多源信息融合技术不足

目前存在的一些问题

虽然近年来国内外对信息融合技术的研究非常广泛，并且也取得了很多成功的

经验，但是其发展时间相对较短，仍是一个不很成熟的发展技术，还缺乏系统的理

论基础，尚未形成一套完整的理论体系，也缺乏一套完整有效的一般解决方法，在

基础理论研究和应用研究领域尚有很大发展空间，存在一些问题。

(1) 如何构造基本信任分配函数模块化的问题。基本信任分配函数的获得在D-S

证据理论中没有给出一般形式，一般根据经验由主观给出，往往与具体研究的对象

密切相关。神经网络是常用而有效方法之一，但是存在一些缺点：输入维数增多使

神经网络结构复杂、推理时间长，甚至不收敛；输入参数和个数变化导致原有神经

网络不再可用等。

(2) 如何解决融合系统的冲突信息，尤其是冲突严重的信息问题。这也是各种

证据理论组合规则的区别之所在，因此研究这些组合规则算法的特点和应用条件，

以便根据具体的情况来正确选择组合规则。(3) 如何提高算法实时性的问题。融合算法的计算量和复杂度随维数增加而成

指数增加，甚至使推理几乎成为不可能，从而无法保证融合系统的实时性。因此，

如何改进融合算法，以提高系统的实时性需要进一步研究。

(4) 如何解决多传感器故障诊断问题。现有的传感器故障诊断大部分都是集中

在单故障诊断上，对多故障诊断鲜有研究，因此对多传感器故障诊断的研究具有重

要的理论和现实意义。