术支持下的课堂教学可以 采用更多元的教学方式，如翻转 课堂、混合式教学等，满足学生
个性化学习需求。
16
挑战与问题
01
02
03
信息技术与学科教学融合ppt课件
12
翻转课堂的精彩案例1
13
翻转课堂的精彩案例2
14
未来的课堂2------微课
一、微课的定义 微课是指以视频为主要载体记录教师围绕某个知识点或者教 学环节开展的简短、完整的教学活动。
翻转课堂的定义---就是在正式的学习中，学生在课 前利用教室分发的数字材料（音视频、电子材料等） 自主的学习课程，接着在课堂上参与同伴和教师的互 动活动（解疑、解惑、探究等）并完成练习的一种教 学形态。
翻转课堂的优势 1、可以帮助繁忙的学生 2、可以帮助学习有困难的学生 3、增加了课堂互动 4、让教师更了解学生 5、实现了学生个性化的学习 6、改变了课堂管理
学生学习目标：信息技术知识内容作为学生学习的对象和目标。如“以任务驱动作 为学习目标”的方式，让学生在计算机上写一篇作文或者画一幅画来掌握信息技术 课程中的某个知识和技能。
教师教与学生的学：信息技术与学科的融合目的就是为了提高教育学，作为工具， 我们关心的是有哪些方面是可以更有效地为提高和改善教学服务？还有哪些技术和 方法值得人们进一步去研究和提高？带着这些问题，合理的应用这些技术，最终直 接或者间接地达到或实现与学科融合之目的。工具层面可分为下几个主要方面：
常见学校信息化的学习环境 1、计算机教室 2、多媒体教室 3、网络教室 4、信息化增强学科实验室 5、录课室（微格教室） 6、教室研讨室 7、学习频道
学习平台和学习软件的变化 1、学习平台：Blackboard和Moodle 2、学科学习软件：如数学几何画板、物理仿真实验室、化学虚拟实验室、 小学科学虚拟实验插件、数码生物显微系统、敏特英语（特别适合单词记 忆学习）、网络中不同级别编曲软件（支持音乐学科学习）等。
7
信息技术与学科教学融合的要求
翻转课堂的精彩案例1
13
翻转课堂的精彩案例2
14
未来的课堂2------微课
一、微课的定义 微课是指以视频为主要载体记录教师围绕某个知识点或者教 学环节开展的简短、完整的教学活动。
翻转课堂的定义---就是在正式的学习中，学生在课 前利用教室分发的数字材料（音视频、电子材料等） 自主的学习课程，接着在课堂上参与同伴和教师的互 动活动（解疑、解惑、探究等）并完成练习的一种教 学形态。
翻转课堂的优势 1、可以帮助繁忙的学生 2、可以帮助学习有困难的学生 3、增加了课堂互动 4、让教师更了解学生 5、实现了学生个性化的学习 6、改变了课堂管理
学生学习目标：信息技术知识内容作为学生学习的对象和目标。如“以任务驱动作 为学习目标”的方式，让学生在计算机上写一篇作文或者画一幅画来掌握信息技术 课程中的某个知识和技能。
教师教与学生的学：信息技术与学科的融合目的就是为了提高教育学，作为工具， 我们关心的是有哪些方面是可以更有效地为提高和改善教学服务？还有哪些技术和 方法值得人们进一步去研究和提高？带着这些问题，合理的应用这些技术，最终直 接或者间接地达到或实现与学科融合之目的。工具层面可分为下几个主要方面：
常见学校信息化的学习环境 1、计算机教室 2、多媒体教室 3、网络教室 4、信息化增强学科实验室 5、录课室（微格教室） 6、教室研讨室 7、学习频道
学习平台和学习软件的变化 1、学习平台：Blackboard和Moodle 2、学科学习软件：如数学几何画板、物理仿真实验室、化学虚拟实验室、 小学科学虚拟实验插件、数码生物显微系统、敏特英语（特别适合单词记 忆学习）、网络中不同级别编曲软件（支持音乐学科学习）等。
7
信息技术与学科教学融合的要求
信息融合课件
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
融合结构－－需要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息技术与学科教学的深度融合PPT课件
5
林莎
王攀
郑敏娜
郑敏娜
陈达辉
下午
6 7
刘国伟 刘国伟
李淑影 陈舒婷
陈达辉 林婷
郑敏娜
陈舒婷 林奇峰
李景洲
8
陈舒婷
陈舒婷
2021/4/18
18
公开课安排情况
史地实验室：红字为正式上课、黑字为试上课
星期日4.8 星期一4.9 星期二4.10
1 2 上午 3 4 5 6 下午 7 8
林梓 林梓
朱永钦 朱永钦
10
路径与方法
要深刻认识课堂教学结构变革的具体内容，这 需要先了解什么是课堂教学结构。
要实施能有效变革课堂教学结构的创新教学模 式，并把这个目标真正落到实处。
要开发出相关学科的丰富学习资源。 要探索信息技术融入学科教学的相关因素。
一定要遵循教育规律和学生认知发展规律。
2021/4/18
11
教师 学生
课堂教学结构
识意义的主动建构者和情感体验与内化的
主体。
2021/4/18
13
再次, 教学内容要由单纯依赖一本教材, 转
变为以教材为主, 并有丰富的信息化教学资
教学 源 (如学科专题网站、资源库2021/4/18
14
最后, 教学媒体要由辅助教师突破重点、难
20
学科 姓名
历史 政治 物理
林婷
（双白板）
万庆红
（双白板）
朱永钦
（史地实验室）
陈玉兰
（史地实验室）
刘成
（史地实验室）
智慧课堂的应用情况
使用功能 画笔、板擦、屏幕广播、分享、互动主观题
画笔、板擦、拍照讲解、学生平板批注 画笔、板擦、屏幕广播、投票
信息融合ppt课件ppt课件
复合方式的确定应根据目标空间分布、 光谱反射特性及时相规律方面的特征选 择不同的遥感图像信息
精选课件
6
不同传感器的遥感数据复合
例1 TM和SPOT影像数据融合
例如TM影像有7个波段，光谱信息丰富，特 别是5和7波段。SPOT数据就没有，但SPOT 数据分辨率高，全色波段可达10m，比TM的 30m和SPOT多光谱传感器的 20m都高，两 者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可 以保持较丰富的光谱信息。
13
不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合
