面向不完備多源信息系統(tǒng)的多粒度融合方法研究.pdf

1、現(xiàn)實生活中,我們所需要處理的信息往往是不確定、不完整或不精確的,粗糙集理論和證據(jù)理論是解決不確定問題的重要途徑,同時也是信息融合領(lǐng)域中兩種重要工具。證據(jù)理論是以基本概率分配為基礎(chǔ),利用信任函數(shù)和似然函數(shù)構(gòu)成的不確定區(qū)間來刻畫證據(jù)的不確定性和未知性,但基本概率分配的獲取一般是由專家根據(jù)經(jīng)驗給定的,具有一定的主觀性。而粗糙集理論可以較客觀的處理信息,因為只需要提供所需要處理的數(shù)據(jù)集,無需提供其他任何先驗信息,是通過論域的已知劃分來對目標概念

2、進行刻畫以進行規(guī)則獲取。將兩種理論相結(jié)合,實現(xiàn)了理論間的優(yōu)勢互補,同時也避免了處理過程中一定的主觀性。而隨著我們步入信息時代,各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量急劇增加,數(shù)據(jù)來源也越來越廣,相應(yīng)的數(shù)據(jù)缺失和遺漏的現(xiàn)象也越來越普遍,導(dǎo)致了不完備多源信息系統(tǒng)的產(chǎn)生。本文在此研究背景下,針對證據(jù)理論的局限性,對不完備多源信息系統(tǒng)下的多粒度融合方法進行了研究,提出了一種基于不完備多粒度粗糙集的證據(jù)融合方法,并在理論的基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)了一個融合系統(tǒng)。
　　本文

3、分別對粗糙集理論和證據(jù)理論的基礎(chǔ)理論知識進行了介紹,分析了粗糙集理論與證據(jù)理論的互補關(guān)系,研究了基于不完備多粒度粗糙集的證據(jù)融合過程。在文中,首先對不完備多源信息系統(tǒng)中缺失信息的產(chǎn)生原因及解決方法進行了介紹,概述了不完備多粒度粗糙集的基本概念和性質(zhì),其次對不完備多粒度粗糙集和證據(jù)理論的關(guān)系進行了論證,然后借鑒K-means聚類方法對?？臻g進行聚類,而?？臻g之間的距離是根據(jù)知識距離的方法進行計算的,最后根據(jù)類內(nèi)悲觀,類間樂觀的原則,對?？?/p>