电子设计工程
Electronic Design Engineering
第24卷Vol.24第12期No.122016年6月Jun.2016
收稿日期：2015-06-24
稿件编号：201506219
作者简介：姜建华（1978—），男，湖北洪湖人，博士研究生，讲师。研究方向：计算机应用技术。
数据融合本质上是对来自多方数据的协同处理，以达到减少冗余、综合互补和捕捉协同信息的目的，该技术已成为数据处理、目标识别、态势评估以及智能决策等领域的研究热点。文献[1]基于统计和人工智能方法，研究了多传感器数据融合技术；文献[2]研究了移动地理信息系统中的多源异构数据组织与管理，建立了多源异构数据融合模型；文献[3]将无线传感器网络和数据融合技术相结合，提出了一种Kalman 滤波分批估计融合算法；文献[4]研究了物网联网环境下海量多源异构数据融合方法，并成功应用于目标定位跟踪过程中；文献[5]研究了高铁信号系统基于异构数据融合的智能维护决策架构，提高了决策的准确性和有效性；文献[6]研究了数字矿山建设过程中的多源异构数据融合技术，保证了数字矿山建设中基础信息平台的安全稳定和高效。
数据的表示方式除了数值外，还存在着语言或符号等其他描述形式，多种描述导致了数据信息在结构和语义上的模糊性、差异性和异构性。另一方面，决策过程需要综合考虑多方面的异构数据信息，并通过对数据信息的融合处理来制定最终决策。因此，文中从异构数据的特点出发，研究一种支持多用户决策的多源异构数据融合方法。
1
多源异构数据融合模型
1.1
多源异构数据融合方法
数据融合按操作级别分为数据级融合、特征级融合以及
决策级融合。本文研究多数据源在决策级上的融合，其方法主要有权重平均法、D-S 证据理论和投票表决等。
1）权重平均法
采用移w i t ij 计算各数据源对决策的支持度值，w i 为数据源i 权重，t ij 为数据源i 对第j 决策的支持度，该方法根据支持度的大小判断决策方案的优劣，具有易操作、考虑了数据源的重要程度等特点，但权重的确定包含着主观因素。
2）D-S 证据理论
将待识别对象所有可能结果构成的空间定义为识别框架D ，其子集记为2D ，坌A 哿D ，定义：
m :2D →[0，1]
其中：m （准）=0，移A 哿2D
m （A ）=1，准为空集，则m 为2D 上的
基本概率分配函数（BPAF ），它实际上是根据证据对D 的子集进行信任度分配。
一种多源异构数据融合方法及其应用研究
姜建华1，洪年松2，张广云1
（1.广东科学技术职业学院计算机工程学院，广东珠海519090；
2.浙江工贸技术职业学院信息传媒学院，浙江温州325003）
摘要：针对基于多源数据融合的多用户决策问题，建立了多源异构数据融合模型，研究了基于三角模糊数的异构数据统一量化表示方法，采用有序加权平均算子融入决策者的偏好，设计了一种支持多用户决策的多源异构数据融合算法。实际应用表明，本文设计的算法能解决多源异构数据在结构和语义上的模糊性、差异性和异构性等问题，通过在数据融合过程中考虑决策者偏好，提高了多用户决策结果的可靠度。关键词：多源异构数据；数据融合；三角模糊数；有序加权平均中图分类号：TN01
文献标识码：A
文章编号：1674-6236（2016）12-0033-04
Research on multi -source heterogeneous data fusion and its application
JIANG Jian -hua 1，HONG Nian -song 2，ZHANG Guang -yun 1
（1.School of Computer Engineering &Technology ，Guangdong Institute of Science &Technology ，Zhuhai 519090，China ；
2.College of Information and Communications ，Zhejiang Industry &Trade Polytechnic ，Wenzhou 325003，China ）Abstract:As to the multi -source data fusion based multi-user decision ，a model of multi -source heterogeneous data fusion was designed.Triangular fuzzy number based uniform quantity description of multi -source data was researched.The ordered weight average （OWA ）was used to deal with the preference of decision -maker and a data fusion algorithm for decision making was designed.At last ，practical application shows the algorithm can solve the problems of semantic ambiguity ，difference and heterogeneity of multi -source heterogeneous data ，and the reliability of decision results was improved by considering data maker's preference into the process of data fusion.
Key words:multi -source heterogeneous data ；data fusion ；triangular fuzzy number ；ordered weight average
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