信息融合方法 神经网络 在多传感器系统中，各信息源所提供的环境信息都具 有一定程度的不确定性，对这些不确定性信息的融合 过程实际上是一个不确定性推理过程。神经网络可以 根据当前系统所接受到的样本相似性确定分类标准 这种确定方法主要表现在网络的权值分布上，同时可 以采用神经网络特定的学习算法来获取知识，得到不 确定性推理机制。神经网络的研究对于多传感器集成 与融合的建模提供了一种很好的方法
信息融合方法 神经网络 在多传感器系统中，各信息源所提供的环境信息都具 有一定程度的不确定性，对这些不确定性信息的融合 过程实际上是一个不确定性推理过程。神经网络可以 根据当前系统所接受到的样本相似性确定分类标准， 这种确定方法主要表现在网络的权值分布上，同时可 以采用神经网络特定的学习算法来获取知识，得到不 确定性推理机制。神经网络的研究对于多传感器集成 与融合的建模提供了一种很好的方法
信息融合的层次 目前，信息融合的层次划分主要有以下两种方法。第 一种方法是将信息融合划分为低层（像素级）、中层（特 征级)和高层（决策级）三个层次。由于原始的数据可以 理解为图像中的“像素”，所以这种分级方法又称为 基于视觉的分层方法。 “像素”级融合是对传感器的原始信息及预处理各阶 段的信息进行融合。特征级融合是利用从各个传感器 的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和处理 决策级融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理
信息融合的层次 目前，信息融合的层次划分主要有以下两种方法。第 一种方法是将信息融合划分为低层(像素级)、中层(特 征级)和高层(决策级)三个层次。由于原始的数据可以 理解为图像中的“像素” ，所以这种分级方法又称为 基于视觉的分层方法。 “像素”级融合是对传感器的原始信息及预处理各阶 段的信息进行融合。特征级融合是利用从各个传感器 的原始信息中提取的特征信息进行综合分析和处理。 决策级融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理
基于视觉的分层 细分类 细分类 决策级融个 分类 分类 待征级融合 特征提取 特征提取 像索级融合 分割 分割 豫素级融金 原始草图 原始草图 豫素级融合 刻像 图像 传感器！ 浅撼卷2
基于视觉的分层
信息融合的层次 另一种方法是将传感器集成和信息融合划分为信号级、证据级和 动态级。 信号级进行的传感器集成与数据融合主要是通过相关分析和学习 来完成。一般来说，信号级信息融合的主要特点是对难以获得具 有解析解数学模型的过程建立非解析的近似模型。在这一级少， 融合方法一般采用产生式规则、相关分析或可训练的人工神经网 络等技术。在证据级，通常需要建立被测过程的统计模型。当然， 这种模型不一定要求很精确，允许一定的模糊性，即证据可以是 不完备或不确定的。在证据级信息融合一般是首先根据每个传感 器的局部推理产生出若干结果，在此基础上将局部推理的结果合 并，以便进行决策、辨识、假设检验和控制等
信息融合的层次 另一种方法是将传感器集成和信息融合划分为信号级、证据级和 动态级。 信号级进行的传感器集成与数据融合主要是通过相关分析和学习 来完成。一般来说，信号级信息融合的主要特点是对难以获得具 有解析解数学模型的过程建立非解析的近似模型。在这一级少， 融合方法一般采用产生式规则、相关分析或可训练的人工神经网 络等技术。在证据级，通常需要建立被测过程的统计模型。当然， 这种模型不一定要求很精确，允许一定的模糊性，即证据可以是 不完备或不确定的。在证据级信息融合一般是首先根据每个传感 器的局部推理产生出若干结果，在此基础上将局部推理的结果合 并，以便进行决策、辨识、假设检验和控制等
信息融合的层次 在动态级，通常也需要知道被观测过程的数学模型， 同时还假设所观测到的信息是过程状态的某种已知的 线性或非线性变换，因此，信息融合可以采用集中式 和分散式两种方式进行。所谓集中式即首先组合各传 感器的信息，然后将组合后的信息作为一个整体进行 处理。所谓分散式即光由每个传感器处理各自的信息， 然后对处理后的传感器信息进行融合，也可以将传感 器分组，先将组内的所有传感器信息进行处理，然后 对处理过的信息进行融合
信息融合的层次 在动态级，通常也需要知道被观测过程的数学模型， 同时还假设所观测到的信息是过程状态的某种已知的 线性或非线性变换，因此，信息融合可以采用集中式 和分散式两种方式进行。所谓集中式即首先组合各传 感器的信息，然后将组合后的信息作为一个整体进行 处理。所谓分散式即光由每个传感器处理各自的信息， 然后对处理后的传感器信息进行融合，也可以将传感 器分组，先将组内的所有传感器信息进行处理，然后 对处理过的信息进行融合