第12~13讲-智能信息融合技术20191118
信息技术与学科深度融合ppt精选课件
•信息技术与学科融合概述•信息技术在各领域应用案例分析目录•信息技术与学科融合方法探讨•信息技术与学科融合实践探索•挑战与问题剖析•未来发展趋势预测及建议01信息技术与学科融合概述信息技术发展现状及趋势信息技术发展现状当前，信息技术已经渗透到社会的各个领域，包括教育、医疗、金融、制造等。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，信息技术正在改变着人们的生活方式和工作方式。
信息技术发展趋势未来，信息技术将继续向着智能化、网络化、服务化等方向发展。
人工智能、物联网、5G 通信等新兴技术将不断涌现，推动着信息技术的不断创新和进步。
学科融合意义与必要性学科融合意义信息技术与学科的深度融合，可以打破传统学科的界限，促进不同学科之间的交叉和融合，从而推动学科的创新和发展。
同时，这种融合还可以提高教学效果和教育质量，培养具有创新精神和实践能力的人才。
学科融合必要性随着社会的不断发展，单一学科知识已经无法满足人们的需求。
通过信息技术与学科的深度融合，可以打破传统教育模式下的知识壁垒，实现知识的共享和交流，促进知识的创新和应用。
国内研究现状及成果近年来，我国政府和高校对信息技术与学科融合给予了高度重视，投入了大量的人力、物力和财力进行研究和探索。
目前，已经取得了一系列重要成果，如智慧课堂、在线教育、虚拟仿真实验等。
要点一要点二国外研究现状及成果在国外，信息技术与学科的深度融合也得到了广泛的关注和研究。
例如，美国制定了《国家教育技术计划》，推动信息技术与教育的深度融合；欧洲各国也相继出台了类似政策，促进信息技术的创新和应用。
同时，国外高校和企业也积极探索和实践信息技术与学科的融合模式，如MOOCs 、在线实验室等。
国内外研究现状及成果02信息技术在各领域应用案例分析在线教育平台通过信息技术搭建在线教育平台，实现远程教学、在线课程学习、互动答疑等功能，打破地域限制，让优质教育资源得以共享。
智能化教学辅助利用大数据、人工智能等技术，对学生的学习情况进行跟踪分析，提供个性化教学方案，提高教学效果。
人工智能与物联网技术的融合与应用培训ppt
智慧城市可以实现智能交通管理、智 能环保监测、智能公共安全监控等功 能，提高城市管理和服务水平，提升 城市居民的生活质量。
智能物流
总结词
利用物联网技术实现物流过程中的设备连接和数据采集，通过人工智能技术对数据进行分析和处理， 优化物流效率和降低物流成本。
详细描述
智能物流可以实现自动化仓储管理、智能配送规划、货物跟踪与监控等功能，提高物流效率和准确性 ，降低物流成本。
人工智能与物联网技术的融 合与应用培训
汇报人：可编辑 2023-12-23
目 录
• 人工智能与物联网技术概述 • 人工智能在物联网中的应用 • 物联网技术在人工智能中的应用 • 人工智能与物联网技术的融合发展 • 培训总结与展望
01
人工智能与物联网技术概 述
人工智能的定义与分类
总结词
人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习等领域。
数据采集
物联网技术通过各种传感器和设备实时采集各种数据，包括温度、湿度、压力、光照等 环境参数，以及设备运行状态、能耗等工业数据。
数据传输
物联网技术通过无线通信和网络技术将采集的数据传输到云平台或数据中心，为人工智 能分析提供原始数据。
数据存储与分析
数据存储
物联网技术将采集的数据存储在云平台 或数据中心，采用分布式存储和冗余备 份等技术确保数据安全可靠。
水平。
加强跨学科合作
加强与其他领域的合作，促进 跨学科的知识交流和融合，共 同推动技术创新和应用发展。
培养人才队伍
加强人才培养和队伍建设，为 人工智能和物联网技术的发展 提供人才保障。
拓展应用场景
积极拓展人工智能和物联网技 术的应用场景，推动其在工业 、医疗、交通等领域的普及和
信息融合技术
1.3信息融合技术1.3.1信息融合的基本原理信息融合这一概念是20世纪70年代提出的，在其后的较长一段时期，人们普遍使用“数据融合”这一名词。
近年来，随着科学技术的迅猛发展，军事、民用工业领域中不断增长的复杂度使得出现了数据泛滥、信息超载，而现有大型设备结构小型化、功能复杂化使得传感器安装的数量和类型受到限制，需要新的技术途径对过多的信息进行消化、解释和评估，“信息融合”一词被广泛采用[23]。
对信息融合概念的描述多种多样。
美国军方成立的数据融合工作组联合指导实验室（JDL）将信息融合概括为：一个处理探测、互联、相关、估计以及组合多元信息和数据的多层次、多方面过程，目的是获得准确的状态估计和识别，完整而及时地对战场态势和威胁评估。
欧洲遥感实验室协会（EARSel）以及法国电器和电子协会（FSEE）建立的工作组的定义为：一个由方法和工具表示的框架，用于进行不同来源的数据的联合，目的是获得更高质量的信息[18]。
“高质量”的精确含义依赖于应用。
这样，存在各种不同种类、不同等级的融合，如数据融合、图像融合、特征融合、决策融合、传感器融合、分类器融合等。