精选课件
14
数据融合前处理：图像几何校正与配准
信息融合的必要条件是：使两幅（多）图像所对 应的地物吻合，分辨率一致，地理坐标统一，即 影像空间配准。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配 准精度直接影响融合影像的质量。
方法是采用几何校正，分别在不同数据源的影像上 选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等 对分辨率较小的图像进行重采样，改正其误差，
精选课件
35
（五）遥感与非遥感信息的复合
✓ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数据常 呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样化。
✓ 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先需要将获取 的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码， 以完成各种地理数据的定量和定位，产生出新的数据格式。 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段， 以便和遥感数据复合。
第八章遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
精选课件
精选课件
6
不同传感器的遥感数据复合
例1 TM和SPOT影像数据融合
例如TM影像有7个波段，光谱信息丰富，特 别是5和7波段。SPOT数据就没有，但SPOT 数据分辨率高，全色波段可达10m，比TM的 30m和SPOT多光谱传感器的 20m都高，两 者复合既可以提高新图像的空间分辨率又可 以保持较丰富的光谱信息。
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不同时相的气象卫星数据与NOAA数据融合
精选课件
14
数据融合前处理：图像几何校正与配准
信息融合的必要条件是：使两幅（多）图像所对 应的地物吻合，分辨率一致，地理坐标统一，即 影像空间配准。
影像配准是数据融合处理中的关键步骤，其几何配 准精度直接影响融合影像的质量。
方法是采用几何校正，分别在不同数据源的影像上 选取控制点，用双线性内插或三次卷积内插运算等 对分辨率较小的图像进行重采样，改正其误差，
精选课件
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（五）遥感与非遥感信息的复合
✓ 遥感数据是以栅格格式记录的，而地面采集的地理数据常 呈现出多等级，多量纲的特点，数据格式也多样化。
✓ 为了使各种地理数据能与遥感数据兼容，首先需要将获取 的非遥感数据按照一定的地理网格系统重新量化和编码， 以完成各种地理数据的定量和定位，产生出新的数据格式。 甚至可以将其制作成与遥感数据类似的若干独立的波段， 以便和遥感数据复合。
第八章遥感图象处理：信息复合
信息复合的概念和简介 信息复合的应用举例
-不同传感器的遥感信息复合 -不同时相的遥感数据复合 遥感数据复合前处理—几何纠正和空间配准 常用的数据复合方法 遥感信息与非遥感信息的复合
精选课件
《信息融合技术》课件
。
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，通过概率统 计方法进行信息融合。
D-S证据理论法
基于不确定性推理原理，通过 证据组合规则进行信息融合。
神经网络法
通过训练神经网络进行信息融 合，具有自学习、自适应能力
。
贝叶斯估计法
贝叶斯定理
基于概率论的推理方法，通过已知信息更新对未知信息的判断。
贝叶斯网络
基于贝叶斯定理构建的概率图模型，用于表示随机变量间的概率 依赖关系。
随着5G、6G等通信技术的发展，信息融合技术有望在智能交通、智慧城市等领 域发挥更大的作用。
信息融合技术的未来应用前景
智能制造
信息融合技术有望在智能制造领域发挥重要作用，实现生产过程 的智能化和优化。
智慧医疗
信息融合技术可以整合医疗设备、影像等多种数据源，为医生提供 更全面、准确的诊断依据。
智慧城市
无人驾驶汽车的信息融合技术需要解决数据同步 、数据预处理、特征提取、目标识别等问题，以 提高车辆的感知精度和安全性。
无人驾驶汽车的信息融合需要处理多种数据，包 括激光雷达数据、摄像头数据、GPS数据、轮速 传感器数据等，将这些数据融合在一起，以获得 车辆周围环境的准确感知。
无人驾驶汽车的信息融合技术还需要考虑数据安 全和隐私保护问题，以确保车辆的正常运行和用 户隐私的安全。
20世纪70年代末期，随着传感器 技术的发展，人们开始研究如何 将多个传感器采集的信息进行融
合处理。
发展阶段
20世纪90年代中期，随着计算机 技术和人工智能技术的快速发展 ，信息融合技术得到了广泛的应
用和研究。
成熟阶段
进入21世纪，随着物联网、云计 算、大数据等技术的兴起，信息 融合技术在军事、航空航天、智 能交通、智能家居等领域得到了
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，通过概率统 计方法进行信息融合。
D-S证据理论法
基于不确定性推理原理，通过 证据组合规则进行信息融合。
神经网络法
通过训练神经网络进行信息融 合，具有自学习、自适应能力
。
贝叶斯估计法
贝叶斯定理
基于概率论的推理方法，通过已知信息更新对未知信息的判断。
贝叶斯网络
基于贝叶斯定理构建的概率图模型，用于表示随机变量间的概率 依赖关系。
随着5G、6G等通信技术的发展，信息融合技术有望在智能交通、智慧城市等领 域发挥更大的作用。
信息融合技术的未来应用前景
智能制造
信息融合技术有望在智能制造领域发挥重要作用，实现生产过程 的智能化和优化。
智慧医疗
信息融合技术可以整合医疗设备、影像等多种数据源，为医生提供 更全面、准确的诊断依据。
智慧城市
无人驾驶汽车的信息融合技术需要解决数据同步 、数据预处理、特征提取、目标识别等问题，以 提高车辆的感知精度和安全性。
