信息融合技术 1引言 融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期，当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。 融合是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。 多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别，其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。 2信息融合的结构模型 由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前还没有统一的关于融合过程的分类。
2.1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合和决策层融合。 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面，采用经典的检测和估计方法。特征层融合可划分为两大类:一类是目标状态信息融合，目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类是目标特性融合，它实质上是模式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应技术。 决策层融合是指不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成处理，其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。然后通过关联处理、决策层触合判决，最终获得联合推断结果。 2.2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)和λ -JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)和第四层提取(即过程提取)。模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割，并且可以采用不同的方法来实现它们。 λ-JDL模型为JDL模型的简化，把0层包含进了1层，4层融入其他各层中。
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。
盘州市第五中学生综合素质评价方案根据《教育部关于积极推进中小学评价与考试制度改革的通知》（教基〔2002〕26号）、教育部《普通高中课程方案（实验）》（教基〔2 003〕6号）和《教育部关于进一步加强普通高中新课程实验的指导意见》（教基〔2005〕6号）的要求，结合我校实际，制定本方案。 一、指导思想 普通中学学生综合素质评价是贯彻国家的教育方针，全面实施素质教育的基本要求。在对普通高中学生实施综合素质评价时，应力求内容全面、客观，程序科学、规范，关注学生全面协调发展，关注学生的特长和潜能。评价要遵循导向性、可操作性、公平性和发展性原则。 二、内容与要求 （一）我校学生综合素质评价包括道德品质、公民素养、学习能力、交流与合作、运动与健康、审美与表现等六个方面。 1. 道德品质。爱祖国、爱人民、爱劳动、爱科学、爱社会主义；遵纪守法、诚实守信、维护公德、关心集体、保护环境。 2. 公民素养。自信、自尊、自强、自律、勤奋；对个人的行为负责；积极参加公益活动；具有社会责任感。 3. 学习能力。有学习的愿望与兴趣，能运用各种学习方式来提高学习水平，有对自己的学习过程和学习结果进行反思的习惯；能够完成规定的物理、化学、生物等学科的实验操作；能够结合所学不同学科的知识，运用已有的经验和技能，独立分析并解决问题；具有初步的研究与创新能力。 4. 交流与合作。能与他一起确立目标并努力支实现目标，尊重并理解他人的观点与处境，能评价和约束自己的行为；能综合地运用各种交流和沟通的方法进行合作。 5. 运动与健康。热爱体育运动，养成体育锻炼的习惯，具备锻炼健身的能力、一定的运动技能和强健的体魄，形成健康的生活方式。 6. 审美与表现。能感受并欣赏生活、自然、艺术和科学中的美，具有健康的审美情趣；积极参加艺术活动，用多种方式进行艺术表现。 （二）评价等次