对不同来源、不同模式、不同媒质、不同表现形式的信息进行综合，最后可以得到对被感知对象更加精确的描述。
国外对信息融合技术的研究起步较早。
20世纪70年代初，美国研究机构就在国防部的资助下，开展了声纳信息理解系统的研究。
从那以后，信息融合技术便迅速发展起来，不仅在各种C3I系统（Computing Communication Control and Information）中尽可能采用多个传感器来收集信息，而且在工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视、综合导航和管理等领域也在朝着多传感器的方向发展。
1988年，美国国防部把信息融合技术列为90年代重点研究开发的二十项关键技术之一，且列为最优先发展的A类[10,11]。
信息融合由简单的多传感器融合起步，经历了同一系统内部不同信息的融合，少数简单系统之间的单一信号融合，发展到现在多个不同复杂系统之间的不同类型信号之间的融合。
(2024年)(完整版)人工智能介绍课件
多层感知器（MLP）
由多个神经元组成的多层网络，具有 强大的分类和回归能力。
2024/3/26
12
卷积神经网络（CNN）
01
02
03
卷积层
通过卷积核提取输入数据 的局部特征，实现参数共 享和稀疏连接。
2024/3/26
池化层
降低数据维度，提高模型 泛化能力，如最大池化、 平均池化等。
全连接层
将卷积层和池化层提取的 特征进行整合，输出最终 结果。
13
循环神经网络（RNN）
01
循环神经单元
具有记忆功能，能够处理序列数 据，如LSTM、GRU等。
02
时间步
将序列数据按照时间顺序输入到 循环神经单元中，实现信息的传 递和积累。
03
序列到序列（ Seq2Seq）
由编码器和解码器组成的模型结 构，实现输入序列到输出序列的 映射。
2024/3/26
14
深度确定性策略梯度（ Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG ）
10
2024/3/26
03
CATALOGUE
深度学习技术与应用
11
神经网络模型
神经元模型
模拟生物神经元结构和功能，实现输 入到输出的非线性映射。
激活函数
引入非线性因素，提高神经网络的表 达能力，如ReLU、Sigmoid等。
第二次浪潮
20世纪90年代至21世纪初，随着计算机技术的飞速发展 和大数据时代的到来，机器学习、深度学习等算法取得重 大突破，人工智能开始进入快速发展阶段。
第三次浪潮
21世纪初至今，人工智能技术在语音识别、图像识别、 自然语言处理等领域取得显著成果，并开始渗透到金融、 医疗、教育等各行各业。
信息技术与学科教学的深度融合ppt课件
5
6
结构性变革的内涵
营造信息化教学环境 实现新型教与学方式 变革传统的课堂教学结构
路径与方法
认识变革具体内容 实施创新教学模式 探索教学相关因素 开发学科学习资源
阐 述 内 容
7
教育部门需要进 行由技术支持的重大 结构性变革。
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
画笔、板擦、屏幕广播、投票、讨论 画笔、板擦、作业平台
1 郑敏娜
刘国伟
郑敏娜林婷陈达辉 Nhomakorabea上午
2 3
陈舒婷 郑敏娜
刘国伟 林婷
林婷 郑敏娜
万庆红 万庆红
林婷 万庆红
林莎 刘国伟
4 李淑影
万庆红
陈舒婷
李景洲
陈舒婷
李景洲
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
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
林莎 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
信息融合课教案【教学参考】
信息融合优质课教案--【教学参考】一、教案简介本教案旨在通过信息融合的方式，提高学生的信息素养和创新能力。
教学内容涵盖信息获取、处理、展示和应用等方面，通过一系列实践活动，引导学生学会利用信息技术解决实际问题。
二、教学目标1. 了解信息融合的概念和应用领域。
2. 掌握信息获取、处理、展示和应用的基本方法。
3. 培养学生的信息素养和创新能力。
4. 学会利用信息技术解决实际问题。
三、教学内容1. 信息融合概述：介绍信息融合的定义、原理和应用领域。
2. 信息获取：学习如何利用互联网、数据库等渠道获取所需信息。
3. 信息处理：掌握常用的信息处理方法，如数据清洗、数据分析、数据可视化等。
4. 信息展示：学习如何利用多媒体、图表等形式展示信息。
5. 信息应用：探讨如何将获取的信息应用于实际问题和解决策略。
四、教学方法1. 讲授法：讲解信息融合的基本概念和方法。
2. 实践法：引导学生动手操作，实际体验信息融合的过程。
3. 小组讨论法：分组讨论，分享各自的经验和心得。
4. 案例分析法：分析典型的信息融合应用案例，引导学生思考和探讨。
五、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言和讨论情况。
2. 实践操作能力：评估学生在实践环节中的表现。
