北航多源信息融合2015课件9证据理论应用
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术及其应用研究随着信息化时代的到来，信息的获取和利用变得异常重要，多源信息融合技术由此应运而生。
多源信息融合技术是指从不同来源获得的数据中提取信息，并对这些信息进行分析、融合和处理的技术。
它可以帮助人们更好地理解和利用各种信息资源，提高决策的准确性和效率，大大拓展了信息的应用范围。
本文将深入探讨多源信息融合技术及其应用研究，希望能更好地了解这一领域的发展和应用。
一、多源信息融合技术的基本原理多源信息融合技术的基本原理包括数据融合、特征融合、决策融合三个方面。
数据融合是指将来自不同数据源的信息进行整合和统一处理，得到更加全面、准确的信息。
数据融合技术可以包括数据清洗、数据集成、数据转换等过程。
数据融合能够整合不同传感器、不同平台、不同领域的数据，实现信息共享和协同处理，提高信息的可信度和准确性。
特征融合是指对从不同数据源融合而来的特征进行加权合成，产生更有利于决策的新特征。
特征融合技术能够有效地提取出数据中隐藏的有用信息，帮助用户更好地理解数据背后的规律和趋势。
决策融合是指将从不同数据源融合而来的决策进行合并，产生更加明晰的综合决策。
决策融合技术可以帮助用户更好地理解不同数据源的决策，找出其中的共性和差异，从而形成更加全面和准确的综合决策。
以上三种融合技术相互配合，形成了多源信息融合技术的核心原理和方法。
它们可以将各种异构的数据融合为一体，实现信息的全面分析和利用，提高数据的获取和利用效率，拓展了信息的应用领域。
多源信息融合技术具有广泛的应用价值，可以在许多领域发挥重要作用。
1. 情报分析领域：情报分析是将来自不同来源的情报进行融合分析，以便更好地理解和利用情报。
多源信息融合技术可以帮助情报分析人员更好地整合和分析不同来源的情报，提高情报分析的准确性和及时性。
2. 图像识别领域：图像识别是利用计算机对图像进行分析和识别的技术。
多源信息融合技术可以将来自不同传感器和不同光谱的图像进行融合处理，得到更加综合和准确的图像信息，提高图像识别的可靠性和精度。
多源信息融合理论与技术发展演示版
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
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
左目 图象传 感器
左耳 声音传 感器
对象
右目 图象传 感器
右耳 声音传 感器
演示课件
大脑：信息融合中心
第三级处理 冲突评价
第四级处理
数据库管理系统
支持
融合
数据库 数据库
过程优化 演示课件
用户 人机接口
推断技术的递阶构造
推断层次
高
推断类型
- 威胁分析
- 态势评估
- 实体的行为与关系
-一个实体的身份,特征与位置
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展交融，得到一种综合的感知信息。 这种把多个感官信息进展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展融合的结果，难以防止地产生了对 大象认知的偏差。
目前所研究的多传感信息融合，主要是指利用计算机进 展多源信息处理，从而得到可综合利用信息的理论和方法，其 中也包含对自然界人和动物大脑进展多传感信息融合机理的探 索。其关键问题，就是提出一种理论和方法，对具有相似或不 同特征模式的多源信息进展处理，以获得具有相关和集成特性 的融合信息。研究的重点是特征识别和算法，这些算法导致多 传感信息的互补集成，改善不确定环境中的决策过程，解决把 数据用于确定共用时间和空间框架的信息理论问题，同时用来 解决模糊的和矛盾的问题。
多传感器信息融合DS证据理论
说明 ：
①设样本空间U中有n个元素，则U中子集的个
数为 2n个，定义中的 2U就是表示这些子集的。
②概率赋值函数的作用是把U的任意一个子集 A都映射为［0 ，1］上的一个数m（A）。显 然，上面两个公式中，前者表示对不可能命题
的支持程度为零，后者表示所有子集U的集
合 2U 中的全部元素的支持程度之和为1。可见，
引入三个函数：概率赋值函数，信任函数 以及似真函数等概念。
1、概率赋值函数
设U为一辨识框架（样本空间），领域 内的命题都用U的子集表示，则概率分配函 数定义如下：
定义1： 设函数m：2U→［0，1］，且满足 （1）m（Φ）＝0
（2）Σm（A）＝1
A⊆ 2U
则称m是2U上的概率赋值函数，m（A）称 为A的基本概率赋值，有时也将其称作质量 函数。
1(0 0 00.6 0.50 0 0.50 0 0.50)
0
(m1
m2
)({b})
1
1 K1
[m1
({b})m2
({b,
c})
m1
({b})m2
({a,
b})
m1
({a,
b})m2
({b})
m1({b,c})m2({b}) m1({b})m2({a,b,c}) m1({a,b,c})m2({b})
任度为0.25；另外，由于 Bel(A) 1 Pl(A) 0 ，说明对 A 不信任。所以A
