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模糊集技术在信息融合应用领域-图像分析
所属分类：显微镜百科 点击次数：152 发布日期：2022-06-20
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模糊集技术在信息融合应用领域-图像分析 模糊集方法 模糊集方法是用某种模型系统地反映数据融合过程的不确定性，并通过模糊推理来完成数据融合。其中模糊聚类是按照一定标准对用一组参数表示的样本群进行分类的过程。模糊聚类的过程，也就是样本中的特征参数被融合、样本按标准被分类的过程。3与选定一种相似性度量、差别检验以及停止规则后，就可以得到一种特定的聚类分析算法。自从模糊集方法提H{以后，作为乘积夺11jj上模糊集的模糊关系得到了广泛的应用。朋模糊性偏序关系进行决策、模糊序关系选择规则的一些性质、基于选择函数的序关系的结构、用模糊协调性1j非小阱凋性对多准则备选对象的评估信息进行融合分类等课题相继被研究。 神经网络方法 神经网络方法是在现代神经生物学和认知科学对人类信息处理研究成果的甚础上提出的，具有良好的容错性、层次性、可塑性、自适应性、联想记忆和){二行处理能力。近年来，神经网络已经被成功地应用于信息融合中的状态估汁问题、、Rowlev H．A．等利用神经网络实现了景象匹配，即利用神经网络对实时图像进行自动选取，判断实时图像质量的优劣，除去劣质图像，再进行匹配计算，从而提高了图像匹配算法的鲁棒性和稳定性。将神经网络与其他方法相结合进行信息融合技术的研究效果显著，已经形成了一种趋势。例如，D—s证据理论与神经网络、粗集与神经网络以及遗传算法与神经网络等的结合。 除了上述常见的四种融合方法外，应用于信息融合的方法还很多，比如卡尔曼滤波、支持向量机、遗传算法、小波分析理论以及一些简单的推理方法等。由于信息融合应用领域相当广泛，单独采用一种方法往往具有一定局限性，将各种方法进行优势集成逐渐成为信息融合算法研究的重点。
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