无人驾驶汽车的信息融合需要处理多种数据，包 括激光雷达数据、摄像头数据、GPS数据、轮速 传感器数据等，将这些数据融合在一起，以获得 车辆周围环境的准确感知。
无人驾驶汽车的信息融合技术还需要考虑数据安 全和隐私保护问题，以确保车辆的正常运行和用 户隐私的安全。
20世纪70年代末期，随着传感器 技术的发展，人们开始研究如何 将多个传感器采集的信息进行融
合处理。
发展阶段
20世纪90年代中期，随着计算机 技术和人工智能技术的快速发展 ，信息融合技术得到了广泛的应
用和研究。
成熟阶段
进入21世纪，随着物联网、云计 算、大数据等技术的兴起，信息 融合技术在军事、航空航天、智 能交通、智能家居等领域得到了
多源信息融合理论与技术发展ppt课件
左耳和右耳的听觉传感器分 别获取一维声音信息，经大 脑融合后产生立体声音信息
大脑对图象信息和声音信息 进一步融合后产生新的认知 结果
对象
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
大脑：信息融合中心
自然界多传感信息融合的本质
自然界中人和动物感知客观对象，不是单纯依靠一种感 官，而是多个感官的综合。人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉 和味觉，实际上是通过不同感官获取客观对象的不同信息， 然后由大脑对这些信息进行交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进行交融的过程就是多源信息融合。千 古流传的瞎子摸象的故事，就是因为缺少视觉信息，瞎子们 的大脑对不完全信息进行融合的结果，难以避免地产生了对 大象认知的偏差。
二、信息融合发展的社会需求
空中目标侦察与预警 智能交通与智能车辆 目标识别与身份认证 机器人 图像融合与图像重构 智能传感与智能控制
空中目标侦察与预警
促进多传感信息融合理论发展的主要动因之一是现代战 争的迫切需要。由于现代武器系统具有机动性高、隐蔽性好、 电子对抗性能强等特征，用于侦察和跟踪敌方目标的预警系 统必须采用雷达、红外、视频、音频等多传感检测，同时联 络各个检测点的不同数据进行融合，着重研究的问题包括可 靠准确的目标获取、跟踪、身份识别、智能处理、后勤计划、 维修计划、指挥与控制等。尤其是针对敌方巡航导弹和飞机 低空飞行的现代空中预警系统通常由雷达、通信、导航、指 挥控制、敌我识别、数据处理和电子对抗等设备构成，具有 搜索、监视、跟踪和指挥攻击等多种功能。采用信息融合技 术，以达到精确目标获取、识别和跟踪的目的 。
动是正确的，但对于巡航导弹之类的高机动运动目标，这一假设将完全无
效；
大脑对图象信息和声音信息 进一步融合后产生新的认知 结果
对象
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
大脑：信息融合中心
自然界多传感信息融合的本质
自然界中人和动物感知客观对象，不是单纯依靠一种感 官，而是多个感官的综合。人类的视觉、听觉、触觉、嗅觉 和味觉，实际上是通过不同感官获取客观对象的不同信息， 然后由大脑对这些信息进行交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进行交融的过程就是多源信息融合。千 古流传的瞎子摸象的故事，就是因为缺少视觉信息，瞎子们 的大脑对不完全信息进行融合的结果，难以避免地产生了对 大象认知的偏差。
二、信息融合发展的社会需求
空中目标侦察与预警 智能交通与智能车辆 目标识别与身份认证 机器人 图像融合与图像重构 智能传感与智能控制
空中目标侦察与预警
促进多传感信息融合理论发展的主要动因之一是现代战 争的迫切需要。由于现代武器系统具有机动性高、隐蔽性好、 电子对抗性能强等特征，用于侦察和跟踪敌方目标的预警系 统必须采用雷达、红外、视频、音频等多传感检测，同时联 络各个检测点的不同数据进行融合，着重研究的问题包括可 靠准确的目标获取、跟踪、身份识别、智能处理、后勤计划、 维修计划、指挥与控制等。尤其是针对敌方巡航导弹和飞机 低空飞行的现代空中预警系统通常由雷达、通信、导航、指 挥控制、敌我识别、数据处理和电子对抗等设备构成，具有 搜索、监视、跟踪和指挥攻击等多种功能。采用信息融合技 术，以达到精确目标获取、识别和跟踪的目的 。
动是正确的，但对于巡航导弹之类的高机动运动目标，这一假设将完全无
效；
信息技术与学科教学融合ppt课件
7
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的要求
明确信息技术的内涵 做好融合的基础---资源融合 理顺融合的途径---过程融合 明确融合的目的---能力融合 采用“任务驱动式”的教学方法
8
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的方法
传统讲授式法 合作学习法 探究性学习法
9
网络条件下的学科教学融合完整版-pp-t课-件 --教育云技 术
2、国内研究现状：国内未来教室的硬件包含教师端的电子白板 、实物投影机、触控笔记型计算机和学生端的电子书、小笔电 、数字比等；软件则由博客、实施追踪、补救教学等系统与硬 件进行无缝整合；各科目的多媒体互动数字教材更是为了教室 的灵魂角色，而无线宽带网络环境则是为了教室的基础建设。
11
完整版ppt课件
融合的关键要做到：
1、信息技术要广泛进入科学教学。
2、“融合”是二者双向互动的过程，而不是仅仅和信息技术简
单的“拼合”。
4
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的意义
一、融合要实现普及信息技术教育目标实施模 式的优化选择。
二、“融合”为新一轮基础教育课程改革提供 强有力的技术支持。
5
完整版ppt课件
1、教学直观演示工具：如PPT软件、计算机辅助教学、多媒体课件或者素材库、模拟 软件、计算机外接传感器来动态地演示某些实验或者科学现象等
2、学生个性化学习工具： 计算机、网络和多媒体等形成娱乐游戏为一体的个别化学习 课件，如国际上提出的“电子作业支持系统（EPSS）”
