粗糙集理論在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用研究.pdf

1、由于數(shù)據(jù)融合綜合利用了系統(tǒng)各方面的信息,所以能夠有效地克服單方面信息的局限性和不確定性,得到關(guān)于對象或環(huán)境的全面、準(zhǔn)確的認(rèn)識和描述.數(shù)據(jù)融合的方法很多,但現(xiàn)有算法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn),因而也都有各自的適用范圍,到目前為止尚未形成統(tǒng)一的算法理論.大部分融合算法對于不完備、不確定數(shù)據(jù)的處理有很大的缺陷,例如,概率統(tǒng)計(jì)方法而且需要知道事件的先驗(yàn)概率,這在實(shí)際中是很難解決的問題;模糊理論則主要著眼于同一類的不同集合中對象間的不可分辨關(guān)系等.該文在掌

2、握了數(shù)據(jù)融合的基本原理、結(jié)構(gòu)、功能和算法后,探討了基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)融合算法.粗糙集理論是一種新的分析和處理不精確、不一致、不完整信息和知識的數(shù)學(xué)工具,為智能信息處理提供了有效的處理技術(shù);而且,應(yīng)用粗糙集理論不需要事先確定事件的先驗(yàn)概率.粗糙集理論的應(yīng)用前景很廣闊,不但可以用于構(gòu)造新型的系統(tǒng),而且關(guān)鍵在于它能夠優(yōu)化現(xiàn)有的許多算法;但對于數(shù)據(jù)逼近過程中的數(shù)據(jù)丟失以及對屬性進(jìn)行判別的方法,對連續(xù)數(shù)據(jù)屬性值離散歸一化、最優(yōu)間隔斷點(diǎn)選取以及知