數據融合演算法有哪些

① 多感測器信息融合有哪些常用的融合演算法

感測器(英文名稱:transcer/sensor)是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，並能將感受到的信息，按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。
感測器的特點包括:微型化、數字化、智能化、多功能化、系統化、網路化。它是實現自動檢測和自動控制的首要環節。感測器的存在和發展，讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官，讓物體慢慢變得活了起來。通常根據其基本感知功能分為熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大類。

② 信息融合結構和常用基本方法有哪些

從幾何角度,結構通常可以分三類：1、桿件結構：通常由若干根桿件互相聯結組成.桿件的幾何特徵是其長度遠大於橫截面上兩個方向的尺度.2、板殼結構：厚度遠小於其長度和寬度.外形為平面稱為薄板,外形為曲面則稱為薄殼.

③ D-S證據理論數據融合 具體演算法

m (O)=（m1 (O)×m2 (O)+m1 (O)×m2 (Θ)+m2(O)×m1 (Θ)）=0.3464
m(Θ)= m1(Θ) × m2(Θ)=0.6536
難道標准答案有誤？

④ 信息融合的方法

利用多個感測器所獲取的關於對象和環境全面、完整信息，主要體現在融合演算法上。因此，多感測器系統的核心問題是選擇合適的融合演算法。對於多感測器系統來說，信息具有多樣性和復雜性，因此，對信息融合方法的基本要求是具有魯棒性和並行處理能力。此外，還有方法的運算速度和精度；與前續預處理系統和後續信息識別系統的介面性能；與不同技術和方法的協調能力；對信息樣本的要求等。一般情況下，基於非線性的數學方法，如果它具有容錯性、自適應性、聯想記憶和並行處理能力，則都可以用來作為融合方法。多感測器數據融合雖然未形成完整的理論體系和有效的融合演算法，但在不少應用領域根據各自的具體應用背景，已經提出了許多成熟並且有效的融合方法。

⑤ wsn數據融合的主要方法有哪些

傳器(英文名稱:transcer/sensor)種檢測裝置能受測量信息並能受信息按定規律變換電信號或其所需形式信息輸滿足信息傳輸、處理、存儲、顯示、記錄控制等要求
傳器特點包括:微型化、數字化、智能化、功能化、系統化、網路化實現自檢測自控制首要環節傳器存發展讓物體觸覺、味覺嗅覺等官讓物體慢慢變起通根據其基本知功能熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏元件、色敏元件味敏元件等十類

⑥ 請問 信息融合的演算法有哪幾種包括同源和異源的。萬分感謝！

對不起，不是很清楚

⑦ 設計一種圖像數據融合演算法，對多聚焦圖像進行融合

融合演算法fusion
algorithm
如：（多感測器單目標位置融合演算法）
經緯儀引導數據的數據融合可以採用參數估計融合演算法，即對8組引導數據，按照某種估計准則函數
融合演算法fusion
algorithm
如：（多感測器單目標位置融合演算法）
經緯儀引導數據的數據融合可以採用參數估計融合演算法，即對8組引導數據，按照某種估計准則函數

⑧ 多源異構數據融合技術要用到什麼演算法

經緯儀引導數據的數據融合可以採用參數估計融合演算法，即對8組引導數據，按照某種估計准則函數，利用引導數據序列對目標在空間的位置值作出估計，得到目標准確的位置值，消除引導過程中的不確定性。 為准確估計目標的位置值(以Y為例)，對8組引導數據進行線性觀測，得到的引導值為Cj，Y,j=1，2，3，…，n，其中：Cj為常值。 由於觀測有誤差，實際所得的引導值為：Ej＝CjY十cj，其中ej為觀測誤差，服從均值為0的正態分布。 依據Bayes後驗估計理論，可得到n個引導數據的狀態最優估計為： ＾Yop，(E1E2E3...En)＝maxP(Y│E1E2E3...En) (1) Y＾ 即位置的數據融合問題，可以轉化為求出滿足Y的最大後驗概率maxP(Y│E)的估計值Y（E）的問題。在經緯儀實時測量中，對多路引導源的異構引導數據，採用分布圖法進行數據合理性檢測，採用參數估計的邏輯規則進行數據融合，消除各引導數據的不確定性，可以獲得更准確、更可靠的引導數據，從而提高整個測量系統的工作性能。即使某一個甚至幾個引導源工作同時不正常時，其他引導源不受影響獨立地提供信息，指揮中心仍可依據非失效的引導數據獲知目標的准確位置，將失效的經緯儀很快的引導到目標觀測點，降低了整個測量系統的脆弱程度。

⑨ GIS不同格式數據之間的融合有哪些方法

從表現形式上,地學數據可分為以下幾類:①地質、物探、化探等測量數據;②地形圖、地質圖、遙感圖等圖形、圖像數據;③各種經驗性、描述性數據。鑒於目前的研究現狀,我們認為地學數據融
合的關鍵問題如下:①空間遙感數據與地面測量數據的融合;②各地面測量數據之間的融合;③不同空間測量手段獲取的數據間的融合;④定量數據與經驗性、知識性數據的融合

①一般的地學數據整合模式是：
1、數據包括感測器收集數據的直接數據和專家經驗知識和描述性文字等間接數據；
2、首先是初級濾波，主要是對各種數據源的、有不同量級、不同量綱、不同表現形式的數據作第一次規整；
3、然後是一級處理是對各種數據集的操作,包括校對、識別、相關分析、數據或變數的綜合等,形成的結果有的可直接進入到數據管理系統供用戶使用,有的進入到二級處理；
4、二級處理是對目標的評估,即根據前面的操作,協同利用各數據源對目標進行識別和評估,並盡可能給出評估的精度,最後將結果送至數據管理系統。
5、最後利用GIS的空間數據管理能力,將結果轉換為空間圖層的方式,可極大地方便用戶的使用和對空間分析功能的支持。

②遙感圖像處理中的數據融合
1、「融合」這一術語在遙感圖像的處理中已不是新名詞了。它主要是對不同感測器、不同波段、不
同時相的影像進行融合處理,處理的目的多是為提高圖像光譜解析度和空間解析度。
2、應用圖像處理方法時,首先對原始圖像進行嚴格的配準是非常必要的。目前基於圖像處理的數據融合主要有以下3個方面:①基於像元的融合（來自兩個不同特性的影像的加權融合）;②基於特徵的融合（是在①的基礎上加入特徵的提取與分離）;③基於判決水平的融合（高層次的決策融合，通常是面向特定應用的融合）。

③VGE中的數據融合
1、VGE即虛擬地理環境，它是一種綜合應用各種技術製造逼真的人工模擬環境,並能有效地模擬人在自然環境中的各種感知系統行為的高級的人機交互技術。為了達到對現實世界的真實模擬必然需要用到大量的地理數據，其中3維數據的應用尤為重要！
2、由於獲取的數據，包含有不同的領域，不同的格式，所以需要設計統一的數據介面，這個可以通過FME實現。
3、由於部分領域數據可能不具有明確的地理坐標，所以還需要根據其地理參考信息做出一系列的配准，投影轉換等操作。
4、建立統一的空間資料庫，對數據加以統一組織，存儲與管理。
5、最後就是多源數據的可視化與交互，這個涉及到具體的計算機技術就不做展開了。

以上回答為個人總結，希望對你有幫助~