融合句义特征的多文档自动摘要算法研究

(完整版)信息融合算法

信息融合算法 1 概述 信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。 1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。 例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。 3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。 4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。

2 技术发展现状 信息融合技术的方法，概括起来分为下面几种： 1)组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据 输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有 输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上 应用。 2)综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。例： 在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到 一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原 出一个准确的有立体感的物体的图像。 3)融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系 统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。 4)相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信 息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组 之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息 进行综合和优化。 3 算法描述 3.1 Bayes融合 Bayes融合是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法。

基于多特征融合的图像匹配模式

第16卷　第3期强激光与粒子束Vol.16,No.3 2004年3月HIGH POWER LASER AND PARTIC LE BE AMS Mar.,2004　文章编号:　100124322(2004)0320281205 基于多特征融合的图像匹配模式Ξ 彭真明1,2,　张启衡2,　魏宇星2,　张覃平2 (1.电子科技大学光电信息学院,四川成都610054; 2.中国科学院光电技术研究所,四川成都610209) 摘　要:　常规图像匹配模式主要利用了像素的灰度信息和形状信息,而弱小目标检测与跟踪过程中,这 两种信息都缺乏明显特征,难于满足高精度、稳定跟踪的要求。提出一种新的匹配模式,即从图像数据里提取 包括灰度、形状在内的多种特征信息。寻找一种简单有效的信息融合手段,进而获取一种综合特征,利用“综合 特征”进行相似度量来确定目标的最佳定位。仿真计算结果表明,该方法是可行和有效的。 关键词:　图像处理;　多特征融合;　K2L变换;　图像匹配;　弱目标检测 中图分类号:　O413;　T L56 文献标识码:　A 图像匹配技术是决定图像中彼此对应的物体相似性度量的过程,即图像匹配总是使相似性度量最大。图像匹配过程中至关重要的三个因素就是:匹配的数据类型、相似性的度量函数以及搜索方法。这三个因素都是匹配技术必不可少的环节,每一种因素都有其深入研究的价值所在。而本文讨论的重点将放在匹配的数据类型上。 从匹配数据类型上看,匹配可初步分为以下几种模式:基于灰度相关的匹配模式,基于特征的匹配模式,基于解释的图像匹配模式。基于灰度相关的匹配就是逐像素地把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的窗口灰度矩阵按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法。其优点是具有相对较小的计算量,易于硬件实现。基于特征的匹配模式是首先提取反映图像重要信息的特征,而后以这些特征为模型进行匹配。一般来说绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配。而基于解释的图像匹配技术需要建立在图片自动判读的专家系统上,目前尚未取得突破性进展[1～3]。 成像跟踪系统中弱小目标的检测一直被认为是一个难题,主要表现在远距离、低对比度;目标形状为点状或模糊斑点状,点、角、边缘等特征不明显;甚至运动过程中出现目标闪烁、间断等现象。不言而喻,针对这种灰度差异、几何特征不明显的断续目标的检测跟踪,利用上述的匹配检测模式是难于满足高精度、稳定跟踪的要求的。为此,本文提出一种新的多特征融合的图像匹配模式。即综合利用目标的灰度特性、几何特性以及图像中蕴藏的其他典型特性,然后经过一种数学变换,得到其融合特性,以此作为图像匹配的相似度量依据。仿真计算结果表明,该方法是可行和有效的,尤其适用于低对比度弱小目标的检测与跟踪。 1　多特征提取 特征也称为目标特性,通常是指不同传感器获取的反映同一目标的图像数据,它直接携带的是目标的灰度信息以及点、角点、边缘特征等。由于图像数据获取过程中的各种干扰,它可能会受到各种畸变,甚至是不可恢复的扭曲。所以单一特性作为目标识别检测的度量会带来计算结果的不可靠性。对图像数据进行各种数学变换获取的信息同样可以从侧面反映物体或目标的几何形态、运动学特征和统计学特征,它们也的确蕴藏在图像数据之中,是间接的目标特性。大量的理论和实践表明,在直接特征不明显的情况下,辅于其间接特征,进而寻找一种综合目标特性,是解决问题的根本,同时也是当代信息技术领域数据融合的重要思想。通过反复实验验证,这些有效间接特征包括时频特征、分形特征和突变特征。 1.1　时频特征 根据图像信息在时、频域的分布情况,可知能量集中点在频率轴和时间轴的截距分别是信号的主频和群延迟。信号在时频域中的能量密度函数可表示为 ε(t,f)=|u(t)||u(f)|e i[φ(f)-θ(t)+2πft](1) Ξ收稿日期:2003204223; 修订日期:2003210229 基金项目:国家863计划项目资助课题 作者简介:彭真明(1966—),男,博士后,副研究员,主要从事信号处理、图像处理与成像跟踪技术研究;E2mail:pypzm@https://www.wendangku.net/doc/a0949665.html,。