3、小组合作学习工具：基于Internet网络的合作学习，合作模式有竞争、合同、伙伴 和角色扮演四种。（10-11页）
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的要求
明确信息技术的内涵 做好融合的基础---资源融合 理顺融合的途径---过程融合 明确融合的目的---能力融合 采用“任务驱动式”的教学方法
8
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的方法
传统讲授式法 合作学习法 探究性学习法
9
网络条件下的学科教学融合完整版-pp-t课-件 --教育云技 术
2、国内研究现状：国内未来教室的硬件包含教师端的电子白板 、实物投影机、触控笔记型计算机和学生端的电子书、小笔电 、数字比等；软件则由博客、实施追踪、补救教学等系统与硬 件进行无缝整合；各科目的多媒体互动数字教材更是为了教室 的灵魂角色，而无线宽带网络环境则是为了教室的基础建设。
11
完整版ppt课件
融合的关键要做到：
1、信息技术要广泛进入科学教学。
2、“融合”是二者双向互动的过程，而不是仅仅和信息技术简
单的“拼合”。
4
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合的意义
一、融合要实现普及信息技术教育目标实施模 式的优化选择。
二、“融合”为新一轮基础教育课程改革提供 强有力的技术支持。
5
完整版ppt课件
1、教学直观演示工具：如PPT软件、计算机辅助教学、多媒体课件或者素材库、模拟 软件、计算机外接传感器来动态地演示某些实验或者科学现象等
2、学生个性化学习工具： 计算机、网络和多媒体等形成娱乐游戏为一体的个别化学习 课件，如国际上提出的“电子作业支持系统（EPSS）”
3、小组合作学习工具：基于Internet网络的合作学习，合作模式有竞争、合同、伙伴 和角色扮演四种。（10-11页）
完整版ppt课件
信息技术与学科教学融合
信息技术与学科深度融合精选课件
信息技术与学科深度融合精选课件标题：信息技术与学科深度融合精选课件一、前言随着信息技术的飞速发展，教育界正经历一场前所未有的变革。
传统的教育方式已不能满足现代教学的需求，学科与信息技术的深度融合已成为发展趋势。
这种融合有助于提高教学质量，优化学习体验，培养具备21世纪技能的学生。
以下是精选的课件，展示了信息技术与各学科的深度融合。
二、信息技术与语文深度融合在语文课程中，通过多媒体技术，可以让学生更加直观地理解文字和语言。
例如，在讲解古诗时，教师可以利用图片、音频和视频，让学生更好地理解古诗的背景和含义。
通过互动电子书，学生可以在自己的设备上独立阅读，标注重要内容，从而提高他们的阅读理解和学习能力。
三、信息技术与数学深度融合数学是一门抽象的学科，通过信息技术，可以将抽象的数学概念变得具体化。
例如，在讲解几何时，教师可以利用3D建模软件，让学生直观地观察和操作几何图形，从而提高他们的空间理解能力。
此外，利用数学软件，学生可以进行数学实验，探索数学规律，提高他们的数学探索精神。
四、信息技术与科学深度融合在科学课程中，信息技术为学生学习自然、物理和化学等学科提供了丰富的资源。
通过虚拟实验室，学生可以在安全的环境中模拟实验操作，加深对科学原理的理解。
此外，通过GIS（地理信息系统）技术，学生可以研究地理、环境和生态系统，提高他们的科学分析能力。
五、信息技术与社会科学深度融合在社会研究中，信息技术提供了丰富的历史和文化遗产资源。
通过在线数据库和数字图书馆，学生可以查阅原始资料，深入研究历史事件和社会现象。
此外，通过模拟辩论和社会角色扮演游戏，学生可以更好地理解社会事件和决策过程，提高他们的社会分析和判断力。
六、结论信息技术与学科的深度融合不仅可以提高教学质量，还可以培养学生的创新思维和实践能力。
通过互动教学、个性化学习和自我评估等教学方法，信息技术使学习变得更加有趣和有效。
然而，我们也需要注意，信息技术只是一种工具，不能取代传统的教学方法和教师的指导。
多传感器信息融合ppt课件
7
•定义2
利用计算机技术对按时序获得的若干传感器
的观测信息在一定准则下加以自动分析，优
化综合以完成所需的决策和估计任务而进行 的信息处理过程。实体状 态进行估计和预报的过程。������
•…….
8
自然界中同类多传感信息融合
左目和右目的视觉传感器分别 获取二维图象信息，经大脑融 合后产生立体图象信息； 左耳和右耳的听觉传感器分别 获取一维声音信息，经大脑融 合后产生立体声音信息；
1
国外研究 信息融合的关键技术 信息融合原理 信息融合层次 信息融合框架 信息融合方法 应用背景 存在的问题
2
• 信息融合 (information fusion)起初被称为数
据融合 (data fusion)，起源于1973年美国国 防部资助开发的声纳信号处理系统。
• 20世纪80年代，为了满足军事领域中作战
得成效。这些领域主要包括:机器人和智能 仪器系统、智能制造系统、战场任务与无 人驾驶飞机、航天应用、目标检测与跟踪、 图像分析与理解、惯性导航、模式识别等 领域。
6
定义1（美国国防部定义：[1991] ） 信息融合是一种多层次、多方面的处理过程, 包括对多源数据进行自动化的检测、互联、 相关、估计和组合处理（automatic detection, association, correlation, estimation, and combination），从而提高状态和身份估计的 精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进 行有效的评价。
9
自 然 界 异 类 多 传 感 信 息 融 合
10
①扩展空间和时间覆盖范围；
（利用互补信息，improve observability ）
②改进探测性能；
•定义2
利用计算机技术对按时序获得的若干传感器
的观测信息在一定准则下加以自动分析，优
化综合以完成所需的决策和估计任务而进行 的信息处理过程。实体状 态进行估计和预报的过程。������
•…….