3. 小组合作能力：评价学生在小组讨论中的贡献和协作精神。
4. 创新能力：考察学生在新场景下应用信息融合的能力。
六、教学案例分析1. 案例选取：选择具有代表性的信息融合应用案例，如智能交通、环境监测、医疗健康等领域。
2. 案例分析：引导学生分析案例中的信息融合技术、流程和方法。
3. 案例讨论：组织学生进行小组讨论，分享对案例的理解和启示。
七、实践活动1. 实践主题：根据教学内容，设计相关的实践活动，如数据采集、数据处理、数据可视化等。
2. 实践指导：为学生提供实践操作的步骤和技巧。
3. 实践反馈：收集学生的实践成果，进行评价和反馈。
八、信息融合应用领域拓展1. 领域介绍：介绍信息融合在金融、教育、农业等领域的应用。
智能信息处理导论PPT第10章_信息融合
10.2.2 多源信息融合算法概述
在信息融合领域使用的主要数学工具或方法有概率论、 推理网络、模糊理论和神经网络等，其中使用较多的 是概率论、模糊理论、推理网络。当然，除了这几种 常有的方法之外，还有其他很多解决途径。
概率论 推理网络 模糊理论 神经网络
10.3 贝叶斯信息融合方法
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
10.3.2 基于贝叶斯统计理论的信息融合
10.3.1 贝叶斯统计理论概述
Bayes统计学派和古典统计学派的基本观点是对立的， 它对古典统计学派的批判有如下几点：
（1）古典统计仅能估计两个假设，即假设 H 0 和与其相对的备选假设 H1 。
10.5.1 Dempster-Shafer证据理论概述
定义 3 命题的似然函数 Pl：
Pl： 2 [0,1]
Pl A 1 Bel(A)，对所有的 A
Pl 函数也称为上限函数或不可驳斥函数，表示对 A 非假设的信任程度，即表示对 A 似 乎可能成立的不确定性度量。
容易证明，信任函数和似然函数有如下关系：
Bayes融合识别算法的主要步骤为：
（1）将每个传感器关于目标的观测转化为目标属性的分类与说明 D1,D2 , ,Dm 。
（2）计算每个传感器关于目标属性说明或判定的不确定性，即 P(Dj | Oi ), j 1,2,
,m;i 1,2, ,n 。
（3）计算目标属性的融合概率：
P(Oi | D1,D2 , ,Dm )
（2）古典统计将参数 看作一个固定的数值，只知道它属于参数空间，在抽样之前， 对它一无所知，不考虑 的先验信息，这对于先验信息确实存在的情形是十分可惜的。
信息融合综述
信息融合综述信息融合是指将来自多个来源、多个传感器或多个模态的信息进行集成、处理和分析的过程。
它通过整合多源数据、提取重要特征、融合不同角度的信息来获取更全面、准确的信息，从而提高数据的利用价值和决策的精确性。
信息融合技术在实际应用中具有广泛的应用前景，本文将对其进行综述。
一、信息融合的定义与分类信息融合包括传感器级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。
传感器级融合主要是对来自不同传感器的原始数据进行校正、配准和对准处理，以消除传感器本身的误差，提高数据的准确性。
特征级融合则是在传感器级融合的基础上，对从不同传感器获取的特征进行集成、选择和提取，以增加信息的丰富度和多样性。
决策级融合是在特征级融合的基础上，将多个特征进行组合、优化和加权，以得到更可靠、准确的决策结果。
二、信息融合的应用领域信息融合技术在军事、交通、环境监测、物联网、智能城市等领域中得到广泛应用。
在军事领域，信息融合技术可用于目标探测、识别与跟踪、情报分析等方面，提高军事作战效能。
在交通领域，信息融合技术可以用于交通拥堵监测、智能导航、交通流预测等方面，提高交通管理的效率。
在环境监测领域，信息融合技术可以用于气象预报、水质监测、地质灾害预警等方面，增强环境监测的准确性和及时性。
在物联网和智能城市领域，信息融合技术可以用于物联网设备数据的整合、智能家居的控制和优化、城市资源的调度等方面，提高物联网和智能城市的整体性能。
三、信息融合的方法和技术信息融合的方法和技术包括统计方法、人工智能方法和模型驱动方法等。
统计方法主要包括最大似然估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过对数据进行统计建模和估计，提高数据的准确性和可信度。
人工智能方法主要包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，通过对数据进行学习和推理，提高数据的分类、识别和决策能力。
模型驱动方法主要利用物理模型和数学模型，对数据进行建模和仿真，以分析和预测系统的行为和性能。
四、信息融合的挑战与未来发展信息融合技术面临着数据质量、信息处理效率、安全性和隐私保护等方面的挑战。
信息技术与学科深度融合课件
利用数据分析工具可以帮助学生处理实验数据、绘制图表等。
数据分析
在线化学数据库
利用在线化学数据库可以方便地查询化学物质的信息、性质和用途等。
03
生物信息学软件
利用生物信息学软件可以进行基因组学、蛋白质组学等方面的研究和分析。
01
在线生物数据库