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/f214423002.html, 信息融合方法研究进展 作者：陈慈张敬磊盖姣云王云 来源：《科技视界》2019年第17期 【摘要】从信息融合的起源，功能模型，数学模型，在民事上的应用以及发展趋势对多 源信息融合进行介绍，指出该领域的研究趋势，为信息融合的研究发展提供一些借鉴和启示。 【关键词】信息融合;功能模型;数学模型;综述 中图分类号： TP202 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）17-0032-002 DOI：10.19694/https://www.doczj.com/doc/f214423002.html,ki.issn2095-2457.2019.17.014 Research Progress on Information Fusion Methods CHEN Ci ZHANG Jing-lei GAI Jiao-yun WANG Yun （School of Transportation and Vehicle Engineering
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多传感器信息融合方法综述 作者：吴秋轩， 曹广益 作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名： 机器人 英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次 参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.doczj.com/doc/f214423002.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx
分校综合素质 评价方案 一、指导思想 坚持“为学生终生幸福和发展奠基”的教育理念，坚持形成性评价与终结性评价相结合，以日常评价和学生的成长记录为基础，力求内容全面、客观，程序科学、规范，关注学生的全面协调发展，关注学生的特长和潜能，发挥评价促进学生发展的功能，建立科学的小学生发展性评价体系。通过评价，使学生不断认识自我、发现自我、完善自我，实现教育教学预定目标，促进学生综合素质不断提高。 二、评价原则 1.发展性原则。评价坚持学生的全面发展，注重学生发展过程，提高学生综合素质，培养学生创新精神。 2.过程性原则。评价要关注学生成长历程，把日常评价、成长记录与学科测试结合起来，把书面测试与平时作业、课堂表现、情景测验、行为观察、实验操作等结合起来，实现评价方式多样化。 3.激励性原则。评价要最大程度调动学生的积极性，肯定成绩，表彰先进，树立榜样，使学生发扬优点,改正缺点，让评价成为激励学生不断发展的动力。
4.科学性原则。评价要遵循教育规律与学生身心发展规律，建立科学的评价体系，运用科学的评价方法，既反映学生学业成绩，又彰显学生的个性、特长和发展潜能。努力获取学生德、智、体、美、劳诸方面素质的全面信息，关注学生的个性差异及特长发展，扩大评价的涵盖面。 5.互动性原则。评价要突出学生的主体地位，通过交流互动，实现学生自评、学生互评、教师评价和家长评价相结合，实现评价主体的多元化。 三、评价内容 小学生综合素质评价主要包括操行表现评价、学业发展评价和个性特长评价等三项内容。 1.操行表现评价：对照《小学生守则》、《小学生日常行为规范》，学生养成的道德品质与公民素养、学习习惯与生活能力、个性品质与情感态度等个人操行表现。 2.学业发展评价：对照各学科课程标准中列出的学习目标和各个学段学生应该达到的目标，学生学业达成与发展的状况。 3.个性特长评价：学生个性特长形成与发展的状况及学生在体育、科技、艺术比赛和各类学科素养竞赛获奖情况。 四、评价方法
信息分类方法 信息分类常见的分类方法有两种： 线分类法 线分类法又称层级分类法，是指将分类对象按所选定的若干分类标志，逐次地分成相应的若干层级类目，并排列成一个有层次逐级展开的分类体系。分类体系的一般表现形式是大类、中类、小类等级别不同的类目逐级展开，体系中各层级所选用的标志不同，同位类构成并列关系，上下位类构成隶属关系。由一个类目直接划分出来的下一级各类目之间存在着并列关系，不重复，不交叉。 线分类法应遵循的基本原则： 1. 在线分类法中，由某一上位类类目划分出的下位类类目的总范围应与上位类类目范围相同（都属于家具）。 2. 当一个上位类类目划分成若干个下位类类目时，应选择一个划分标志（按照制作原料）。 3. 同位类类目之间不交叉、不重复，并只对应于一个上位类（木椅、木凳、木桌、木箱、木架）。 4. 分类要依次进行，不应有空层或加层。 线分类法的优缺点： ? 优点：层次性好，能较好地反映类目之间的逻辑关系，使用方便，既适合于手工处理信息的传统习惯，又便于计算机处理信息。 ? 缺点：线分类体系存在着分类结构弹性差（分类结构一经确定，不易改动）、效率较低（当分类层次较多时，代码位数较长，影响数据处理的速度）。 面分类法 面分类法又称平行分类法，它是将拟分类的商品集合总体，根据其本身的属性或特征，分成相互之间没有隶属关系的面，每个面都包含一组类目。将每个面中的一种类目与另一个面中的一种类目组合在一起，即组成一个复合类目。 服装的分类就是按照面分类法组配的。把服装用的面料、款式、穿着用途分为三个互相之间没有隶属关系的“面”，每个“面”又分成若干个类目。使用时，将有关类目组配起来。