8
自然界中同类多传感信息融合
左目和右目的视觉传感器分别 获取二维图象信息，经大脑融 合后产生立体图象信息； 左耳和右耳的听觉传感器分别 获取一维声音信息，经大脑融 合后产生立体声音信息；
1
国外研究 信息融合的关键技术 信息融合原理 信息融合层次 信息融合框架 信息融合方法 应用背景 存在的问题
2
• 信息融合 (information fusion)起初被称为数
据融合 (data fusion)，起源于1973年美国国 防部资助开发的声纳信号处理系统。
• 20世纪80年代，为了满足军事领域中作战
得成效。这些领域主要包括:机器人和智能 仪器系统、智能制造系统、战场任务与无 人驾驶飞机、航天应用、目标检测与跟踪、 图像分析与理解、惯性导航、模式识别等 领域。
6
定义1（美国国防部定义：[1991] ） 信息融合是一种多层次、多方面的处理过程, 包括对多源数据进行自动化的检测、互联、 相关、估计和组合处理（automatic detection, association, correlation, estimation, and combination），从而提高状态和身份估计的 精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进 行有效的评价。
9
自 然 界 异 类 多 传 感 信 息 融 合
10
①扩展空间和时间覆盖范围；
（利用互补信息，improve observability ）
②改进探测性能；
信息技术与学科教学的深度融合ppt课件
红字为正式上课黑字为试上课星期日星期一星期二星期三星期四星期五上午陈玉兰陈玉兰陈玉兰陈玉兰陈玉兰陈玉兰智慧课堂的应用情况学科姓名使用功能语文双白板画笔板擦双白板画笔板擦屏幕广播草稿箱互动选择题投票史地实验室画笔板擦数学双白板画笔板擦互动选择题英语史地实验室画笔板擦屏幕广播史地实验室画笔板擦屏幕广播实物展台双白板画笔板擦电子书拍照讲解智学网智批改互动主观题陈舒婷双白板画笔板擦智学网智批改互动主观题智慧课堂的应用情况学科姓名使用功能历史双白板画笔板擦屏幕广播分享互动主观题双白板画笔板擦拍照讲解学生平板批注政治史地实验室画笔板擦屏幕广播投票陈玉兰史地实验室画笔板擦屏幕广播投票讨论物理史地实验室画笔板擦作业平台生物双白板画笔板擦拍照讲解云端报告分享智学网学情分析作业平台学案互动选择题电子书聚焦互动主观题添加题面草稿箱屏幕广播双白板画笔板擦作业平台学案智学网作业中心互动选择题屏幕广播通用技术林奇峰双百板画笔板擦智慧课堂的应用情况分析使用最优教师
33
谢谢聆听
福州八中智慧中心 林奇峰 2018年8月24日
34
知识回顾 Knowledge Review
27
实施能有效变革课堂教学结构的创新教学模式
二是使用技术工具变革传统课堂生态
28
物理组的汇学宝 高一年级数学实验项目“智提分”
实施能有效变革课堂教学结构的创新教学模式
三是运用信息技术开展教学数据分析
29
要探索信息技术融入学科教学的相关因素
其中学业评价和学科文化属于 间接因素,学校机构、资源配备情况、 教师态度与信念、教师知识与技能属 于直接因素。
17
公开课安排情况
双百板教室：红字为正式上课、黑字为试上课
1
上午
2 3
4
5
下午
33
谢谢聆听
福州八中智慧中心 林奇峰 2018年8月24日
34
知识回顾 Knowledge Review
27
实施能有效变革课堂教学结构的创新教学模式
二是使用技术工具变革传统课堂生态
28
物理组的汇学宝 高一年级数学实验项目“智提分”
实施能有效变革课堂教学结构的创新教学模式
三是运用信息技术开展教学数据分析
29
要探索信息技术融入学科教学的相关因素
其中学业评价和学科文化属于 间接因素,学校机构、资源配备情况、 教师态度与信念、教师知识与技能属 于直接因素。
17
公开课安排情况
双百板教室：红字为正式上课、黑字为试上课
1
上午
2 3
4
5
下午
信息融合_第1章 绪论
1.2 信息融合的模型分类与结构
3. 信息融合系统通用处理结构
•
集中式、分感器原始数据， 分布式：经过预处理的局部数据； 混合式：处理上述两种数据
1.2 信息融合的模型分类与结构
集 中 式 融 合 结 构
1.2 信息融合的模型分类与结构
分 布 式 融 合 结 构
1.4 主要参考资料
2. 期刊与会议 • • •
•
国际信息融合年会； SPIE国际年会； IEEE Trans. on AES，IT(Information Theory)，AC， SMC(Systems, Man and Cybernetics)，IP(Image Processing)， 以及其它 IEEE 的相关会刊如智能交通等； 国内期刊
–
1.1 信息融合的起源与一般概念
2. 概念 多源信息融合： 充分利用多个传感器资源，在空间和时间上把多 渠道，多方位采集的局部环境的互补与冗余观测 信息根据某种优化准则结合起来，以形成对系统 环境的相对完整的一致性描述，形成新的融合结 果，从而提高系统的有效性。 • 并不是一个新概念，人类识别环境或物体的状况 的过程就是多个感知器所获得的信息进行融合的 过程； 实际上是对人脑综合处理复杂问题的功能模拟
1.2 信息融合的模型分类与结构
1. 功能模型 主要是JDL模型：
1.2 信息融合的模型分类与结构
一级处理：目标评估
1.2 信息融合的模型分类与结构
• • • • 数据配准：将多源数据纳入一个统一参考框架 （时间对准、坐标变换） 数据关联：处理分类与组合； 跟踪：实现目标运动参数估计； 身份估计：实现目标属性参数估计；
1.2 信息融合的模型分类与结构
2. 信息融合的级别 按数据抽象的层次，可分为数据级、特征级与决策级 a.数据级融合：直接对观测数据进行融合，再提取特 征，判断决策。如：图像复合、雷达波形合成等