媒介融合概论

媒介融合概论 题型：①名词解释（4个） ②简答 ③论述 ④分析：哪些属于媒介融合，哪些不属于 一、媒介融合的概念 “媒介融合”是指媒介产业在媒体形态、媒介功能、传播手段、资本所有权、组织结构等要素方面所进行的聚合和演进。它既指代这些要素相互融合的过程，也指代新闻生产过程的融合，同时也指代新闻产品以文本、声音、图像、视频、数字等形式呈现出来的信息服务方式的融合。 二、媒介融合的类型以及大致特征(P11-P23 ) ⒈媒介技术融合 ⒉媒介所有权合并 ⒊媒介间战术性融合 ⒋媒介组织结构性融合 ⒌新闻报道融合 ⒍新闻从业者的技能融合

三、【论述】媒介融合理念对新闻传播模式的影响(P24-P28) 从传播的“5W”来考察，这种影响表现为： 1.Who---传播者从“术业专攻”到“通才全能”,同时分工细化 2.What---信息从重复叠加到整合连贯，同时各具特色 3.What channel---渠道从各自为营到互动整合，同时分组多元 4.Whom---受众角色从单一线性到多重交叉，同时分众传播 5.What effect---传播效果从一元效果到复合效果，同时分别影响 四、媒介融合对我国媒介产业的深刻影响 1.媒介融合将促进媒介产业结构的升级和演化 2.媒介融合将促进媒介法规和相关管理制度的保障 3.媒介融合将促使媒介产业的盈利模式发生转变 4.媒介融合将催生新的传媒服务理念 五、【简答】我国媒介融合经历了哪几个阶段 1.报纸、广播、电视等传统媒体之间的联动阶段 2.传统媒体与网络的“报网互动”阶段 3.“第五媒体”与其他其他媒体的融合阶段 4.传统集团尝试融合式工作流程和组织结构的实践阶段 六、【简答】新闻生产流程再造的各个环节及其新特质 1.多介质运作：融媒体时代新闻生产的新特质

什么是媒介融合

一、什么是媒介融合？ ―媒介融合‖其本意是指各种媒介呈现出多功能一体化的趋势，这种关于媒介融合的想象更多的集中于将电视、报刊等传统媒介融合在一起。―媒介融合‖( Media Convergence)这一概念最早由美国马萨诸塞州理工大学的浦尔教授提出。 媒介融合的实质是消费者可以用无所不能的终端通过无处不在的网络，获取各自所需要的服务。 定义 1.媒介融合概念的提出始于20世纪80年代的美国。其最简单的定义是将原先属于不同类型的媒介结合在一起。美国马塞诸塞州理工大学教授I·浦尔认为，媒介融合就是指各种媒介呈现出多功能一体化的发展趋势。 2.美国新闻学会媒介研究中心主任Andrew Nachison 将“融合媒介”定义为“印刷的、音频的、视频的、互动性数字媒体组织之间的战略的、操作的、文化的联盟”，他强调的“媒介融合”更多是指各个媒介之间的合作和联盟。 3.喻国明教授在《传媒经济学》中认为，媒介融合是指报刊、广播电视、互联网所依赖的技术越来越趋同，以信息技术为中介，以卫星、电缆、计算机技术等为传输手段，数字技术改变了获得数据、现像和语言三种基本信息的时间、空间及成本，各种信息在同一个平台上得到了整合，不同形式的媒介彼此之间的互换性与互联性得到了加强，媒介一体化的趋势日趋明显。 类型 ―新闻业融合‖五种类型 广义的“媒介融合”包括一切媒介及其有关要素的结合、汇聚甚至融合，不仅包括媒介形态的融合，还包括媒介功能、传播手段、所有权、组织结构等要素的融合。媒介融合是一个不断发展的过程。 早在2003年，美国西北大学教授戈登便归纳了美国当时存在的五种―媒介融合‖（―新闻业融合‖）的类型,前三种是从―媒介组织行为‖来划分的，后两种则是以从业人员的角度进行划分的： 1.所有权融合 大型的传媒集团拥有不同类型的媒介，因此能够实施这些媒介之间的内容相互推销和资源共享，如美国佛罗尼达坦帕市的媒介综合集团，美国俄亥俄州的新闻电讯集团，都是将各自在同一地区所拥有的报纸、广播电台、电视台和网站进行了融合。 2.策略性融合 指所有权不同的媒介之间在内容上共享，如分属不同媒介集团的报社与电视台之间进行合作，相互推介内容与共享一些新闻资源。 3.结构性融合 这种融合与新闻采集与分配方式有关，如美国《奥兰多哨兵报》决定雇用一个团队做多媒体的新闻产品，使报纸新闻能够加工打包后出售给电视台。在这种合作模式中，报纸的编辑记者可能作为专家到合作方电视台去做节目，对新闻进行深入报道与解释。 4.信息采集融合 这主要指新闻报道层面上一部分新闻从业者需要以多媒体融合的新闻技能完成新闻信息采集。前文中谈到的―超级记者‖的工作便属此类。 5.新闻表达融合 这主要指记者和编辑需要综合运用多媒体的、与公众互动的工具与技能完成对新闻事实的表达。 媒介融合的特征