如：纯毛男式西装，纯棉女式连衣裙等。 面分类法应遵循的基本原则： 1. 根据需要，应将分类对象的本质属性作为分类对象的标志。 2. 不同面的类目之间不能相互交叉，也不能重复出现。 3. 每个面有严格的固定位置。 4. 面的选择以及位置的确定应根据实际需要而定。 面分类法的优缺点： ? 优点：具有较大的弹性，可以较大量地扩充新类目，不必预先确定好最后的分组，适用于计算机管理。 ? 缺点：组配结构太复杂，不便于手工处理，其容量也不能充分利用。 信息编码是将某一类信息赋予一定的符号，为了满足实际业务应用，编码需要具备以下基本原则： 1. 唯一性:编码必须保证每一个编码对象对应仅有一个代码。 2. 可扩展性: 代码结构必须能够适应编码对象不断增加的需要 3. 简单性：在不影响代码的容量和可扩展性的情况下, 代码尽量简短明确,以
模糊综合评价 模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。其基本步骤可以归纳为： ①首先确定评价对象的因素论域 可以设N 个评价指标，12(,, ...)n X X X X =； ②确定评语等级论域 设12n =(W ,W , ...W )A ，每一个等级可对应一个模糊子集，即等级集合。 ③建立模糊关系矩阵 在构造了等级模糊子集后，要逐个对被评事物从每个因素(=1,2,,n)i X i ……上 进行量化，即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度i X （R ），进而得到模糊关系矩阵11112122122212nm ......=..................m m n n n nm X r r r X r r r X r r r ??????????????????????????（R ）（R ）R=（R ），其中，第i 行第j 列元素，表示某个被评事物i X 从因素来看对j W 等级模糊子集的隶属度。 ④确定评价因素的权向量 在模糊综合评价中，确定评价因素的权向量：12(,, ...)n U u u u =。一般采用层 次分析法确定评价指标间的相对重要性次序。从而确定权系数，并且在合成之前归一化。 ⑤合成模糊综合评价结果向量 利用合适的算子将U 与各被评事物的R 进行合成，得到各被评事物的模糊综合评价结果向量B 即：
111212122 2121212nm ......(,, ...)(,, ...)...............m m n m n n nm r r r r r r U R u u u b b b B r r r ??????===??????d 其中，i b 表示被评事物从整体上看对j W 等级模糊子集的隶属程度。 ⑥对模糊综合评价结果向量进行分析 实际中最常用的方法是最大隶属度原则，但在某些情况下使用会有些很勉强，损失信息很多，甚至得出不合理的评价结果。提出使用加权平均求隶属等级的方法，对于多个被评事物并可以依据其等级位置进行排序。
辛集镇于村小学学生综合素质评价方案一、评价的指导思想： 以《基础教育课程改革纲要》为指导，全面落实《教育部关于积极推进中小学评价与考试制度改革的通知》精神，贯彻以学生发展为本的教育理念，关注每一个学生的全面发展、持续发展和终身发展。 二、评价目的： 1、通过评价，让学生明确学业的发展方向，帮助学生制定自己的学业发展目标，实现自我认识、自我教育和自我发展，为终身学习奠定基础。 2、通过评价，使教师树立正确的学生学业评价观，了解科学的评价理论和方法，改变教学行为方式，促进教师专业发展 二、评价内容： 评价内容包含学生品德和学业两方面。 （一）品德方面 做好小学生思想品德素质评价，继续使用《小学生思想品德素质评价表》。思想品德是学生个体道德表现、政治立场、世界观、人生观的总称。小学生正处在思想品德的形成期和完善期，思想品德教育是基础教育的主要内容，它对青少年健康成长和学校工作起着导向、动力、保证作用。因此，我校始终把小学生思想品德教育放在首位。除常规教育外，我们设继续使用《小学生综合素质评价表》。从“热爱祖国关心集体”、“意志坚强勤奋学习”、“热爱科学活动积极”、“勤
俭节约爱护公物”、“遵守纪律知法守法”、“文明礼貌谦虚向上”、“讲究卫生锻炼身体”、“热爱劳动会管自己”、“事实求是说到做到”、“助人为乐诚实勇敢”十个方面对学生进行评价。根据学生的年龄特点及心理发育水平，我们分低、中、高段对1—6年级设计不同的评价内容和标准。 （二）学业方面 学业方面是由实践检测（平时课堂表现、家庭作业完成情况）和期末考试两部分组成。 1．实践检测的内容和形式，根据学科不同有所区别，讲究操作的实效性。 语文：学生朗读，课外阅读，口语交际，作业。 数学：计算，动手操作，设计制作、作业。 英语：英语会话，歌曲及诗歌展示，作业。 2、期末考试 期末考试的内容主要有以下一些：基础知识；运用所学知识解决简单问题的能力；综合运用所学知识解决较复杂问题的能力；运用所学知识和方法探求新知的能力；解决问题策略的发散性、求异性和灵活性。认真落实有关期末考试的指示精神，检测继续实行闭卷考试及等级制评定的方式。 （三）结果呈现 1、学业成绩的评定：由学校、教师自行组织，将平时的学习表现，单元测试，作业情况进行有侧重地进行汇总；再和期末检测进行综合，
