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Modeling Multisource-Heterogeneous Information Based on Random Set and Fuzzy Set Theory
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]Lab of System Modeling ＆ Information Processing, Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018, [2]School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475001
  • 相关基金：Supported by the NSFC（No. 60434020, 60572051）, Science and Technology Key Item of Ministry of Education of the PRC（No. 205-092）, and the ZJNSF（No. R106745）
  • 相关项目：基于多模态的异常信号检测与自适应处理
关键词： 模糊分析法, 信息处理, 计算机技术, 建模方法, random set theory, data, fuzzy evidence,fuzzy membership functions, qualitative measurement model.
中文摘要：

这份报纸论述一个新想法，作为为 multisensor 异构的信息建模说出，在随机的集合理论的框架下面与 mulitsensor-multitarget 系统合并模糊逻辑方法论。基于强壮的随机的集合和弱随机的集合，第一，描述数据(不含糊的信息) 和模糊证据(不明确的信息) 的统一形式被介绍。根据模糊证据的签名，第二，二个 Bayesian-markov 非线性的测量模型被建议有效地熔化数据和模糊证据。由“基于模型的匹配签名的计划”的使用，第三，模糊证据的统计的操作定义同样随机的集合能被翻译成相对的点状态变量的会员功能的。这些工作是基础构造质的测量模型并且熔化数据和模糊证据。

英文摘要：

This paper presents a new idea, named as modeling multisensor-heterogeneous information, to incorporate the fuzzy logic methodologies with mulitsensor-multitarget system under the framework of random set theory. Firstly, based on strong random set and weak random set, the unified form to describe both data （unambiguous information） and fuzzy evidence （uncertain information） is introduced. Secondly, according to signatures of fuzzy evidence, two Bayesian-markov nonlinear measurement models are proposed to fuse effectively data and fuzzy evidence. Thirdly, by use of ＂the models-based signature-matching scheme＂, the operation of the statistics of fuzzy evidence defined as random set can be translated into that of the membership functions of relative point state variables. These works are the basis to construct qualitative measurement models and to fuse data and fuzzy evidence.

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