文献类型：期刊文章

作　　者：徐晓滨[1] 文成林[2] 刘荣利[2]

机构地区：[1]上海海事大学电气自动化系,上海200135 [2]杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.60434020,60772006);浙江省自然科学基金杰出青年团队项目(No.R106745)

年　　份：2008

卷　　号：36

期　　号：6

起止页码：1174-1181

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20083011401640)、INSPEC、JST、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：由于信息形式的多样性及其特征的复杂性,使得对不确定、未知性、非精确和不完全等类型信息的表示和建模都要通过相应的方法完成,由于方法的不统一,从而很难实现对异类信息的融合.所以,能否找到一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模,最终实现融合成为信息融合中的关键问题.众多研究者经过多年的探索发现,随机集理论有望解决这个难题.本文首先对各种多源信息进行分类,并介绍几种常用的表示和建模方法及其适用范围;随后引入随机集理论的基本概念和性质,综合论述该理论与已有方法之间的相互转化关系,并进一步论证用随机集统一表示和建模多源信息的可能性;最后,介绍随机集理论在信息融合中的应用并指出未来的发展方向.

关 键 词：多源信息融合 随机集理论 不完整性信息  人工智能

分 类 号：TP18]