（0.25，1）表示对A为真有0.25的信任度。
❖ A（0，0．85）：由于Bel（A）＝0，而 Bel(A) 1 Pl(A) 1 0.85 0.15 ,
所以A（0，0.85）表示对A为假有一定程度的信任，信任度为0.15。
多源信息融合在航空航天领域的应用研究
多源信息融合在航空航天领域的应用研究多源信息融合在航空航天领域的应用研究摘要：随着航空航天领域的快速发展，多源信息融合技术在该领域的应用越来越广泛。
多源信息融合可以将来自不同传感器或传感器网络的数据进行集成和分析，从而提高对航空航天目标的感知和理解能力。
本文将探讨多源信息融合在航空航天领域的应用，包括航空航天目标检测与追踪、导航与定位、故障诊断与预测等方面。
关键词：多源信息融合；航空航天领域；目标检测与追踪；导航与定位；故障诊断与预测一、引言随着现代航空航天技术的迅猛发展，航空航天领域产生了大量的海量数据。
为了提高对目标的感知和理解能力，航空航天系统需要从多个传感器获取的多源信息进行集成和分析。
多源信息融合技术可以有效地将来自不同传感器或传感器网络的数据整合在一起，并利用数据之间的关联性进行分析和推断，为航空航天领域的决策提供更精准和准确的支持。
二、多源信息融合在航空航天目标检测与追踪中的应用航空航天目标检测与追踪是航空航天领域中重要的任务之一。
传统的目标检测与追踪方法往往依赖于单一传感器的数据，无法覆盖广阔的区域并提供全局的信息。
多源信息融合技术可以将不同传感器获取的数据进行集成，从而提高目标检测与追踪的准确性和鲁棒性。
例如，将雷达和红外传感器的数据融合在一起，可以提高目标的检测和定位精度，同时降低误报率。
此外，还可以通过融合卫星图像和地面监测站的数据来实现对航空器的实时监测和跟踪，提高飞行安全性和效率。
三、多源信息融合在航空航天导航与定位中的应用航空航天导航与定位是航空航天领域中至关重要的任务。
传统的导航与定位技术主要依赖于GPS系统，但在某些情况下，GPS信号可能受到干扰、遮挡或不可用。
多源信息融合技术可以将GPS数据与惯性测量单元（IMU）数据、地面雷达数据、地图数据等进行融合，提高导航与定位的精度和鲁棒性。
例如，在飞机着陆过程中，通过融合GPS数据、雷达数据和激光测距仪数据，可以实现对飞机位置和姿态的准确测量，提高飞机的降落安全性。
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
多源信息融合第二次报告
概率公理体系的缺陷
上述病例中如肺炎、气管炎、 肺心病等的复杂事件不一定是 互斥的； 各个事件的可能性分布不 必满足概率公理，如肺炎的可 能性是80%、说不清楚哪种病 的可能性是20%等； 用于概率计算的方法受到限 制。
再说医生诊断病例
设有两个医生 给同一病人诊断疾病， 甲医生认为0.9的可能 性是感冒，0.1的可能 性是说不清楚的病症; 乙医生认为0.2的可能 性不是感冒，0.8的可 能性是说不清的病症。 我们的问题就 是判定患者是感冒的可 能性究竟有多大，或者 判定这种可能性落在什 么范围内。 注意，该问题不符 合概率公理！
B el (U ) 1
I 1
m : P (U ) [0,1]
Bel ( Ai ) [(1)
i 1
Bel ( Ai ) :
iI
满足
m( A) 0, A P (U )，
I {1, 2, , n}]
则称Bel是U上的一个信任测度。 如果集函数 pl : P (U ) [0,1] ，满足
形状分类
A / R2 {Y1, Y2 , Y3} {{x1, x2},{x5 , x8},{x3 , x4 , x6 , x7}}
大小分类
A / R3 {Z1, Z2 , Z3} {{x1, x2 , x5},{x6 , x8},{x3 , x4 , x7}}
2015/10/9
近似集： 考虑A中子集 X {x2 , x5 , x7 }
å
m(v) = m(u ) =
vÍ u
36 41
pl (u )
v u
m(v) m(u ) m(U )
北航多源信息融合2015课件7证据理论基础(1)
究工作。后来他的学生G.Shafer对证据理论做了进一步的发
展和推广完善，引入了信任函数概念，形成了一套利用证据
和组合来处理不确定性推理问题的数学方法。它作为一种不
确定性推理方法，正受到越来越多的关注。称为（ D-S ）证 据理论和信任函数理论。
2015/12/21 多源测试信息融合 9
2 证据理论基础
当A ={A1，A2，A3}时，m(A)=0.1，它表示不知道该把它如
何分配；它不属于{A1}，就属于{A2}或{A3}，只是基于现有的知 识，还不知道该如何进行分配。
2015/12/21
多源测试信息融合
21
2 证据理论基础——信任度函数
定义2:
信任度函数：集合A是识别框架Θ的任一子集，A中全部 子集对应的基本置信度之和称为信任函数Bel(A)，即
i
{i }
(1)
i j
{i , j }
(1)
A
n n n n (1) n 0 1 2 n (1 (1)) n 0
2015/12/21
பைடு நூலகம்
B A
(1) 0 多源测试信息融合
2015/12/21 多源测试信息融合 16
2 证据理论基础——基本置信度指派函数 基本置信度指派函数相关的几个定义（1）