什么是面分类法[1] 面分类法是将要分类的事物或对象的若干个属性或特征视为若干个面，每个面又可以分成彼此独立的若干类目，使用时根据需要将这些面中的类目组合在一起，形成一个复合类目。 面分类法结构[1] 面分类法的基本原则[2] 在选用面分类法时，应遵循以下几条基本原则：
(1)根据需要，选择分类对象本质的属性或特征作为分类对象的各个“面”； (2)不同“面”的类目不应相互交叉，也不能重复出现； (3)每个“面”有严格的固定位置； (4)“面”的选择以及位置的确定，应根据实际需要而定。 面分类法的优缺点[2] 面分类的主要优点是分类结构上具有较大的柔性，即分类体系中任何一个”面”内类目的变动，不会影响其它”面”，而且可以对”面”进行增删。再有，”面”的分类结构可根据任意”面”的组合方式进行检索，这有利于计算机的信息处理。 面分类的主要缺点是不能充分利用编码空间。例如，在上面的服装分类中，纯毛男式连衣裙的搭配是毫无意义的，在实际编制代码体系时，到底采用哪一种分类方法，要根据课题中需要解决的问题而定。有时，还可根据事物的特征，在一个分类体系中，同时运用线分类法和面分类法。
面分类法 面分类法也称平行分类法，它是把拟分类的商品集合总体。根据其本身固有的属性或特征，分成相互之间没有隶属关系的面，每个面都包含一组类目。将某个面中的一种类目与另一个面的一种类目组合在一起，即组成一个复合类目。面分类法具有类目可以较大量地扩充、结构弹性好、不必预先确定好最后的分组、适用于计算机管理等优点，但也存在不能充分利用容量、组配结构太复杂、不便于手工处理等缺点。 面分类法则将整形码分为若干码段，一个码段定义事物的一重意义，需要定义多重意义就可以采用多个码段。这种代码的数值当然也可以在数轴上找到表达，然而，一根数轴却只能约束一重意义上父类与子类的从属关系，多重意义的约束就要用多根数轴来实现，也就是说一个码段对应一根数轴。面分类是若干个线分类的合成。 基于这一理解，线分类法应该属于1维分类法，面分类法则为2维或多维的分类法。 现实生活中，面分类法的应用可谓广泛，以大家熟悉的15位的身份证号码为例：第一段(前6位)
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。 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。 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。
油田开发效果综合评价指标筛选的组合方法 李斌1毕永斌2潘欢2樊会兰2 （1中国石油冀东油田公司2中国石油冀东油田公司勘探开发研究院） 摘要随着油田开发工程的发展，需要改变过去对油田开发效果单一评价及确定评价指标凭经验的状况，必须要进行综合评价。而筛选评价指标又是进行综合评价的前提。筛选的正确与否，关系到评价结果的可靠与可信。在简单分析了筛选方法的利弊后，采用简化的专家一次打分法、比重法和聚类分析法的组合方法。组合筛选方法将定性与定量指标相结合，技术、经济、管理等方面指标相结合，从系统论的整体性出发，在影响油田开发效果的因素中优化筛选出具有代表性、独立性，并能反映评价油田开发效果指标，避免了因量纲、单位、数值量级的不同，而造成的筛选前需进行评价指标一致化与无因次化处理，降低了计算量，提高了工作效率，简单便捷。从筛选评价指标两种方法的结果看，应该说是可行的。 关键词油田开发影响因素筛选指标综合评价组合方法 The combination method of screening in comprehensive evaluation index of Oilfield development effect LI Bin Biyongbin panhuan jidong oilfield company of CN PC Abstract:It is necessary to carry out comprehensive evaluation and need to change the past in oilfield exploitation effect a single evaluation and the evaluation indexes of the situation with experience along with the development of oilfield development project. Screening evaluation index is the premise of the comprehensive evaluation. The screening of the correct or not, related to the