信息技术与学科融合的主要模式课件
部分教师和教育管理者对信息技术与学科融合的认识不足，需要更新教育观念，以适应新的教学模式。
智能化教学辅助系统的应用
随着人工智能技术的发展，智能化教学辅助系统将更加普及，能够根据学生的学习情况智能推送学习资源，提高学习效果。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的发展，将为学科教学提供更加丰富、立体的教学资源，有助于提高学生的学习兴趣和参与度。
信息技术与学科融合的主要模式课件
汇报人：
2024-01-01
CATALOGUE
目录
信息技术与学科融合概述信息技术与学科融合的主要模式信息技术与学科融合的实践案例信息技术与学科融合的挑战与展望
CHAPTER
01
信息技术与学科融合概述
信息技术与学科融合是指将信息技术与学科教学有机地结合起来，利用信息技术手段提升学科教学的效果和效率，实现信息技术与学科教学的深度融合。
随着互联网的普及，在线教育平台将更加丰富和多样化，为学生提供更多元化的学习方式和更广阔的学习空间。
信息技术的发展使得跨学科融合成为可能，未来将有更多学科交叉融合的教学模式出现，有助于培养学生的综合素质和创新能力。
虚拟现实与增强现实技术的应用
在线教育平台的普及
跨学科融合的趋势
THANKSFOR
感谢您的观看
总结词
通过信息技术手段，将数学抽象概念具象化，提高学习效果。
详细描述
利用图形计算器、几何画板等工具，帮助学生理解抽象的数学概念，如函数、几何图形等。通过动态演示和交互操作，增强学生对数学知识的理解和掌握。
总结词
利用信息技术创设情境，提高学生对语文学习的兴趣和参与度。
详细描述
通过多媒体课件、网络资源等手段，为学生提供丰富的视听材料，如图片、音频、视频等。同时，利用信息技术创设虚拟情境，让学生身临其境地感受语文学习的乐趣，提高学习效果。
智能化教学辅助系统的应用
随着人工智能技术的发展，智能化教学辅助系统将更加普及，能够根据学生的学习情况智能推送学习资源，提高学习效果。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的发展，将为学科教学提供更加丰富、立体的教学资源，有助于提高学生的学习兴趣和参与度。
信息技术与学科融合的主要模式课件
汇报人：
2024-01-01
CATALOGUE
目录
信息技术与学科融合概述信息技术与学科融合的主要模式信息技术与学科融合的实践案例信息技术与学科融合的挑战与展望
CHAPTER
01
信息技术与学科融合概述
信息技术与学科融合是指将信息技术与学科教学有机地结合起来，利用信息技术手段提升学科教学的效果和效率，实现信息技术与学科教学的深度融合。
随着互联网的普及，在线教育平台将更加丰富和多样化，为学生提供更多元化的学习方式和更广阔的学习空间。
信息技术的发展使得跨学科融合成为可能，未来将有更多学科交叉融合的教学模式出现，有助于培养学生的综合素质和创新能力。
虚拟现实与增强现实技术的应用
在线教育平台的普及
跨学科融合的趋势
THANKSFOR
感谢您的观看
总结词
通过信息技术手段，将数学抽象概念具象化，提高学习效果。
详细描述
利用图形计算器、几何画板等工具，帮助学生理解抽象的数学概念，如函数、几何图形等。通过动态演示和交互操作，增强学生对数学知识的理解和掌握。
总结词
利用信息技术创设情境，提高学生对语文学习的兴趣和参与度。
详细描述
通过多媒体课件、网络资源等手段，为学生提供丰富的视听材料，如图片、音频、视频等。同时，利用信息技术创设虚拟情境，让学生身临其境地感受语文学习的乐趣，提高学习效果。
信息融合总复习课.ppt
分布式检测结构是目前多传感器检测的主要结构模型
2.3 分布式融合检测系统
现现象象
Y1
Y1
S1
S1
Y2
Y3
Y2
……
现象
YN
S2
S3
S2
SN
Y1 U1 UY14
S1
Y2
…… YN
U2 …… U3
U2
S4 S2
SＮUN
检测融合中心
U1
U2
…… UN
Y5
U0 S5
2.3.1 分布式融合检测系统分类 并行结构 分散结构 串行结构 树形结构
1.1 数据融合级别
高
层
次 融
决策
合
由 低 层
和筛 抽选 象、
到整
高合
层
信息
传
感
器 采
数据
集
决策级融合 特征级融合 数据级融合
每个传感器先基于自己的数据做出 决策，然后由融合中心完成局部决策。
优点：通信量小、抗干扰能力强、融 合中心处理代价低
不足：数据损失量最大、精度最低
每个传感器先抽象出自己的特征向 量，然后由融合中心完成融合处理。 优点：进行了数据压缩、对通信带宽 的要求低、利于实时处理
为错误选择。
多传感器目标检测的目的就是使目标检测的漏检率和虚警率 尽可能低。
2.3 分布式融合检测系统
2.3.4 常见融合策略 ➢ “与”融合检测准则 ➢ “或”融合检测准则 ➢ 表决融合检测准则 ➢ 最大后验概率融合检测准则 ➢ Neyman-Pearson融合检测准则 ➢ 贝叶斯融合检测准则 ➢ 最小误差概率准则
从而最大后验概率融合检测准则也可写为：
P(u / P(u /
2.3 分布式融合检测系统
现现象象
Y1
Y1
S1
S1
Y2
Y3
Y2
……
现象
YN
S2
S3
S2
SN
Y1 U1 UY14
S1
Y2
…… YN
U2 …… U3
U2
S4 S2
SＮUN
检测融合中心
U1
U2
…… UN
Y5
U0 S5
2.3.1 分布式融合检测系统分类 并行结构 分散结构 串行结构 树形结构
1.1 数据融合级别
高
层
次 融
决策
合
由 低 层
和筛 抽选 象、
到整
高合
层
信息
传
感
器 采
数据
集
决策级融合 特征级融合 数据级融合
每个传感器先基于自己的数据做出 决策，然后由融合中心完成局部决策。