数据融合方法优缺点

数据融合方法 随着交通运行状态评价研究的不断发展，对数据的准确性和广泛覆盖性提出了更高的要求，在此基础上，不同的数据融合模型被引进应用于交通领域中来计算不同检测设备检测到的数据。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D．S理论等方法。 1现有方法应用范围 结合数据融合层次的划分，对数据融合方法在智能交通领域的应用作以下归纳总结： 表数据融合层次及对应的方法 2各种融合方法的优缺点 主要指各种融合方法的理论、应用原理等的不同，呈现出不同的特性。从理论成熟度、运算量、通用性和应用难度四个方面进行优缺点的比较分析，具体内容如下： (1)理论成熟度方面：卡尔曼滤波、贝叶斯方法、神经网络和模糊逻辑的理论已经基本趋于成熟；D—S证据推理在合成规则的合理性方

面还存有异议；表决法的理论还处于逐步完善阶段。 (2)运算量方面：运算量较大的有贝叶斯方法、D．S证据推理和神经网络，其中贝叶斯方法会因保证系统的相关性和一致性，在系统增加或删除一个规则时，需要重新计算所有概率，运算量大；D．S证据推理的运算量呈指数增长，神经网络的运算量随着输入维数和隐层神经元个数的增加而增长；运算量适中的有卡尔曼滤波、模糊逻辑和表决法。 (3)通用性方面：在这六种方法中，通用性较差的是表决法，因为表决法为了迁就原来产生的框架，会割舍具体领域的知识，造成其通用性较差；其他五种方法的通用性相对较强。 (4)应用难度方面：应用难度较高的有神经网络、模糊逻辑和表决法，因为它们均是模拟人的思维过程，需要较强的理论基础；D．S证据推理的应用难度适中，因其合成规则的难易而定：卡尔曼滤波和贝叶斯方法应用难度较低。 3 适用的交通管理事件 之前数据融合技术在交通领域中的应用多是在例如车辆定位、交通事件识别、交通事件预测等交通事件中，但是几乎没有数据融合技术在交通运行状态评价的应用研究，而本文将数据融合技术应用在交通运行状态评价中，为了寻找到最适用于交通运行状态评价的数据融合技术方法，有必要将之前适用于其它交通管理事件的数据融合技术进行评价比较。 表2 各种融合方法适用的交通管理事件的比较

多传感器数据融合算法.

一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类，随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、产生式规则等;而人工智能类则有模糊逻辑理论、神经网络、粗集理论、专家系统等。可以预见，神经网络和人工智能等新概念、新技术在多传感器数据融合中将起到越来越重要的作用。 数据融合存在的问题 (1)尚未建立统一的融合理论和有效广义融合模型及算法； (2)对数据融合的具体方法的研究尚处于初步阶段； (3)还没有很好解决融合系统中的容错性或鲁棒性问题； (4)关联的二义性是数据融合中的主要障碍； (5)数据融合系统的设计还存在许多实际问题。 二、算法介绍： 2.1多传感器数据自适应加权融合估计算法： 设有n 个传感器对某一对象进行测量，如图1 所示，对于不同的传感器都有各自不同的加权因子，我们的思想是在总均方误差最小这一最优条件下，根据各个传感器所得到的测量值以自适应的方式寻找各个传感器所对应的最优加权因子，使融合后的X值达到最优。

媒介融合的研究进展

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/a0949665.html, 媒介融合的研究进展 作者：王卿力吴兰 来源：《新闻世界》2016年第03期 【摘要】互联网时代，新媒体与传统媒体之间的合作与发展已成为必然趋势。传统媒体不断创新以谋求更好的发展，新媒体也在继承中不断发展。媒介的融合发展引起学者的高度重视与研究。本文对媒介融合研究文献进行了综述与分析。 【关键词】媒介融合；新媒体；传统媒体；文献综述 媒介融合（Media Convergence）概念始于20世纪80年代的美国，其最简单的定义是将原先属于不同类型的媒介结合在一起。大学教授I·浦尔曾表示，媒介融合指的是各种媒介呈现出来的多功能一体化的一种发展趋势，并把历来泾渭分明的传播形态聚合的原因归结为数码电子科技的发展。当前学术界对媒介融合的定义主要为：狭义层面，是指“融合”不同的媒介形态，形成一种新的媒介形态，如手机报等；广义层面，则指对一切媒介及相关要素的汇聚、融合。 媒介融合概念起源于国外，然而当下国内对它的探究分析已经很多，覆盖的范围也很广。当前学者对媒介融合的研究，主要侧重于新旧媒介的融合，其中对电视新闻编辑、报刊转型的研究更加重视。目前已有的研究，为之后的相关研究提供了参考。 媒介融合研究现状分析 学术界从不同角度对媒介融合进行有深度的研究分析，强劲的媒介融合趋势研究成为热点。徐沁的《媒介融合：新闻传播业的新趋势》，归纳了众多国内外学者的研究分析。在文中，她列举分析关于媒介融合给新闻业带来的挑战与机遇：Lynn和Smith归纳出七大影响——对分销商的影响、对媒介各部门关系的影响、全球化背景的影响等；Don Corrigan教授强烈反对布什政府媒介管制的观点，表示这会产生对新闻多样性与民主性的影响，以及他将矛头指向记者的角色转变与新闻的质量受损等观点。这篇文章通过对媒介融合发展趋势做出分析，让受众对媒介融合发展趋势有更全面的认知。 许颖在《互动·整合·大融合———媒体融合的三个层次》中表示，媒介融合是一个过程，具有分层次与分阶段的特征。她指出媒体融合的三个层次——媒介互动（媒体战术性融合）、媒介整合（媒体组织结构性融合）、媒介大融合（不同媒介形态在一个多媒体数字平台上集合）。虽然当前媒介融合更多的是同时发生、各自推进，但是在媒介融合的过程中，无论媒体处于何种融合的层面，内容和服务都应是媒介最重要的关注点。 除了研究媒介融合的趋势之外，也有学者对传统媒体与新媒体的具体融合发展问题进行探究。柳邦坤在《传统媒体与新兴媒体融合发展问题探析》中，分析了传统媒体与新媒体的竞争发展问题。新媒体与传统媒体有各自优势与特征：传统媒体在组织与管理、采编能力等方面具