利用在线生物数据库可以方便地查询生物物种、基因等信息。
通过信息技术手段，创新物理实验教学方法，提高学生的实验技能和创新能力。
总结词
利用虚拟实验软件和在线实验平台，教师可以进行更加灵活的实验教学设计，让学生通过模拟实验和实际操作相结合的方式，提高实验技能和创新意识。同时，学生可以通过在线交流和分享，拓展实验思路和实验方法。
详细描述
总结词
通过信息技术手段，优化化学实验教学的过程，提高实验教学的效果和安全性。
深度融合阶段
目前，信息技术与学科融合已经进入了深度融合阶段，强调信息技术与学科教学的相互渗透和融合，实现信息技术与学科教学的共同发展。
信息技术在学科中的应用
CATALOGUE
02
利用数学软件如GeoGebra、Desmos等，可以动态展示数学概念和问题，帮助学生更好地理解。
数学软件
数据分析
模拟实验
详细描述
利用化学实验软件和在线教学资源，教师可以更加便捷地准备和演示实验，减少实验准备时间和实验误差。同时，学生可以通过虚拟实验和在线学习平台，更加深入地理解化学知识和实验技能，提高实验教学的效果和安全性。
VS
通过信息技术手段，提升生物实验教学的质量，培养学生的生物科学素养。
详细描述
利用生物实验软件和在线学习平台，教师可以更加生动形象地展示生物实验的过程和结果，提高实验教学的效果。同时，学生可以通过在线学习和虚拟实验相结合的方式，更加深入地理解生物科学知识，培养生物科学素养。
《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
信息融合技术
数
特
决
据
征
策
数
层
层
层
据
融
融
融
合
合
合
图1 信息融合层次
(2)JDL模型(Joint Directors of Laboratories，JDL)和λ-JDL模型
5、由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前 还没有统一的关于融合过程的分类。 (1)按照信息表征层次的分类
• 系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三 类：数据层融合、特征层融合和决策层融合。
• 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理 解等方面，采用经典的检测和估计方法。特征层融 合可划分为两大类：一类是目标状态信息融合，目 标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标 跟踪方法；另一类是目标特性融合，它实质上是模 式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应 技术。
BAE系统公司已成功验证了将地面和空中的分散的传感器组 网互联并融合其信息的技术。使传感器网络中的全部数据都被 实时地综合和融合到了一幅单一的作战空间态势图中。该公司 在试验中成功在8个节点之间进行了组网互联，这8个节点包括 2架自主式UAV、1台战场监视雷达、1台武器定位雷达、2名 带有电子式双眼望远镜及掌上电脑的士兵和2名乘坐吉普车在 试验场上机动的士兵。整个网络可以动态地进行重新布局。一 旦武器定位雷达检测到‘敌‘火炮开火，自主式UAV可立刻得 到相关信息，并迅速飞往有关区域进行调查；战场侦察雷达可 跟踪地面机动目标，即使该目标离开了视线，该雷达仍可对目 标保持‘虚拟跟踪‘或‘虚拟警戒‘；一旦某架UAV飞越了一 个不同的传感器，它将把该传感器引入这个网络，从而使单一 态势图中的信息更为完备和准确。
信息融合课教案【教学参考】
信息融合优质课教案--【教学参考】一、教学目标1. 让学生了解信息融合的概念和应用领域。
2. 培养学生运用信息融合技术解决问题的能力。
3. 提高学生对信息融合技术的兴趣和认识。
二、教学内容1. 信息融合的概念与分类2. 信息融合的应用领域3. 信息融合技术的基本原理4. 信息融合技术的应用案例5. 信息融合技术的发展趋势三、教学方法1. 讲授法：讲解信息融合的概念、分类、应用领域和发展趋势。
2. 案例分析法：分析信息融合技术的应用案例，让学生了解信息融合技术的实际应用。
3. 讨论法：引导学生探讨信息融合技术的未来发展及其对生活的影响。
四、教学准备1. 课件：制作关于信息融合的概念、分类、应用领域和发展趋势的课件。
2. 案例素材：收集信息融合技术的应用案例，如智能交通、无人机等领域。
3. 讨论话题：设定关于信息融合技术未来发展的讨论话题。
五、教学过程1. 导入：简要介绍信息融合的概念，激发学生的兴趣。
2. 讲解：详细讲解信息融合的分类、应用领域和发展趋势。
3. 案例分析：分析信息融合技术的应用案例，让学生了解其在我国各领域的应用现状。
4. 课堂讨论：组织学生就信息融合技术的未来发展进行讨论，引导学生思考。
5. 总结：对本节课的内容进行总结，强调信息融合技术的重要性。
6. 作业布置：布置与信息融合技术相关的课后作业，巩固所学知识。
六、教学评估1. 课堂问答：通过提问方式检查学生对信息融合概念和应用领域的理解。
3. 课堂讨论：评估学生在讨论中的参与程度和思考问题的深度。