对于识别框架的任一子集A，只要满足 m(A)>0，则称A为证据的焦元。 证据的焦元和它的基本置信度指派构成的 二元体(A, m(A))称为证据体,证据是由若干证据
体组成。
2015/12/21 多源测试信息融合 17
B
25
2 证据理论基础——信任函数
引理2.2: 若A是有限集，且 B A ，则：
北航多源信息融合2017课件8证据理论基础(2)
2017/3/16
多源测试信息融合
14
证据合成规则—多证据的合成
定理2：设m1,m2,…,mn是同一识别框架上的基本置信度指派， 对应的焦元分别为A1,A2,…,An，则这n条证据的组合公式
m( A) (m1 m2 mn )( A) (1 K ) 1
A 1 A2 An A
2017/3/16 多源测试信息融合 7
证据合成规则—两条证据的合成
(1) mass函数的几何表示
假设m1,m2分别是同一识别框架Θ上两条证据基本臵信度指 派，对应的焦元分别为A1, A2, …, AN 和 B1, B2, …, BM，由基 本 臵 信 度 指 派 值 m1(A1), m1(A2), …,m1(AN) 和 m2(B1), m2(B2), …,m2(BM)所确定的mass函数可用图2来表示。 将证据联合作用下产生的信任度函数称为原来信任度函数 的直和(正交和)：m1⊕m2。
求合成以后的mass值。
2017/3/16 多源测试信息融合
16
证据合成规则
解法1：根据证据合成公式，首先计算证据1和2合成后的结 果。
K1,2 m1 ( A) [m2 ( B) m2 (C )] m1 ( B) [m2 ( A) m2 (C )] m1 (C ) [m2 ( A) m2 ( B)] 0.8 (0.2 0.2) 0.1 (0.6 0.2) 0.1 (0.6 0.2) 0.48 m1 ( A)m2 ( A) 0.8 0.6 m1,2 ( A) 0.923 1 K1,2 1 0.48 m1 ( B)m2 ( B) 0.1 0.2 m1,2 ( B) 0.0385 1 K1,2 1 0.48 m (C )m2 (C ) 0.1 0.2 m1,2 (C ) 1 0.0385 1 K1,2 1 0.48
《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》范文
《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，大量的信息数据在各个领域中不断涌现。
如何有效地融合这些信息，提取有用的知识，成为了一个重要的研究课题。
基于证据理论的信息融合方法，作为一种有效的信息处理手段，近年来受到了广泛的关注。
本文将介绍基于证据理论的信息融合方法的基本原理、方法及应用研究，以期为相关领域的研究提供参考。
二、证据理论概述证据理论，又称为Dempster-Shafer理论，是一种用于处理不确定性和不完全性信息的数学框架。
它通过将信息划分为不同的可信度区间，对信息进行融合和推理，从而得到更加准确和全面的结论。
证据理论具有灵活性和可扩展性，可以应用于各种不同类型的信息融合问题。
三、基于证据理论的信息融合方法基于证据理论的信息融合方法主要包括以下步骤：1. 信息表示：将不同来源的信息表示为不同的可信度区间，即基本概率分配（BPA）。
2. 证据组合：通过组合规则，将不同来源的证据进行融合，得到联合概率分配。
3. 决策制定：根据融合后的联合概率分配，制定决策或推导出新的结论。
在具体实现上，基于证据理论的信息融合方法可以结合各种不同的算法和技术，如神经网络、模糊逻辑、聚类分析等，以提高信息融合的准确性和效率。
四、应用研究基于证据理论的信息融合方法在各个领域中得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 多源传感器信息融合：在军事、航空航天、机器人等领域中，多个传感器可以提供关于同一目标的不同信息。
基于证据理论的信息融合方法可以将这些信息进行融合，提高目标识别的准确性和可靠性。
2. 医疗诊断：在医疗领域中，医生需要从大量的医疗数据中提取有用的信息，以制定诊断和治疗方案。
基于证据理论的信息融合方法可以将不同来源的医疗信息进行融合，提高诊断的准确性和效率。
3. 社交网络分析：在社交网络中，大量的用户数据和交互信息需要进行处理和分析。
基于证据理论的信息融合方法可以分析用户的社交行为和兴趣偏好，为社交网络的分析和优化提供支持。
DS证据理论信息融合信息处理方法PPT课件
• 此处，将推进器无拥堵（正常状况）的拥堵故障系数设为“0”，而将完全失效故障 的拥堵系数设为“1”。也有反过来设定的，这在本质上没有区别，主要是在容错控 制矩阵重构时，要区别对待这两种假设。通过向OUTLAND1000尾部推进器发送一 定大小的前后推进控制电压，如v=0.25、v=0.5、v=0.75 、v=-0.25、v=-0.5、 v=-0.75，对每一个控制电压，设置不同程度故障模式，由于右边推进器部分故障， 它将失去一部分推力，这样与左边推进器的推力不平衡，从而产生转动力矩，故障越 大，推力损失越大，其转动力矩越大，机器人转动的速率也越大。实验数据也较好地 验证了以上推论；另外，在相同大小的故障模式下，机器人输入控制电压的变化对机 器人的状态也有一定影响。OUTLAND1000的转向速率信号可以通过有串行通信接