数据融合各种算法整理汇总

数据融合各种算法及数学知识汇总 粗糙集理论 理论简介 面对日益增长的数据库，人们将如何从这些浩瀚的数据中找出有用的知识？ 我们如何将所学到的知识去粗取精？什么是对事物的粗线条描述什么是细线条描述？ 粗糙集合论回答了上面的这些问题。要想了解粗糙集合论的思想，我们先要了解一下什么叫做知识？假设有8个积木构成了一个集合A，我们记： A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}，每个积木块都有颜色属性，按照颜色的不同，我们能够把这堆积木分成R1={红，黄，蓝}三个大类，那么所有红颜色的积木构成集合X1={x1,x2,x6}，黄颜色的积木构成集合X2={x3,x4}，蓝颜色的积木是：X3={x5,x7,x8}。按照颜色这个属性我们就把积木集合A进行了一个划分(所谓A的划分就是指对于A中的任意一个元素必然属于且仅属于一个分类），那么我们就说颜色属性就是一种知识。在这个例子中我们不难看到，一种对集合A的划分就对应着关于A中元素的一个知识，假如还有其他的属性，比如还有形状R2={三角,方块,圆形}，大小R3={大,中,小}，这样加上R1属性对A构成的划分分别为： A/R1={X1,X2,X3}={{x1,x2,x6},{x3,x4},{x5,x7,x8}} （颜色分类） A/R2={Y1,Y2,Y3}={{x1,x2},{x5,x8},{x3,x4,x6,x7}} （形状分类） A/R3={Z1,Z2,Z3}={{x1,x2,x5},{x6,x8},{x3,x4,x7}} （大小分类） 上面这些所有的分类合在一起就形成了一个基本的知识库。那么这个基本知识库能表示什么概念呢？除了红的{x1,x2,x6}、大的{x1,x2,x5}、三角形的{x1,x2}这样的概念以外还可以表达例如大的且是三角形的 {x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，大三角{x1,x2,x5}∩{x1,x2}={x1,x2}，蓝色的小的圆形({x5,x7,x8}∩{x3,x4,x7}∩{x3,x4,x6,x7}={x7}，蓝色的或者中的积木{x5,x7,x8}∪{x6,x8}={x5,x6,x7,x8}。而类似这样的概念可以通过求交运算得到，比如X1与Y1的交就表示红色的三角。所有的这些能够用交、并表示的概念以及加上上面的三个基本知识(A/R1,A/R2.A/R3)一起就构成了一个知识系统记为R=R1∩R2∩R3，它所决定的所有知识是 A/R={{x1,x2},{x3,x4},{x5},{x6},{x7},{x8}}以及A/R中集合的并。 下面考虑近似这个概念。假设给定了一个A上的子集合X={x2,x5,x7}，那么用我们的知识库中的知识应该怎样描述它呢？红色的三角？****的大圆？ 都不是，无论是单属性知识还是由几个知识进行交、并运算合成的知识，都不能得到这个新的集合X，于是我们只好用我们已有的知识去近似它。也就是在所有的现有知识里面找出跟他最像的两个一个作为下近似，一个作为上近似。于是我们选择了“蓝色的大方块或者蓝色的小圆形”这个概念： {x5,x7}作为X的下近似。选择“三角形或者蓝色的”{x1,x2,x5,x7,x8}作为它的上近似，值得注意的是，下近似集是在那些所有的包含于X的知识库

媒介融合表现

三、现状：多种探索并行 当前，各地的传统媒体根据自身的实际情况，选择了适合自身的媒体融合路径。 1.传统媒体的资源整合或重组 传统媒体通过资源整合或重组，以实现优势资源的整合和互补，从资源上更好地实现融合。首先，上海文化广播影视集团传媒集团把旗下的百视通和东方明珠两家上市公司重组进行整合。根据上海文广发布的重组方案显示，将由百视通收购东方明珠，合并完成后，上海文广将只保留百视通一家上市公司，预计重组后新百视通公司，将成为传统媒体领域首个跨越千亿市值门槛的传媒公司。 其次，解放报业集团与文新报业集团合并为“上海报业集团”，合并后的上海报业集团总资产规模达到208.71亿元，净资产为76.26亿元，成为中国最大的报刊集团。 第三，传统媒体通过整合其旗下的新媒体资源，成立新媒体集团。湖北日报报业集团、安徽日报报业集团、河南省新闻出版广电局分别成立湖北日报新媒体集团公司、安徽新媒体集团和河南大象融媒体集团。 传统媒体基于现有资源的整合或重组，无疑在短期内能够取得显著的成效，但是由于缺乏互联网平台，长期效果还有待努力。 2.推出各类新闻客户端和微信公众号 为了抢占互联网尤其是移动互联网的新意识形态主阵地，各级各地新闻机构纷纷推出新闻客户端和微信公众号，在新意识形态主阵地上快速卡位，新华社、人民日报社和浙江日报报业集团推出的新闻客户端是其中的典范。 首先，2014年6月11日，“新华社发布”客户端正式上线。次日，全新的人民日报客户端正式上线。但是由于中央级媒体既没有浙江日报报业集团等区域化媒

