基于粗集理论和支持向量机的多源信息融合方法及应用

• 作者: 亓霞 周振国 陈森发 黄鹍
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 粗集理论 支持向量机 遗传算法 文字识别
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 354-358
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.03.018

摘要

针对目前多源信息融合存在的问题,本文提出采用模拟人类思维的方法来实现信息融合.该方法首先利用粗集理论的强定性分析能力对多源输入信息进行约简,消除了样本中的噪声和冗余,在此基础上,再利用支持向量机对约简信息进行融合.为了获得最优的融合精度,该方法还利用遗传算法对融合进行了优化.文字识别的实例研究表明,该方法具有良好的容错性、稳健性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈森发	东南大学系统工程研究所	192	3070	32.0	45.0
2	周振国	东南大学系统工程研究所	14	576	13.0	14.0
3	亓霞	东南大学系统工程研究所	13	422	8.0	13.0
4	黄鹍	东南大学系统工程研究所	19	630	13.0	19.0