七、教学拓展1. 组织学生参观相关企业或研究机构，了解信息融合技术的实际应用。
2. 邀请行业专家进行讲座，分享信息融合技术在前沿领域的最新动态。
3. 开展课后项目实践，让学生分组完成信息融合技术相关项目，提高学生的实际操作能力。
八、教学反馈1. 学生反馈：收集学生对课堂教学的意见和建议，以改进教学方法。
2. 同行评价：邀请其他教师对课堂教学进行评价，提出改进意见。
人工智能AI培训 人工智能讲解课件(完整内容直接使用)
壹
I n t r o d u c t i o n To A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e F o u n d a t i o n
人工智能（计算机科学的一个分支）
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、 开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应 用系统的一门新的技术科学
智能
人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研 究。普遍被认为是人工智能相关的研究课题
1
空间技术
空间技术，是探索、开发和利用太空以及地球以外天体的综合性工程技术，亦称航天技术。1957年 10月4日，苏联成功发射了世界上第一颗人造地球卫星，标志着人类跨入了航天时代
2
能源技术
新能源技术是高技术的支柱，包括核能技术、太阳能技术、燃煤、磁流体发电技术、地 热能技术、海洋能技术等。其中核能技术与太阳能技术是新能源技术的主要标志，通
入选理由：经过多年的演进，人工智能发展进入了新阶段。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人 工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工 智能发展规划》。《规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保 障措施，为我国人工智能的进一步加速发展奠定了重要基础。
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定 条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量
70年代许多新方法被用于AI开发，如MINSKY的构造理论. 另外DAVID MARR提出了机器视觉方 面的新理论
强人工智能(BOTTOM-UP AI)
强人工智能观点认为有可能制造出真 正能推理（REASONING）和解决问 题（PROBLEM_SOLVING）的智能 机器，并且，这样的机器能将被认为
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两个随机向量之间的协方差： 表示的两个变量之间的相关误差，当Y=X的时候就是方差
高斯分布：
多元高斯分布：
10/112ຫໍສະໝຸດ 二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：基本知识
11/112
二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：系统模型
优势： 满足比Bayes概率理论更弱的条件，即不需要知道先验概率。具有
直接表达“不确定”和“不知道”的能力。
局限性： 要求证据必须独立，这有时不易满足； 证据合成规则没有坚固的理论支持，其合理性和有效性还存在 较大的争议； 计算上存在着潜在的组合爆炸问题。
50/68
五、基于模糊集的信息融合
42/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
3种传感器每种测量两个周期： 中频雷达:
ESM:
IFF:
43/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
中频雷达两个周期融合：
44/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
ESM两个周期融合：
45/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
根据Bayes公式:
先验概率 后验概率
23/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
两个传感器情况：两传感器独立
24/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
利用最大似然估计：
25/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
Bel({1,2})=0.4 PI({1,2})=1-Bel({3})=0.9
信任度是对假设信任程度 的下限估计─悲观估计