体的本地化优势，又没有搜狐客户端等互联网媒体的平台化优势，虽然刚推出时声势浩大，但是实际效果一般。 其次，2014年6月16日，浙江日报报业集团推出“浙江新闻”移动客户端和浙江手机报（升级版）。新闻客户端一方面应最大限度地与其他媒体合作，形成多层次、全立体的大型平台；另一方面，吸引更多的服务类客户端入驻。在这方面，浙报集团打造具有“党报特质、浙江特点、原创特色、开放特征”的“三圈环流”新媒体矩阵就是典范。其核心圈是以“浙江新闻”移动客户端、浙江手机报、浙江在线新闻网站及视频新闻等四大媒体为核心，构建“四位一体”的网上党报，打造浙江权威新媒体平台。紧密圈是由边锋网新闻专区和新闻弹窗、云端悦读PAD客户端、边锋互联网电视盒子、钱报网、腾讯·大浙网新闻专区以及各县（市、区）域门户构成，将现有数千万互联网活跃用户转化为主流新闻传播对象。协同圈则以微博、微信等第三方网络应用和专业APP为主，传播主流价值。目前，浙报集团媒体法人微博、微信公众账号及专业APP已经有200个。尤其值得一提的是，其重金打造的浙江新闻客户端在短短的半年时间内，下载用户已经突破500万户。 新闻客户端无疑能够在短期内满足上级的政治任务，但是如果不能够搭建巨型用户量的平台则长期效果很难保证。 3.互联网收购传统媒体的“倒融合” 媒体融合的主体无疑是互联网，目前，除了浙报传媒、博瑞传播等传统媒体在不断以收购进行战略布局外，互联网巨头更是在通过收购来布局传媒业，以更好地实现互联网与传统媒体之间的融合。 首先，在阿里巴巴并购方面：一是阿里12.2亿美元入股优酷土豆。2014年4月28日，优酷土豆与阿里集团宣布建立战略投资与合作伙伴关系，阿里巴巴和云