21
第221页/共27页
• 7.3 OUTLAND1000水下机器人推进器故障辨识实验及结果分析 • 对OUTLAND1000实验系统的每一种故障模式，用前面所述的几组电压分别
进行故障信号测试，可以用其中的①、②、④、⑤作故障样本，用③、⑥来 检验训练后神经网络的故障识别效果。表4-1为样本实验数据，表4-2为训练 后的CA-CMAC故障识别结果
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第210页/共27页
• 将现场实测的方向变化率、控制信号输入训练好的CA-CMAC，其输出即为 反应推进器故障状况的拥堵系数。容错控制时，根据拥堵系数估算出该推进 器的推力损失，与前置推进器（侧推移位的推进器）、正常后置推进器一起， 计算转动力矩之和，利用OUTLAND1000力矩之和为零，推算出新的推力 配置，进而计算出控制电压分配，可以实现水下机器人巡航状态的容错控制。
1
第21页/共27页
2
多源信息融合技术及其应用研究
多源信息融合技术及其应用研究随着信息技术的飞速发展，信息的获取途径也变得越来越多样化和丰富。
作为大数据时代的核心技术之一，多源信息融合技术在各个领域都得到了广泛的应用。
多源信息融合技术是指利用多种不同类型、不同来源的信息来进行整合、分析和挖掘的技术，其目的是获取更加全面、准确的信息，提高信息的利用价值。
本文将对多源信息融合技术进行介绍并探讨其在不同领域的应用研究。
一、多源信息融合技术的基本原理多源信息融合技术的特点包括信息的异构性、不确定性和不完备性。
多源信息融合技术所涉及的信息类型多样化，包括文本、图像、视频、传感器数据等，这些信息之间存在着不同的表达方式和模式，因此信息的异构性是多源信息融合的一大挑战。
由于数据采集的环境复杂多变，多源信息的不确定性较大，例如数据的噪声、误差等因素都会影响到信息的质量和准确性。
不同信息源之间存在着重叠和缺失，导致信息的不完备性，因此如何充分挖掘多源信息的有效信息成为了多源信息融合技术的重要问题。
多源信息融合技术主要包括数据融合、特征融合和决策融合三个方面。
数据融合是指将来自不同信息源的原始数据进行整合和处理，以获取更加准确和全面的信息；特征融合是在数据的基础上，通过提取和组合不同信息源的特征来建立更加完备和准确的特征表示；决策融合则是通过对不同信息源的决策进行整合和优化，以获取更加准确和可靠的决策结果。
这三个方面相互配合，共同构成了多源信息融合技术的基本原理。
二、多源信息融合技术在军事领域的应用研究多源信息融合技术在军事领域有着广泛的应用，主要体现在情报分析、作战指挥和装备保障等方面。
在情报分析领域，多源信息融合技术可以将来自不同侦察设备和情报部门的信息进行整合和分析，从而获取更加全面和准确的情报。
在作战指挥方面，多源信息融合技术可以将来自多个作战单元和战场传感器的信息进行整合，为指挥决策提供更加全面和准确的支持。
在装备保障方面，多源信息融合技术可以将来自不同装备系统的维修数据和状态信息进行整合和分析，提高装备的可靠性和可维护性。
最新第9章-数据融合技术课件PPT
1．节省能量（2）
网内处理利用的是节点的计算资源和存储资源，其能量消耗与传送数据 相比要少很多。
美国加州大学伯克利分校计算机系研制开发了微型传感器网络节点 Micadot，其研究试验表明，该节点发送1bit的数据所消耗的能量约为 4000nJ，而处理器执行一条指令所消耗的能量仅为5nJ，即发送1bit数 据的能耗可以用来执行800条指令。因此，在一定程度上应该尽量进行网 内处理，这样可以减少数据传输量，有效地节省能量。
数据感知/预处理 源节点1 源节点2
源节点n
汇集节点 （数据融合） 数据关联分析
数据冗余处理 目标状态/决策
数据合并
9.3.2跟踪级融合模型(3)
2.分布式结构
分布式结构也就是所说的网内数据融合，如图9.3所示，源节点发送的数 据经中间节点转发时，中间节点查看数据包的内容，进行相应的数据融合 后再传送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据的综合。该结构在一定程度上 提高了网络数据收集的整体效率，减少了传输的数据量，从而降低能耗， 提高信道利用率，延长了网络的生存时间。
图例 汇集节点 簇头节点 簇成员节点
9.4.1基于路由的数据融合(3)
3.基于链式路由的数据融合 链式路由PEGASIS对LEACH中的数据融合进行了改进。它建立在两个假设基础之上：一是所 有节点距离汇聚节点都很远；二是每个节点都能接收到数据分组与自己的数据融合成一个大小 不变的数据分组。 PEGASIS在收集数据之前，首先利用贪心算法将网络中所有节点连成一个单链，然后随机选取 一个节点作为首领。首领向链的两端发出收集数据的请求，数据从单链的两个端点向首领流动。 位于端点和首领之间的节点在传递数据的同时要执行融合操作，最终由首领节点将结果数据传 送给汇聚节点，其过程如图所示。
