[发明专利]一种多源信息融合方法及其应用

说明书

本发明公开了一种多源信息融合方法及其应用，从环境监测中的传感器数据源头出发，对采集的数据进行标准化处理和预处理；对多源同构数据，引入支持度修正迭代融合思想，比较融合证据与原始证据的差异来评估原始证据的支持度，多次迭代至收敛得到最终融合结果。针对多源异构数据，提出多源模糊融合算法，解决了多源感知数据异构的问题，提高增强不同单位数据格式之间的海量数据融合效率。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种多源信息融合方法及其应用。

背景技术

将信息融合技术应用到环境监测系统，将多个或多种传感器分布在不同位置进行环境信息采集，然后进行数据处理，随着监测场景的不断增加，数据呈现出海量性、多态性与异构性、时效性以及不确定性，会造成数据的冲突和不确定性，降低不同单位数据格式之间的海量数据融合效率低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多源信息融合方法及其应用，增强不同单位数据格式之间的海量数据融合效率。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种多源信息融合方法，包括：

对采集的数据进行标准化处理和预处理；

利用支持度修正迭代融合方法对预处理后的多源同构数据进行迭代融合；

利用模糊融合的迭代算法对预处理后的多源异构数据进行融合；

对融合后的数据进行决策并上传。

其中，利用支持度修正迭代融合方法对预处理后的多源同构数据进行迭代融合，包括：

基于与应用环境对应的隶属函数对预处理后的多源同构数据进行模糊化和归一化，得到基本信任概率分配函数；同时将各个节点数据得到的证据利用方差进行证据修正，并利用DS理论将所有证据进行融合后，得到多组初始证据。

其中，利用支持度修正迭代融合方法对预处理后的多源同构数据进行迭代融合，还包括：

将多组所述初始证据融合后得到修正证据作为迭代算法的初始参照证据，并根据计算出的每条所述证据融合结果之间的距离、夹角余弦和冲突量，得到的对应的折扣因子，同时利用下一个所述折扣因子对证据体进行修正融合和迭代，直至迭代达到精度阈值，完成所述多源同构数据的融合。

其中，利用模糊融合的迭代算法对预处理后的多源异构数据进行融合，包括：

基于与应用环境对应的隶属函数对预处理后的多源异构数据进行模糊化，得到对应的隶属函数；并将预处理后的每个所述多源异构数据代入对应的所述隶属函数中，得到对应的模糊关系矩阵。

其中，利用模糊融合的迭代算法对预处理后的多源异构数据进行融合，还包括：

根据每个预处理后的所述多源异构数据计算出的权重对所述模糊关系矩阵进行修改，并利用迭代融合算法对修改得到的模糊数据进行融合，完成所述多源异构数据的融合。

第二方面，本发明提供一种多源信息融合方法的应用，所述多源信息融合方法应用于环境监测中，包括：

对利用传感器采集的数据进行标准化处理和预处理；

利用支持度修正迭代融合方法对预处理后的多源同构数据进行迭代融合；

利用模糊融合的迭代算法对预处理后的多源异构数据进行融合；

对融合后的数据进行决策并上传至环境检测云端。