基于自适应动态均匀分簇的WSN数据融合算法

第３９卷　第１１Ａ期２０１２年１１月计算机科学 Ｃｏｍｐ ｕｔｅｒ　ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．３９Ｎｏ．１１Ａ Ｎｏｖ　 ２０１２杨　婷（１９８１－），女，硕士，讲师，主要研究方向为计算机网络、程序设计，Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｋｊ ｎｏ１＠１６３．ｃｏｍ。基于自适应动态均匀分簇的ＷＳＮ数据融合算法 杨　婷 （绍兴文理学院元培学院　绍兴３１２０００ ）　 摘　要　针对ＬＥＡＣＨ算法无法进行数据融合以及簇首分布不均匀引起的局部网络能耗过多、失效过快等问题，提出一种基于自适应动态均匀分簇的数据融合算法ＡＤＵＣ。ＡＤＵＣ算法在簇结构生成阶段引入逻辑区域划分机制和簇首能量优选机制，保证了簇首分布的均匀性和网络的能量均衡性；在数据融合阶段使用自适应加权融合机制来减小冗余和误差，并减少报文数据的数量。仿真结果证明，ＡＤＵＣ算法可以在提高监测数据精度的同时减少网络中４３．１％的总体能耗。 关键词　数据融合，无线传感器网络，分簇，自适应，能耗中图法分类号　ＴＰ３９３ 文献标识码　Ａ　 Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　 Ｄａｔａ　Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｓｅｎｓｏｒ　ＮｅｔｗｏｒｋｓＹＡＮＧ　Ｔｉｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｙｕａｎｐｅｉ，Ｓｈａｏｘｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｏｘｉｎｇ　 ３１２０００，Ｃｈｉｎａ）　 Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｕｎａｂｌｅ　ｔｏ　ｄｏ　ｄａｔａ　ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｕｎｂａｌａｎｃｅｄ　ｅｎｅｒ－ｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｃａｓｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　 ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ＬＥＡＣＨ　ｐｒｏｔｏｃｏｌ，ａｎ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｄｙｎａｍｉｃ　ＵｎｉｆｏｒｍＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ（ＡＤＵＣ）ｄａｔａ　ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｌｕｓｔｅｒ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ　ｐｈａｓｅ　ｏｆ　ＡＤＵＣ，ｔｈｅ　ｌｏｇｉｃ　ａｒｅａ　ｄｉ－ｖｉｄｅ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｌｕｓｔｅｒ　ｈｅａｄ　ｅｎｅｒｇｙ　ｏｐｔｉｍｉｚｅ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ａｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｔｏ　ｅｎｓｕｒｅ　ｔｈｅ　ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ　ｏｆ　ｃｌｕｓｔｅｒ　ｈｅａｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｅｎｅｒｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｂａｌａｎｃｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ，ｉｎ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ　ｐｈａｓｅ，ｔｈｅ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｗｅｉｇｈｔｅｄｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｉｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｔｏ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ　ａｎｄ　ｅｒｒｏｒｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｄａｔａ　ａｎｄ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｔｈｅ　ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　ｃｏｍｍｕ－ｎｉｃａｔｉｏｎ　ｐａｃｋｅｔｓ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｐｒｏｖｅ　ｔｈａｔ　ＡＤＵＣ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｃａｎ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｄａｔａｂｕｔ　ａｌｓｏ　ｒｅｄｕｃｅ　ｍｏｒｅ　ｔｈａｎ　４３．１％ｅｎｅｒｇｙ　 ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｄａｔａ　ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ，Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，Ａｄａｐｔｉｖｅ，Ｅｎｅｒｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　 无线传感器网络一般由一个与外部网络相连的基站节点 和一组带有计算能力和无线收发装置的传感器节点组成［ １］ 。分布在监测区域中的大量传感器节点可以自主地组成一个自组织网络，节点与节点之间、节点与基站之间以多跳形式进行通信。由于传感器节点通常由电池供电，而且数量巨大、难于回收， 能耗控制就成为关系到无线传感器应用前景的主要问题。数据融合技术就是对无线传感器网络进行能耗控制的核心技术之一。 数据融合是指在数据传输的过程中，对数据进行分布式的汇聚融合处理，去除冗余信息，组合成更有效、更简练、更精确的数据的过程。分簇算法是无线传感器网络调整拓扑结构、实现层次型路由的重要方式，优化的网络簇状拓扑结构可 以明显地降低网络的能耗。ＬＥＡＣＨ［２］ 路由协议是一种典型 的无线传感器网络分簇算法，研究证明ＬＥＡＣＨ协议可以节省网络中１５％的能量。但ＬＥＡＣＨ算法同时也具有簇分布不均匀、能量均衡度低、网络生存时间短、无法进行有效的数据融合操作等缺陷。本文在分析ＬＥＡＣＨ优缺点的基础上，提出一种全新的无线自组织网络自适应均匀分簇的数据融合算法ＡＤＵＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　 ｄａｔａ　ａｇ－ｇｒｅｇａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）。ＡＤＵＣ算法使用动态自适应均匀分簇机制和自适应加权数据融合方法，在保证簇结构均匀分布、节点负载均衡、 网络生存期延长的前提下，可以高效、精确地进行数据融合操作，在明显节省网络能量的同时，提高了监测数据的精度。 １　相关工作 １．１　ＬＥＡＣＨ算法 ＬＥＡＣＨ算法的基本思想是划分固定时间为监测周期，每个监测周期分为簇准备阶段和实时监测阶段，在每个监测周期开始时，首先进行等概率的簇首随机选择操作，将网络能耗平均分配到各个节点上，以达到延长网络生存期的目的。每个节点在簇准备阶段生成一个０到１之间的随机数，当随机数小于选择门限参数Ｔ（ｎ）时，该节点为簇首节点，否则该节点自动成为簇成员节点，并选择最近的簇首节点进行簇加入操作。选择门限参数Ｔ（ｎ）的取值动态地随监测周期数进行调整。当簇结构形成后，网络自动进入实时监测阶段，簇首节点将簇成员节点发送过来的数据进行融合后发送到基站节点。 · ３０１·

数据融合技术概述

数据融合是WSN中非常重要的一项技术，也是目前的一个研究热点，通过一定算法将采集到的数据进行各种网内处理，去除冗余信息，减少数据传输量，降低能耗，延长网络生命周期。本文以从降低传输数据量和能量方面对数据融合方法进行分类，介绍其研究现状。 1.与路由相结合的数据融合 将路由技术和数据融合结合起来，通过在数据转发过程中适当地进行数据融合，减轻网络拥塞，延长网络生存时间[1]。 1.1查询路由中的数据融合 定向扩散（directed diffusion）[2]作为查询路由的代表，数据融合主要是在其数据传播阶段进行，采用抑制副本的方法，对转发过的数据进行缓存，若发现重复数据将不予转发，该方法有很好的能源自适应性，但是他只能在他选择的随机路由上进行数据融合，并不是最优方案。 1.2分层路由中的数据融合 Wendi Rabiner Heinzelman 等提出了在无线传感器网络中使用分簇概念,其将网络分为不同层次的LEACH 算法[3] :通过某种方式周期性随机选举簇头,簇头在无线信道中广播信息,其余节点检测信号 并选择信号最强的簇头加入,从而形成不同的簇。每个簇头在收到本簇成员后进行数据融合处理，并将结果发送给汇集节点。LEACH算法仅强调数据融合的重要性，但未给出具体的融合方法。TEEN是LEACH 算法的改进[4]，通过缓存机制抑制不需要转发的数据，进一步减少数据融合过程中的数据亮。