航多源信息融合总复习课件
集中式融合与分布式融合结合相结合 特点：适合复杂高、难度大的大系统，可扩充性一般
2.2 分布式检测融合系统的特点
优点：
数据传输量小，通信带宽要求低 分布式计算，融合效率高 融合中心负荷小 缺点： 缺乏相互之间的关联 数据损失大 分布式检测结构是目前多传感器检测的主要结构模型
衬底1
2.3 分布式融合检测系统
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
2.3.2 二元假设检验问题 假设分布式并行检测融合系统由融合中心及 N 个传感器构成。 每一个局部传感器基于自己的观测值yi完成同一个决策任务，之后将决策值ui 传送到融合中心。 融合中心的任务是根据接收到的局部决策，利用最优融合规则，作出全局决策u0。
预测一个实体特征的物理模型必须建立在被识别物体的物理特征基础上。对于每一种（类）被识别物体，都需要建立一个（组）物理模型。 优点：适用于非实时检测环境对象观测问题；缺点：物理模型相对简单或已有先验特征数据的情况下，其观测模型和信息处理过程的运算量也非常庞大
参数分类技术是依据参数数据获得属性特性，在属性特性与参数数据之间建立直接映射。 优点：经典推理和Bayes推理，对给定先验假设问题计算精度较高；D-S证据理论推理严谨，能有效区分“不确定”区域；缺点：经典推理：只适合二元架设检验问题。Bayes推理先验似然函数获得困难；D-S证据理论计算量大。
2.检测融合概述
检测融合目的
消除单个或单类传感器检测的不确定性 提高检测系统的可靠性 改善检测性能
《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
多源信息融合方法研究与应用
多源信息融合方法研究与应用第一章绪论随着信息化时代的到来，各种信息来源数量急剧增加，信息的获取和处理成为一个难题。
多源信息融合技术可以解决这个问题，将不同来源的信息整合在一起，提高信息的质量和可靠性。
本文将介绍多源信息融合的方法和应用。
第二章多源信息融合的方法2.1 数据融合数据融合是将不同来源的数据整合到一起，产生一个更加准确和完整的结果。
数据融合可以采用基于规则的方法、基于统计的方法或基于机器学习的方法。
2.2 特征融合特征融合是将数据的不同特征整合到一起，在这个过程中，需要考虑特征的兼容性和冗余性。
统计学方法、模式识别和人工智能技术可以用于特征融合。
2.3 决策融合决策融合是将不同来源的决策结果整合到一起，产生一个最终的决策结果。
决策融合可以采用投票法、众包算法和基于概率的方法等。
第三章多源信息融合的应用3.1 智能监控系统智能监控系统能够监视人员和车辆的行为，以防止犯罪活动的发生。
多源信息融合技术可以将视频监控系统、声音监测系统和传感器系统的数据整合在一起，提高监控的精度和覆盖范围。
3.2 智能交通系统智能交通系统在城市交通管理方面有广泛应用。
多源信息融合技术可以将来自路面传感器、GPS定位和交通监测摄像头等数据整合在一起，提高交通管理的效率和准确性。
3.3 医疗领域多源信息融合技术在医疗领域也有广泛应用。
医疗数据包括来自多种医疗设备的数据，如心电图、X光片和MRI扫描等。
数据融合可以提高诊断的准确性和精确性。
第四章多源信息融合的挑战和未来发展4.1 安全和隐私保护多源信息融合会给个人隐私带来一些潜在的风险，比如身份泄露和数据泄露。
因此，信息正确处理和安全保护应该是多源信息融合技术研究的重点之一。
4.2 深度学习和人工智能技术的应用深度学习和人工智能技术可以进一步提高多源信息融合的性能。
例如，深度学习可以用于特征融合，人工智能技术可以用于决策融合。
4.3 实时信息融合处理实时数据融合和处理是多源信息融合技术应用的另一个挑战。
DS证据理论课件
REPORTING
2023 WORK SUMMARY
DS证据理论课件
汇报人：XX
XX
目录
• DS证据理论概述 • DS证据组合规则 • 信任函数与似然函数 • DS证据理论在决策中的应用 • DS证据理论在模式识别中的应用 • DS证据理论在故障诊断中的应用 • 总结与展望
PART 01
DS证据理论概述
• 归一化处理：m'(A) = m(A) / (m(A) + m(B) + m(A∪B)) = 0.42 / (0.42 + 0.12 + 0.46) = 0.4375，m'(B) = m(B) / (m(A) + m(B) + m(A∪B)) = 0.12 / (0.42 + 0.12 + 0.46) = 0.125，m'(A∪B) = m(A∪B) / (m(A) + m(B) + m(A∪B)) = 0.46 / (0.42 + 0.12 + 0.46) = 0.475
PART 05
DS证据理论在模式识别 中的应用
模式识别问题描述与建模
01
02
03
模式识别问题定义
阐述模式识别的基本概念 、分类和应用领域。
特征提取与选择
介绍如何从原始数据中提 取有效特征，以及特征选 择的方法。
模式识别建模
详细解释模式识别的建模 过程，包括模型假设、参 数估计和模型验证等。
基于DS证据理论的模式识别方法
