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本文標題："模糊集技術在信息融合應用領域-圖像分析"
新聞來源：未知 發布時間：2017-5-23 11:51:41 本站主頁地址：http://www.pzfczx.com
模糊集技術在信息融合應用領域-圖像分析
模糊集方法
模糊集方法是用某種模型系統地反映數據融合過程的不確定性，并
通過模糊推理來完成數據融合。其中模糊聚類是按照一定標準對用一組
參數表示的樣本群進行分類的過程。模糊聚類的過程，也就是樣本中的
特征參數被融合、樣本按標準被分類的過程。3與選定一種相似性度量
、差別檢驗以及停止規則后，就可以得到一種特定的聚類分析算法。自
從模糊集方法提H{以后，作為乘積奪11jj上模糊集的模糊關系得到了廣
泛的應用。朋模糊性偏序關系進行決策、模糊序關系選擇規則的一些性
質、基于選擇函數的序關系的結構、用模糊協調性1j非小阱凋性對多準
則備選對象的評估信息進行融合分類等課題相繼被研究。
神經網絡方法
神經網絡方法是在現代神經生物學和認知科學對人類信息處理研究
成果的甚礎上提出的，具有良好的容錯性、層次性、可塑性、自適應性
、聯想記憶和){二行處理能力。近年來，神經網絡已經被成功地應用于
信息融合中的狀態估汁問題、、Rowlev H．A．等利用神經網絡實現了
景象匹配，即利用神經網絡對實時圖像進行自動選取，判斷實時圖像質
量的優劣，除去劣質圖像，再進行匹配計算，從而提高了圖像匹配算法
的魯棒性和穩定性。將神經網絡與其他方法相結合進行信息融合技術的
研究效果顯著，已經形成了一種趨勢。例如，D—s證據理論與神經網絡
、粗集與神經網絡以及遺傳算法與神經網絡等的結合。
除了上述常見的四種融合方法外，應用于信息融合的方法還很多，
比如卡爾曼濾波、支持向量機、遺傳算法、小波分析理論以及一些簡單
的推理方法等。由于信息融合應用領域相當廣泛，單獨采用一種方法往
往具有一定局限性，將各種方法進行優勢集成逐漸成為信息融合算法研
究的重點。
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