粗糙集和神经网络在数据融合中的应用研究

• 作者: 卜益民 陈小惠
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 神经网络 数据融合 传感器网络 Tossim
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 221-225
• 分类号: TP24
• 字数: 4525字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.04.054

摘要

传感器聚类状态的切换是多传感器数据融合的难点之一,也就是某个传感器在某一时刻应该向哪个方向融合数据的问题.文中采用粗糙集进行知识的获取,把1天内的54个传感器的可融合典型聚类分布作为数据样本空间形成决策表---“数据-融合分布”决策表;然后对一个月内的数据运用粗糙集的知识约简算法,去除冗余的属性和样本;根据神经网络聚类分析方法,形成多传感器数据的融合分布规则.仿真结果表明该模型的分类效率较好、实现传感器聚类分布的判断较快速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈小惠	南京邮电大学自动化学院	54	523	12.0	21.0
2	卜益民	南京邮电大学继续教育学院	2	7	1.0	2.0