• 举例：假设有两个独立的证据E1和E2，分别对应两个命题A和B。E1对A和B 的支持度分别为0.6和0.4，E2对A和B的支持度分别为0.7和0.3。根据DS证据 组合规则，可以先计算两个证据对A和B的联合支持度，再归一化得到组合后 的BPA。具体计算过程如下
《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》范文
《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，信息融合技术已成为多源信息处理领域的重要研究方向。
基于证据理论的信息融合方法，以其独特的优势，在多源信息处理中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨基于证据理论的信息融合方法及其应用研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、证据理论概述证据理论，也称为Dempster-Shafer理论，是一种处理不确定性的推理方法。
与概率论相比，证据理论在处理不完全、不精确和不确定的信息时具有更大的优势。
该理论将信息划分为多个可能的命题（即假设），并通过一系列证据对这些命题进行支持或反对。
这种方法使得我们可以更全面地分析多源信息，从而提高信息的可靠性和准确性。
三、基于证据理论的信息融合方法基于证据理论的信息融合方法主要包括以下步骤：1. 信息预处理：对多源信息进行筛选、清洗和标准化处理，以消除信息中的噪声和干扰。
2. 证据建模：将预处理后的信息转化为一系列假设或命题，并建立相应的证据模型。
3. 证据合成：利用证据理论中的合成公式，将不同来源的证据进行合成，得到新的证据。
4. 决策制定：根据合成的证据，结合决策规则，制定相应的决策。
四、应用研究基于证据理论的信息融合方法在多个领域得到了广泛应用，如军事指挥、医疗诊断、智能决策等。
以军事指挥为例，通过融合不同来源的情报信息（如卫星侦察、地面侦查、网络情报等），可以更准确地判断敌情、制定作战计划。
在医疗诊断中，通过融合不同医疗设备的检查结果（如CT、MRI、X光等），可以提高诊断的准确性和可靠性。
在智能决策中，基于证据理论的信息融合方法可以帮助决策者全面分析问题，制定出更合理的决策方案。
五、实证分析以某城市交通管理系统为例，采用基于证据理论的信息融合方法对交通流量、交通事故、道路状况等多源信息进行融合处理。
首先，对多源信息进行预处理和标准化处理；其次，建立交通状况的假设和相应的证据模型；然后，利用证据理论中的合成公式将不同来源的证据进行合成；最后，根据合成的结果制定相应的交通管理策略。
北航多源信息融合2015课件3Bayes推理补充
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多源测试信息融合
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融合实例（续）
IFFN对于不同机型，应用全概率公式，有 PIFFN(B1|Aj） = PIFFN(B1|我）* PIFFN(我|Aj） + PIFFN(B1|敌）* PIFFN(敌|Aj） + PIFFN(B1|中）* PIFFN(中|Aj） 对于ESM，能在机型上识别飞机属性，有
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Bayes推理应用实例(续)
解： 几大后验假设计算结果如下： P(+|Cancer)P(Cancer) = 0.00784 P(+|Normal)P(Normal) = 0.02976 P(Cancer|+) = P(+|Cancer)P(Cancer) /{P(+|Cancer)P(Cancer) + P(+|Normal)P(Normal) } = 0.21 P(-|Cancer)P(Cancer) = 0.0016 P(-|Normal)P(Normal) = 0.96224 P(Normal|-) = P(-|Normal)P(Normal) /{P(-|Cancer)P(Cancer) + P(-|Normal)P(Normal) } = 0.99834 贝叶斯推理的结果很大程度上依赖于先验概率，另外不是完全接受或拒 绝的假设，只是在观察到较多的数据后增大或减小了假设的可能性。
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多源测试信息融合
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举例1（续）
从而：
P(我 z ) P(Oi z )P(我 Oi )
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0.4
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多源测试信息融合
解：由Dempster组合公式对mRF(· )和mPW(· )组合得到ESM传感器关于目标 识别的基本概率赋值，组合情况如表3.3所示，其中Φ表示空集。 由表3.3可得，mRF(· )和mPW(· )这两批证据的不一致因子K1为 ：
