基于模糊数学的多源异构数据融合模型

来源：吉林大学学报·理学版杂志2024年第3期北京时间：

作者：李鑫, 梁永玲

单位：1. 中国科学院大学 沈阳计算机技术研究所, 沈阳 110168；2. 中国刑事警察学院, 沈阳 110854

摘要：针对多源异构型数据来源复杂、 结构特殊, 导致其融合难度较大的问题, 为提升数据融合效率与准确性, 提出一种基于模糊数学的多源异构数据融合模型. 首先, 利用联邦加权平均融合策略, 整合从各传感器传输至数据级融合层中的元数据, 得到数据级融合结果; 其次, 结合主成分分析法与典型相关分析法, 提取出由网络本体语言统一后数据的特征, 完成特征级数据融合; 再次, 根据模糊数学理论建立、 更新模糊规则库, 通过决策融合算法, 得到决策级融合结果； 最后, 将上述不同层级的数据融合结果结合建立数据融合模型, 得到最终的数据融合结果. 实验结果表明, 该方法的最大协方差值和绝对误差值不超过0.15, 最短融合时间仅为12.6 ms. 该方法的融合精度和稳定性较好, 时效性与抗扰性均具有显著的优越性.

关键词：模糊数学,典型相关分析法,模糊规则,多源异构数据,数据融合