优点：通信量小、抗干扰能力强、融 合中心处理代价低
不足：数据损失量最大、精度最低
每个传感器先抽象出自己的特征向 量，然后由融合中心完成融合处理。 优点：进行了数据压缩、对通信带宽 的要求低、利于实时处理
为错误选择。
多传感器目标检测的目的就是使目标检测的漏检率和虚警率 尽可能低。
2.3 分布式融合检测系统
2.3.4 常见融合策略 ➢ “与”融合检测准则 ➢ “或”融合检测准则 ➢ 表决融合检测准则 ➢ 最大后验概率融合检测准则 ➢ Neyman-Pearson融合检测准则 ➢ 贝叶斯融合检测准则 ➢ 最小误差概率准则
从而最大后验概率融合检测准则也可写为：
P(u / P(u /
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1、融合单元和融合结构
融合处理过程：根据决策任务及其可以使用的多信息
资源完成既定融合决策任务的处理过程。
融合单元－－仅进行一次多变量融合决策处理的过程。 由变量、决策方法和决策结果组成。
融合单元的基本组成：
变量：多个变量的准确表述和协调
决策方法：决策函数是对输入多变量实施融合决策所
采用的方法。 确定性的决策方法、基于推理的统计建立决策函数、 最优统计决策函数、不精确推理方法等。 决策结果：融合单元的输出。类型为解释性的判断型 变量、实体和目标或事件的状态估计。 衡量标准：准确度、置信度和稳定度。
1、信息融合是一种处理过程
信息融合的定义
2、信息融合是一门技术或理论方法和工具
信息融合是一门解决来自多源数据与信息的关联、相关和 组合等的处理技术，以实现对研究实体的精确定位及其特 性估计，并完整及时地证实其势态与威胁及其意义。 信息融合是协同利用多源信息（如传感器、数据库、人为 获取的信息等）进行决策和行动的理论、技术和工具，旨 在比仅利用单信息源或非协同利用部分多源信息获得更精 确和更稳健的性能。 ……
信息融合技术
Information Fusion Technology
朱瑾 航运技术与控制工程交通部重点实验室
本次课程提要
硕士阶段学习状态
信息融合概述
信息融合的定义
表述分为两类： 信息融合是将多源信息或多个传感器获取的信息进行有 目的的组合。 信息融合是由多种信息源（如传感器、数据库、知识库、 人本身等）获取信息，并进行滤波、相关和集成，从而 形成一个适合信息选择达到统一目的（如目标识别跟踪、 态势估计、传感器管理和系统控制等）的表示构架。 ……
信息融合的发展
20世纪70年代初：初始阶段，主要限制在军事应用； 90年代后期：极大发展
1995年起IEEE的多传感器融合和集成国际会议；
1998年起国际信息融合会议； 1999年建立国际信息融合学会； 2000年开始出版信息融合国际杂志； ……
信息融合应用研究领域
自动目标识别、紧急使命系统（在战场态势估计）、灵 巧武器等军事应用系统；
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息融合要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
[10] 张兰秀等. 《跟踪和数据互联》和《水下信号和数据处理》
4、典型的融合决策方法
平均融合决策
（1）平均投票
1 K q( x) arg max( yij ( x)) K i 1 j 1
N
（2）加权平均
1 K q( x) arg max( i yij ( x)) K i 1 j 1
N
非线性融合决策
K
（1）投票方法
最大值投票：q ( x) arg max yi ( x) Nash投票： q( x) arg max
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
数据关联：以待分析的目标或事件为中心，将一 个输入数据（特征）集与另外一个数据（特征） 集相关联的处理过程。 困难：不同数据（特征）集中的“目标”数目不 一致；输入数据不精确、不一致；输入数据有相 关的噪声/误差等。 可能解决方法：产生一组可能表示现实世界的模 型假设，利用方法选择与获取数据最接近的假设 等。
k 1
i1 K
y
i 1
n
n
ik
（2）基于次序投票的Borda计数方法
q( x) arg max(B(k ) Bi ,k (k ))
i 1
贝叶斯组合: 融合决策输入是用统计量表述
Dempster－Shafer方法: 融合决策输入是不确定性量
基于模糊集的方法: 涉及模糊推理、模糊积分和可能性 理论等
融合决策：在先验模型支持下，面向目标或事件进行 目标识别、状态估计和未来情况预报等，期望决策结 果优于仅仅使用单个或者部分信息源的决策结果。
困难：决策目标较复杂，具有多目标、多层次；复杂 对象（如态势和威胁）的表述和处理模式；融合结果 性能评价等。
可能解决方法：利用多层次的概念；针对不同层次研 究具体的适用理论方法和处理结构；多源信息的协同 分析；建立专门的融合评价平台等。
[4] 赵宗贵等. 《多传感器数据融合》和《数据融合方法概论》.
[5] 康耀红. 《数据融合理论及应用》 [6] 刘同明，夏祖勋，解洪成. 《数据融合技术及其应用》.
[7] 周宏仁，敬忠良，王培德. 《机动目标跟踪》.
[8] 杨靖宇. 《战场数据融合技术》. [9] 敬忠良. 《神经网络跟踪理论及应用》.
自动化工厂管理、空中与海上交通管理、计算机视觉、
车辆智能驾驶、工业过程监视与智能机器人等的一样智 能集成；
医学诊断与监视系统、管理遥感中大状态空间的大气科 学数据模型化、灵巧建筑物等其它应用方面；
……
参考文献
[1] 何友等. 《多传感器信息融合及其应用》. [2] Llinas, Waltz. 《多传感器数据融合》. [3] Hall. 《多传感器数据融合中的数学技术》.