从而h1的信任区间是[0.14,0.86]，{h1,h2}的信任区间是 [0.86,0.92]，{h3,h4}的信任区间是[0.08,0.14] ，而 {h2,h3,h4}的信任区间是[0.14,0.86]。
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例题6：设o1表示战斗机，o2表示多用途地面攻击飞机；o3表 示轰炸机；o4表示预警机；o5表示其他飞行器；目标识别框 架为U={o1,o2,o3,o4,o5}，系统使用ESM，IR和EO三种传感器。 由射频RF、脉宽PW、IR及光学设备EO确定的基本置信度
假设z1,z2发生的概率分别是μ(z1)=0.8，μ(z2)=0.2,求两种
状态作用下，各命题的信任区间？ 注：此时隐含：当A ≠{h1,h2}或{h3,h4}时
m( A z1 ) 0
当A ≠{h1}或{h2,h3,h4}时
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m( A z2 ) 0
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已知z1,z2发生的概率分别是μ(z1)=0.8，μ(z2)=0.2，则
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基于证据理论的信息融合
解法一：分布式融合
传感器1 M11(Ai) m11 {民航}=0.3 m11{轰炸机}=0.4 m11 {不明} =0.3 m21 m21 m21 m21 {敌轰炸机1} =0.4 {敌轰炸机2} =0.3 {我轰炸机} =0.2 {不明}=0.1 M12(Ai) m12 {民航}=0.3 m12{轰炸机}=0.5 m12 {不明} =0.2 m22 m22 m22 m22 {敌轰炸机1} =0.4 {敌轰炸机2} =0.4 {我轰炸机} =0.1 {不明}=0.1 m{民航} m{轰炸机} 传感器2 M21(Ai) M22(Ai) m{敌轰炸机1} m{敌轰炸机2} m{我轰炸机} m{我}
m31 {我} =0.6 m31 {不明} =0.4 M31(Ai)
m{民航}
m{轰炸机}
m{敌轰炸机1} m{敌轰炸机2} m{我轰炸机}
第 m12 {民航}=0.3 二 m12{轰炸机}=0.5 周 m {不明} =0.2 12 期 M12(Ai)
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m22 m22 m22 m22
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多源测试信息融合
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基于证据理论的信息融合
M(轰炸机)=0.002885/0.229=0.012598
M(敌轰炸机1)=0.0789/0.229=0.34454
M(敌轰炸机2)=0.06246/0.229=0.2728 M(我轰炸机)=0.0808/0.229=0.3528 M(我机)=0.001275/0.229=0.005567 M(民航)=0.00228/0.229=0.01
传感器3
M31(Ai)
m31 {我} =0.6 m31 {不明} =0.4
M32(Ai)
m32 {我} =0.4 m32 {不明} =0.6
第一周期
第二周期
融合中心
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图7 中心融合计算
多源测试信息融合
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基于证据理论的信息融合
c1=M11(民航)M12(民航)+M11(民航)M12(不明)+M11(不明)M12(民航) +M11(轰 炸机)M12(轰炸机) +M11(不明)M12(轰)+M11(轰)M12(不明) +M11(不 明)M12(不明) =0.24+0.43+0.06=0.73
{敌轰炸机1} =0.4 {敌轰炸机2} =0.4 {我轰炸机} =0.1 {不明}=0.1
M22(Ai)
多源测试信息融合
m32 {我} =0.4 m32 {不明} =0.6 M32(Ai)
m{我}
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基于证据理论的信息融合
对于上面的例子，应用分布式计算方法，容易计算得到第一周期和第二周期 的各命题的3种传感器融合各命题的可信度分配如下： 第一周期 M1(轰炸机)=0.328278 M1(敌轰2)=0.200975 M1(敌轰1)=0.267942 M1(我轰)=0.392345
K1 = 0.18+0.054+0.0675+0.01+0.006+0.0075+0.05+0.1+0.0375+0.02+0.04+0.012 = 0.5845 表3.3 mRF(· )和mPW(· ) 组合情况