似然度是对假设信任程度 的上限估计─乐观估38/计68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论
m({1})=0.5 m({2})=0.4 m({1,2})=0.1
初始情况：机器人一无所知， 均匀分布
观测到第一个门：三个门附 近位置的置信度提升
移动1m：更新后位置置信 度随动作而更新
观察到第2个门：更新后能 够确定出哪个门，因此该门 附近位置的置信度大幅提升
34/71
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论
诞生：源于20世纪60年代哈佛大学数学家A.P.Dempster在利用上、下 限概率解决多值映射问题方面的研究工作，自1967年连续发表了一些论 文，标志这证据理论的正式诞生。
3/112
二、基于Kalman滤波的信息融合
背景介绍：
Kalman，匈牙利数学家 卡尔曼滤波器源于他的博士论文和1960年发表的
论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》, Journal of Basic Engineering Transactions , 1960 , 82 :35-45
环境地图表征概率：在位置 处能够观测到特征 f 的概率
Sebastian Thrun, Bayesian Landmark Learning for Mobile Robot Localization, Machine Learning,
vol.33, no.1, pp. 41-76, 1998. cited 181
标准方差比
不确定性减小！
26/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
27/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
28/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的机器人融合定位
数学符号定义:
ξ 机器人位置
机器人观测特征 机器人动作 机器人在位置 的置信度
示例1：仿真的测量数据生成
参考轨迹：正弦曲线。
惯性传感器数据：如加速度和 角速度，根据参考轨迹的x(k) 和y(k)计算产生。
测量值：在计算出的加速度和 角速度值上增加零均值随机噪 声和固定偏差，作为测量值。
图像坐标：根据x(k)、y(k)和 (k)计算摄像机的位姿，结合 摄像机内外参数和已知标记点 a: 加零均值噪声，方差 8.283110-4 m/s2，固定偏差 -0.01 m/s2 坐标，产生标记点的图像坐标。 w:加零均值噪声，方差 0.0035 rad/s，固定偏差 -0.02 rad/s
基本思想：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现在 时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现在时刻的估计值，适合于实 时处理和计算机运算
实质：由测量值重构系统的状态向量。以“预测-实测-修正”的顺序递推， 根据测量值消除随机干扰，再现系统的状态
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二、基于Kalman滤波的信息融合
残差、新息
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二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：计算增益
观测噪声与系统噪声独立
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二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：更新协方差
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二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波 方程5
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二、基于Kalman滤波的信息融合
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二、基于Kalman滤波的信息融合
示例1：仿真的测量数据生成
800 0 350
M in
0
800 400
0 0 1
3000 3000 3000 3000 3000 P 1810 2080 1850 2070 1960
650 700 300 340 550
温度计测量偏差为：4度 新息
③ k时刻最优估计值的偏差：
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二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波
