-
题名基于模糊数学的多源异构数据融合模型
被引量：8
- 1
-
-
作者
李鑫
梁永玲
-
机构
中国科学院大学沈阳计算机技术研究所
中国刑事警察学院
-
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期691-696,共6页
-
基金
国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”专项基金(批准号:21405).
-
文摘
针对多源异构型数据来源复杂、结构特殊,导致其融合难度较大的问题,为提升数据融合效率与准确性,提出一种基于模糊数学的多源异构数据融合模型.首先,利用联邦加权平均融合策略,整合从各传感器传输至数据级融合层中的元数据,得到数据级融合结果;其次,结合主成分分析法与典型相关分析法,提取出由网络本体语言统一后数据的特征,完成特征级数据融合;再次,根据模糊数学理论建立、更新模糊规则库,通过决策融合算法,得到决策级融合结果;最后,将上述不同层级的数据融合结果结合建立数据融合模型,得到最终的数据融合结果.实验结果表明,该方法的最大协方差值和绝对误差值不超过0.15,最短融合时间仅为12.6 ms.该方法的融合精度和稳定性较好,时效性与抗扰性均具有显著的优越性.
-
关键词
模糊数学
典型相关分析法
模糊规则
多源异构数据
数据融合
-
Keywords
fuzzy mathematics
typical correlation analysis method
fuzzy rule
multi-source heterogeneous data
data fusion
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