1.3链式路由中的数据融合 Lindsey S 等人在L EACH 的基础上,提出了PEGASIS 算法[5]每个节点通过贪婪算法找到与其最近的邻居并连接,从而整个网络形成一个链,同时设定一个距离Sink 最近的节点为链头节点,它与Sink进行一跳通信。数据总是在某个节点与其邻居之间传输,节点通过多跳方式轮流传输数据到Sink 处，位于链头节点和源节点之间的节点进行融合操作，最终链头节点将结果传送给汇聚节点。链式结构使每个节点发送数据距离几乎最短，比LEACH节能，但增大了数据传送的平均延时，和传输失败率。PEDAP (power efficient data gathering and aggregation protocol) [6]协议进一步发展了PEGASIS 协议,其核心思想是把WSN 的所有节点构造成一棵最小汇集树(minimum spanning tree) 。节点不管在每一轮内接收到多少个来自各子节点的数据包,都将压缩融合为单个数据包,再进行转发,以最小化每轮数据传输的 总能耗。然而,PEDAP 存在难以及时排除死亡节点(非能量耗尽) 的缺点。 2.基于树的数据融合 现有的算法有最短路径树（SPT）、贪婪增量树（GIT）、近源汇集树（CNS）和Steiner树以及他们的改进算法。Zhang [7]提出 DCTC(dynamic convey tree based collaboration) 算法。通过目标附近的节点协同构建动态生成树,协同组节点把测量数据沿确定的生成树向根节点传输,在传输过程中,汇聚节点对其子生成树节点的数 据进行数据融合。Luo [8-9]了MFST (minimum fusion steiner t ree)

什么是媒介融合

一、什么是媒介融合？ “媒介融合”其本意是指各种媒介呈现出多功能一体化的趋势，这种关于媒介融合的想象更多的集中于将电视、报刊等传统媒介融合在一起。“媒介融合”( Media Convergence)这一概念最早由美国马萨诸塞州理工大学的浦尔教授提出。 媒介融合的实质是消费者可以用无所不能的终端通过无处不在的网络，获取各自所需要的服务。 定义 1.媒介融合概念的提出始于20世纪80年代的美国。其最简单的定义是将原先属于不同类型的媒介结合在一起。美国马塞诸塞州理工大学教授I·浦尔认为，媒介融合就是指各种媒介呈现出多功能一体化的发展趋势。 2.美国新闻学会媒介研究中心主任Andrew Nachison 将“融合媒介”定义为“印刷的、音频的、视频的、互动性数字媒体组织之间的战略的、操作的、文化的联盟”，他强调的“媒介融合”更多是指各个媒介之间的合作和联盟。 3.喻国明教授在《传媒经济学》中认为，媒介融合是指报刊、广播电视、互联网所依赖的技术越来越趋同，以信息技术为中介，以卫星、电缆、计算机技术等为传输手段，数字技术改变了获得数据、现像和语言三种基本信息的时间、空间及成本，各种信息在同一个平台上得到了整合，不同形式的媒介彼此之间的互换性与互联性得到了加强，媒介一体化的趋势日趋明显。 类型 “新闻业融合”五种类型 广义的“媒介融合”包括一切媒介及其有关要素的结合、汇聚甚至融合，不仅包括媒介形态的融合，还包括媒介功能、传播手段、所有权、组织结构等要素的融合。媒介融合是一个不断发展的过程。 早在2003年，美国西北大学教授戈登便归纳了美国当时存在的五种“媒介融合”（“新闻业融合”）的类型,前三种是从“媒介组织行为”来划分的，后两种则是以从业人员的角度进行划分的： 1.所有权融合 大型的传媒集团拥有不同类型的媒介，因此能够实施这些媒介之间的内容相互推销和资源共享，如美国佛罗尼达坦帕市的媒介综合集团，美国俄亥俄州的新闻电讯集团，都是将各自在同一地区所拥有的报纸、广播电台、电视台和网站进行了融合。 2.策略性融合 指所有权不同的媒介之间在内容上共享，如分属不同媒介集团的报社与电视台之间进行合作，相互推介内容与共享一些新闻资源。 3.结构性融合 这种融合与新闻采集与分配方式有关，如美国《奥兰多哨兵报》决定雇用一个团队做多媒体的新闻产品，使报纸新闻能够加工打包后出售给电视台。在这种合作模式中，报纸的编辑记者可能作为专家到合作方电视台去做节目，对新闻进行深入报道与解释。 4.信息采集融合 这主要指新闻报道层面上一部分新闻从业者需要以多媒体融合的新闻技能完成新闻信息采集。前文中谈到的“超级记者”的工作便属此类。 5.新闻表达融合 这主要指记者和编辑需要综合运用多媒体的、与公众互动的工具与技能完成对新闻事实的表达。 媒介融合的特征