Kalman滤波器：是一种高效率利用线性系统状态方程，通过系统输入输 出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的 噪声和干扰，所以最优估计也可看作是滤波过程。由于它便于计算机编程实现， 所以它是目前引用最为广泛的滤波方法。
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二、基于Kalman滤波的信息融合
EKF法融合结果
惯性：DR 视觉：PnP
EKF
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三、基于Bayes的信息融合
贝叶斯(Bayes)估计
由条件概率的定义及全概率公式
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三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
数学符号定义:
Z
传感器观测向量
状态向量
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二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：简单过程示例
如何选择k？满足以上条件 且使得方差最小：
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二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：简单过程
增益Kg
新息
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Kalman滤二波器、把基偏于差递K归a，lm估a算n出滤最波优温的度信值息。按融照合上述预测、
项1： 项2： 项3：
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三、基于Bayes的信息融合
基于Bayesr估计的机器人融合定位
执行动作后更新下一时刻的先验概率
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三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的机器人融合定位
融合定位步骤：
动作后更新
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三、基于Bayes的信息融合
基于Bayesr估计的机器人融合定位
数据级融合
降低信息的不确定性。一组传感 器采集的信息存在互补性，可以 对单一传感器的不确定性和测量 范围的局限性进行补偿
特征级融合
提高系统的可靠性。某个或几个 传感器失效时，系统仍正常工作。
决策级融合
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一、信息融合概述
融合方法 加权平均 Kalman滤波系列（EKF和UKF） D-S证据理论 Bayes估计理论 模糊推理 神经网络
形成：Dempster的学生G.Shafer对证据理论做了进一步的发展，引入 信任函数概念，形成了一套基于“证据”和“组合”来处理不确定性推 理问题的数学方法，并与1976年出版了《证据的数学理论》，标志这证 据理论正式成为一种处理不确定性问题的完整理论。
适用领域：信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决
测K量a、lm更a新n滤的波过：程一迭个代关，于完温成度基的于示K例alman滤波的状态最优估计。
k-1时刻温度最优估计值：23度
相信短时间内温度恒定
k-1时刻温度最优估计偏差：3度
自己预测的不确 定性偏差为4度
预测值 k时刻温度预测：23度
测量值 温度计得到测量值：25度
① 根据方差确定增益 ② 最优估计值：
m({1})=0.3 m({2})=0.4 m({1,2})=0.3
m({1})=(0.5*0.3+0.5*0.3+0.3*0.1)/0.68=0.49
m({2})=(0.4*0.4+0.4*0.3+0.4*0.1)/0.68=0.47
m({1,2})=(0.1*0.3)/0.68=0.04
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线性滤波与预测问题的新方法 卡尔曼将状态变量引入滤波理论，提出递推滤波算
法，建立了后来被自动控制界称道的“卡尔曼滤波”
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二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：简单过程示例
传感器测1次： 利用同一传感器的2次数据估计当前值：
两个传感器A和B： 如何确定最终的测量估计值？
示例1：惯性与视觉定位融合仿真