融合处理过程：根据决策任务及其可以使用的多信息
资源完成既定融合决策任务的处理过程。
融合单元－－仅进行一次多变量融合决策处理的过程。 由变量、决策方法和决策结果组成。
融合单元的基本组成：
变量：多个变量的准确表述和协调
决策方法：决策函数是对输入多变量实施融合决策所
采用的方法。 确定性的决策方法、基于推理的统计建立决策函数、 最优统计决策函数、不精确推理方法等。 决策结果：融合单元的输出。类型为解释性的判断型 变量、实体和目标或事件的状态估计。 衡量标准：准确度、置信度和稳定度。
1、信息融合是一种处理过程
信息融合的定义
2、信息融合是一门技术或理论方法和工具
信息融合是一门解决来自多源数据与信息的关联、相关和 组合等的处理技术，以实现对研究实体的精确定位及其特 性估计，并完整及时地证实其势态与威胁及其意义。 信息融合是协同利用多源信息（如传感器、数据库、人为 获取的信息等）进行决策和行动的理论、技术和工具，旨 在比仅利用单信息源或非协同利用部分多源信息获得更精 确和更稳健的性能。 ……
信息融合技术
Information Fusion Technology
朱瑾 航运技术与控制工程交通部重点实验室
本次课程提要
硕士阶段学习状态
信息融合概述
信息融合的定义
表述分为两类： 信息融合是将多源信息或多个传感器获取的信息进行有 目的的组合。 信息融合是由多种信息源（如传感器、数据库、知识库、 人本身等）获取信息，并进行滤波、相关和集成，从而 形成一个适合信息选择达到统一目的（如目标识别跟踪、 态势估计、传感器管理和系统控制等）的表示构架。 ……
信息融合的发展
20世纪70年代初：初始阶段，主要限制在军事应用； 90年代后期：极大发展
1995年起IEEE的多传感器融合和集成国际会议；
1998年起国际信息融合会议； 1999年建立国际信息融合学会； 2000年开始出版信息融合国际杂志； ……
信息融合应用研究领域
自动目标识别、紧急使命系统（在战场态势估计）、灵 巧武器等军事应用系统；
信息融合的设计流程图
3、典型的融合处理过程
传感器 传感器 传感器 传感器 传感器管理 … … … …
数 据 配 准
数 据 关 联
融 合 决 策
响应
决策
先验模型
模型管理
数据配准：以统一的格式表示所有输入数据的处
理过程。 困难：输入数据类型差异、反应在误差和达到上 的数据质量困难变化等。
可能解决方法：引入外部参考系统的定位信息等。
信息融合的数学本质
信息融合的数学本质－－多元变量决策
涉及的基础学科：概率与统计、信号处理、模式识 别与人工智能、最优化处理、系统与评估等
从功能上包括：感知与感觉、决策和有效的综合集 成、逻辑推理与学习、统计分析、分布式网络的层 次融合处理和多传感器感知、理解系统等
信息融合要多次融合处理的过程。
融合结构包括：集中式、层次式、分布式、反馈 式等。 涉及融合单元集成的结构形式、结构形式对决策 处理要求及其结果的影响、特殊的融合结构形式
等。
信息融合基础概念
2、如何进行信息融合
融合决策 任务表述 数据或信息 汇集和关联 融合过程 结构和算法 性能评估 学习训练
[10] 张兰秀等. 《跟踪和数据互联》和《水下信号和数据处理》
4、典型的融合决策方法
平均融合决策
（1）平均投票
1 K q( x) arg max( yij ( x)) K i 1 j 1
N
（2）加权平均
1 K q( x) arg max( i yij ( x)) K i 1 j 1
N
非线性融合决策
K
（1）投票方法
最大值投票：q ( x) arg max yi ( x) Nash投票： q( x) arg max
信息融合就是将来自多个传感器或多
源的信息进行综合处理，从而得出更为准 确、可靠的结论。
信息：待分析或了解实体（事物或事件）感知量的总 称 数据是信息的载体与源泉 信息的提取与研究分析的目的密切相关 多传感器数据融合：由相关和融合处理形成的过程， 将变换传感器测量到决策对象状态估计和更新 信息融合：对各种知识源和传感器来的信息进行获取、 处理和智能组合，以对所考虑现象更好的理解
数据关联：以待分析的目标或事件为中心，将一 个输入数据（特征）集与另外一个数据（特征） 集相关联的处理过程。 困难：不同数据（特征）集中的“目标”数目不 一致；输入数据不精确、不一致；输入数据有相 关的噪声/误差等。 可能解决方法：产生一组可能表示现实世界的模 型假设，利用方法选择与获取数据最接近的假设 等。
k 1
i1 K
y
i 1
n
n
ik
（2）基于次序投票的Borda计数方法
q( x) arg max(B(k ) Bi ,k (k ))
i 1
贝叶斯组合: 融合决策输入是用统计量表述
Dempster－Shafer方法: 融合决策输入是不确定性量
基于模糊集的方法: 涉及模糊推理、模糊积分和可能性 理论等
融合决策：在先验模型支持下，面向目标或事件进行 目标识别、状态估计和未来情况预报等，期望决策结 果优于仅仅使用单个或者部分信息源的决策结果。
困难：决策目标较复杂，具有多目标、多层次；复杂 对象（如态势和威胁）的表述和处理模式；融合结果 性能评价等。
可能解决方法：利用多层次的概念；针对不同层次研 究具体的适用理论方法和处理结构；多源信息的协同 分析；建立专门的融合评价平台等。
[4] 赵宗贵等. 《多传感器数据融合》和《数据融合方法概论》.
[5] 康耀红. 《数据融合理论及应用》 [6] 刘同明，夏祖勋，解洪成. 《数据融合技术及其应用》.
[7] 周宏仁，敬忠良，王培德. 《机动目标跟踪》.
[8] 杨靖宇. 《战场数据融合技术》. [9] 敬忠良. 《神经网络跟踪理论及应用》.
自动化工厂管理、空中与海上交通管理、计算机视觉、
车辆智能驾驶、工业过程监视与智能机器人等的一样智 能集成；
医学诊断与监视系统、管理遥感中大状态空间的大气科 学数据模型化、灵巧建筑物等其它应用方面；
……
参考文献
[1] 何友等. 《多传感器信息融合及其应用》. [2] Llinas, Waltz. 《多传感器数据融合》. [3] Hall. 《多传感器数据融合中的数学技术》.