卡尔曼滤波数据融合算法

/********************************************************* // 卡尔曼滤波 //********************************************************* //在程序中利用Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt计算出陀螺仪积分出的角度，其中Q_bias是陀螺仪偏差。 //此时利用陀螺仪积分求出的Angle相当于系统的估计值，得到系统的观测方程；而加速度计检测的角度Accel相当于系统中的测量值，得到系统状态方程。 //程序中Q_angle和Q_gyro分别表示系统对加速度计及陀螺仪的信任度。根据Pdot = A*P + P*A' + Q_angle计算出先验估计协方差的微分，用于将当前估计值进行线性化处理。其中A 为雅克比矩阵。 //随后计算系统预测角度的协方差矩阵P。计算估计值Accel与预测值Angle间的误差Angle_err。 //计算卡尔曼增益K_0,K_1，K_0用于最优估计值，K_1用于计算最优估计值的偏差并更新协方差矩阵P。 //通过卡尔曼增益计算出最优估计值Angle及预测值偏差Q_bias，此时得到最优角度值Angle 及角度值。 //Kalman滤波，20MHz的处理时间约0.77ms； void Kalman_Filter(float Accel,float Gyro) { Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt; //先验估计 Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分 Pdot[1]=- PP[1][1]; Pdot[2]=- PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; // Pk-先验估计误差协方差微分的积分 PP[0][1] += Pdot[1] * dt; // =先验估计误差协方差 PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle; //zk-先验估计 PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[1][0]; E = R_angle + C_0 * PCt_0; K_0 = PCt_0 / E;

多传感器数据融合算法知识讲解

多传感器数据融合算 法

一、背景介绍： 多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、kalman滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。 多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、不确定性理论、最优化理论、模式识别、神经网络和人工智能等。多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。 多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、互补来克服单个传感器的不确定和局限性，并提高系统的有效性能，进而得出比单一传感器测量值更为精确的结果。数据融合就是将来自多个传感器 或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。当系统中单个传感器不能提供足够的准确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。数据融合技术扩展了时空覆盖范围，改善了系统的可靠性，对目标或事件的确认增加了可信度，减少了信息的模糊性，这是任何单个传感器做不到的。 实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。 信号级融合方法最简单、最直观方法是加权平均法，该方法将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。 多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法，但在不少应用领域根据各自的具体应用背景，已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。多传感器数据融合的常用方法基本上

信息融合的分类方法

一、信息融合技术分类： 多源信息融合技术分为假设检验型信息融合技术、滤波跟踪型信息融合技术、 聚类分析型信息融合技术、模式识别型信息融合技术、人工智能型信息融合技术等。 1、假设检验型信息融合技术 假设检验型信息融合技术是以统计假设检验原理为基础，信息融合中心选择某 种最优化假设检验判决准则执行多传感器数据假设检验处理，获取综合相关结论。 2、滤波跟踪型信息融合技术 滤波跟踪型信息融合技术是将卡尔曼滤波(或其他滤波)航迹相关技术由单一传 感器扩展到多个传感器组成的探测网，用联合卡尔曼滤波相关算法执行多传感器滤波跟踪相关处理。 3、聚类分析型信息融合技术 聚类分析型信息融合技术是以统计聚类分析或模糊聚类分析原理为基础，在多 目标、多传感器大量观测数据样本的情况下，使来自同一目标的数据样本自然聚集、来自不同目标的数据样本自然隔离，从而实现多目标信息融合。 4、模式识别型信息融合技术 模式识别型信息融合技术是以统计模式识别或模糊模式识别原理为基础，在通 常的单一传感器模式识别准则基础上建立最小风险多目标多传感器模式识别判决 准则，通过信息融合处理自然实现目标分类和识别。 5、人工智能信息融合技术 人工智能信息融合技术将人工智能技术应用于多传感器信息融合，对于解决信 息融合中的不精确、不确定信息有着很大优势，因此成为信息融合的发展方向。智能融合方法可分为：基于专家系统的融合方法；基于神经网络的融合方法；基于生物基础的融合方法；基于模糊逻辑的融合方法等。

二、按融合判决方式分类： 多源信息融合的融合判决方式分为硬判决方式和软判决方式。所谓硬判决或软判决指的是数据处理活动中用于信号检测、目标识别的判决方式。每个传感器内部或信息融合中心都既可选用硬判决方式，也可选用软判决方式。 1、硬判决方式 硬判决方式设置有确定的预置判决门限。只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送”确定无疑”的判决结论。这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。 2、软判决方式 软判决方式不设置确定不变的判决门限。无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。这些评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。 三、按信息融合处理层次分类： 按信息融合处理层次分类，多源信息融合可分为数据层信息融合、特征层信息融合、决策层信息融合等。 1、数据层信息融合 数据层信息融合联合来自每一个传感器的原始数据，其优点是信息丰富，结果精确，但是通讯和运算量大，数据需要预处理，传感器之间往往要求同质或者同等精度。主要的数学方法是：加权平均法、卡尔曼滤波[147,148]、贝叶斯估计、参数估计法等，与信号处理有一定的相似性。 2、特征层信息融合 特征层融合联合从观测量中提取的特征向量，既保持足够数量的重要信息，又实现信息压缩，有利于实时性；但是不可避免地会有某些信息损失，精确性有所下降，因而需对传感器预处理提出较严格的要求。主要的数学方法是：分离