O1(0.2) O1(0.45) O2(0.05) mPW(· ) O3(0.25) O4(0.1) O5(0) U(0.15) O1(0.09) Φ(0.01) Φ(0.05) Φ(0.02) Φ(0) O1(0.03) O2(0.4) Φ(0.18) O2(0.02) Φ(0.1) Φ(0.04) Φ(0) O2(0.06) mRF(· ) O3(0.12) O4(0.15) Φ(0.054) Φ(0.006) O3(0.03) Φ(0.012) Φ(0) O3(0.018) Φ(0.0675) Φ(0.0075) Φ(0.0375) O4(0.015) Φ(0) O4(0.0225) O5(0) Φ(0) Φ(0) Φ(0) Φ(0) O5(0) O5(0) U(0.13) O1(0.0585) O2(0.0065) O3(0.0325) O4(0.013) O5(0) U(0.0195)
值如下表所示，其中mRF(· )和mPW(· )由ESM传感器确定。若
采用基于基本置信度值的决策方法时，若选择门限ε1=ε2=0.1时，请确定 目标是什么？
O1 O2 O3 O4 O5 U
mRF(· )
mPW(· ) mIR(· ) mEO(· )
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0.2
0.45 0.25 0.4
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多源测试信息融合
Pl ({h3 , h4 })
D{ h3 ,h4 }
m( D) m({h3 , h4 }) m({h2 , h3 , h4 }) 0.08 0.06 0.14,
Bel ({h2 , h3 , h4 })
Pl ({h2 , h3 , h4 })
M2(我轰炸机)=0.05/0.49=0.1024
M2(不明)=0.01/0.49=0.020408 第三传感器： M3(我机)=0.76/1=0.76
M3(不明)=0.24/1=0.24
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多源测试信息融合
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基于证据理论的信息融合
在进行中心融合：
故
c=1-{M1(不明)M2(敌轰1)M3(我机)+M1(不明)M2(敌轰2)M3(我 机)+M1(轰炸机)M2(敌轰1)M3(我机)+M1(轰炸机)M2(敌轰 2)M3(我机)+M1(民航)M2(轰炸机1)M3(我机)+M1(民航)M2(敌轰 1)M3(不明)+M1(民航)M2(敌轰2)M3(我机)+M1(民航)M2(敌轰 2)M3(不明)+M1(民航)M2(我轰炸机)M3(我机)+M1(民航)M2(我轰 炸机)M3(不明)}+M1(民航)M2(不明)M3(我机) =1-0.771=0.229
或者另一种方法求
c1=1-{M11(民航)M12(轰炸机)+ M11(轰炸机)M12(民航)} =1-(0.3*0.5+0.4*0.3)=0.73
A j {民航}i 1 j 2
M
1j
(A i )
=M11(民航)M12(民航)+M11(民航)M12(不明)+M11(不明)M12(民航)
D h1
m( D) m(h ) m({h , h }) 0.14 0.72 0.86,
D{ h1 ,h2 }
Bel ({h1 , h2 })
Pl ({h1 , h2 })
m( D) m(h1 ) m(h1 , h2 ) 0.14 0.72 0.86,
M(不明)=0.000403/0.229=0.00176
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解法二：集中式计算
传感器1 传感器2 传感器3
融合中心 m21 m21 m21 m21 {敌轰炸机1} =0.4 {敌轰炸机2} =0.3 {我轰炸机} =0.2 {不明}=0.1 M21(Ai)
第 m11 {民航}=0.3 一 m11{轰炸机}=0.4 周 m {不明} =0.4 11 期 M11(Ai)
M (不明)=0.001628
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例题5
假定设备的故障有四种类型构成假设空间
H={h1,h2,h3,h4} ， 而检测获取的系统状态估计分别是
z1,z2∈O。现在已知给定zi时的m(h1 z2 ) 0.7 m({h3 , h4 } z1 ) 0.1 m({h2 , h3 , h4 } z2 ) 0.3
M2(民航)=0.036437
多源测试信息融合
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基于证据理论的信息融合
从而可以得到两周期传感器系统对融合命题的可
信度分配为
M (轰炸机)=0.011669 M (敌轰2)=0.252646 M (我机)=0.041791