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本文标题："模糊集技术在信息融合应用领域-图像分析"
新闻来源：未知 发布时间：2017-5-23 11:51:41 本站主页地址：http://www.jiance17.com
模糊集技术在信息融合应用领域-图像分析
模糊集方法
模糊集方法是用某种模型系统地反映数据融合过程的不确定性，并
通过模糊推理来完成数据融合。其中模糊聚类是按照一定标准对用一组
参数表示的样本群进行分类的过程。模糊聚类的过程，也就是样本中的
特征参数被融合、样本按标准被分类的过程。3与选定一种相似性度量
、差别检验以及停止规则后，就可以得到一种特定的聚类分析算法。自
从模糊集方法提H{以后，作为乘积夺11jj上模糊集的模糊关系得到了广
泛的应用。朋模糊性偏序关系进行决策、模糊序关系选择规则的一些性
质、基于选择函数的序关系的结构、用模糊协调性1j非小阱凋性对多准
则备选对象的评估信息进行融合分类等课题相继被研究。
神经网络方法
神经网络方法是在现代神经生物学和认知科学对人类信息处理研究
成果的甚础上提出的，具有良好的容错性、层次性、可塑性、自适应性
、联想记忆和){二行处理能力。近年来，神经网络已经被成功地应用于
信息融合中的状态估汁问题、、Rowlev H．A．等利用神经网络实现了
景象匹配，即利用神经网络对实时图像进行自动选取，判断实时图像质
量的优劣，除去劣质图像，再进行匹配计算，从而提高了图像匹配算法
的鲁棒性和稳定性。将神经网络与其他方法相结合进行信息融合技术的
研究效果显著，已经形成了一种趋势。例如，D—s证据理论与神经网络
、粗集与神经网络以及遗传算法与神经网络等的结合。
除了上述常见的四种融合方法外，应用于信息融合的方法还很多，
比如卡尔曼滤波、支持向量机、遗传算法、小波分析理论以及一些简单
的推理方法等。由于信息融合应用领域相当广泛，单独采用一种方法往
往具有一定局限性，将各种方法进行优势集成逐渐成为信息融合算法研
究的重点。
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