海量信息融合方法及其在状态评价中的应用

作     者：李嘉菲 周斌 刘大有 胡亮 王峰 LI Jia-Fei;ZHOU Bin;LIU Da-You;HU Liang;WANG Feng

作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)吉林长春130012 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2014年第25卷第9期

页      面：2026-2036页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61133011 61170092 60973088 61202308) 国家高技术研究发展计划(863)(2011AA010101) 吉林省重点科技攻关项目(20130206046GX) 

主　　题：证据理论 聚类 信息融合 海量信息 状态评价 

摘      要：针对证据理论无法有效处理海量信息融合的不足,提出一种结合聚类和凸函数证据理论的海量信息融合方法,旨在解决状态评价等普遍而重要的应用问题.该方法首先基于聚类算法BIRCH对采集的海量信息进行预处理,形成多个簇;然后,针对状态评估类问题所用数据大多为数值数据和序数数据这一特点,计算每个簇的质心,并将其作为该簇的代表信息,基于广义三角模糊隶属函数对每个质心信息进行基本概率指派形成证据;最后,基于凸函数证据理论完成各证据的组合,从而完成了海量信息的融合.仿真实验结果表明:该方法既高效又合理地融合了海量信息,为海量信息融合技术的发展提供了一条探索途径.