evaluation results reliable and credible . Use combination method of simplified experts a scoring method, method of specific gravity and Clustering analysis after analyzes the advantages and disadvantages of screening method. Combination screening method combined the qualitative and quantitative and combined with technology, economy, management and so on various index, From the viewpoint of the integrity of the system theory, optimization Selected representative, independence, and can reflect the evaluation index of oilfield development effect from Influence factors of oilfield development effect, I t avoids uniformization and non-dimensional processing because of the different of Dimension, unit, orders of magnitude different. It reduces the computational complexity, improve work efficiency, simple and convenient. It is
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
2008年新业务发展能力综合评估考核办法 （讨论稿） 根据集团公司相关文件精神，为全面评估全省各市州分公司新业务发展的综合能力，引导分公司树立科学发展观，不断提升新业务持续发展能力，特制定全省新业务发展水平和发展能力综合评估考核办法。 一、制定考核评估指标的基本原则 1、结果与过程并重：一方面要能够反映新业务运作的绩效结果，另一方面能够反映新业务运作的过程表现； 2、通过相对指标的设置，使评估结果尽可能与分公司经济基础无关； 3、鼓励新产品开发、优化、营销创新，提升持续发展能力； 4、指标设置反映当前工作重点，并可进行动态调整。 二、评估考核体系指标架构 新业务发展能力综合评估考核指标从四个方面对分公司新业务发展进行综合评估： 1.新业务绩效指标：对KPI指标及关键绩效指标进行评估； 2.业务推广指标：增值业务推广能力指标，评估省公司统一 部署营销活动的落地执行情况； 3.管理指标：对各市州分公司在合作管理、运营管理、终端 管理等工作要求落实情况进行评估； 4、创新学习指标：重点对各市州分公司在产品开发与优化、
产品创新、业务培训等方面工作进行评估。
三、各考核指标计分方法和标准 （一）重点增值业务绩效及质量指标 1、KPI业务（10分） 当分公司增值业务KPI完成指标时，得10分，未完成指标，根据新业务KPI得分情况得出此项指标分值。 2、成熟业务绩效及质量指标（8分） （1）户均点对点短信条数（2分） 达到120条/户及以上，得满分2分；比07年户均条数每提升1%,得0.1分,满分2分 （2）彩铃活跃度（2分） 达到40%及以上，得满分2分；07年底活跃度在15%以下的公司,活跃度每提升1%,得0.2分,线性得分，满分2
信息分类方法 UCD的活动已经办到了第11期，上期有事缺席，这次按时参加了。本期的题目是《信息的分类与方法》，主讲人是网易的欧阳晓宁。关于会议的具体情况,可参阅胡晓同学的《寻找恰当的盒子》 晓宁同学开篇就提了个有趣的问题：什么是信息?分类?方法？ ?信息 什么是信息？这还真没想过，想想也真不好说。反向思考一下，什么不是信息？仔细想了一下，这个也真没找着（哪位同学找到的告知俺一声）。所以总结了一下：大千世界，点点滴滴，均是信息。因此，信息自古就有，而且不少。现代社会之所以叫信息社会，并不是说信息有多爆炸，关键是信息渠道爆炸，其罪根祸首就是互联网的出现。 ?分类 互联网的出现让信息大量涌现，多了所以需要分类。这个说法没错，但不准确。分类是有目的的，只有辨别出不同目的的分类，才会有针对性的分类方法。与会的UCD同学们讨论了很多。下面是个表格式的归纳：
?方法 第一种是领导导向型的分类 领导的想法通常都很主观，但也多是从生意的角度出发，所以我把其解释成是战略需求为目的的分类。领导的战略需求，做实际执行的不一定了解得十分清楚，所以只能做的就是按照领导的想法办事了。 分类的方法：LA法（Leader is All领导说啥就是啥） 第二种是客户导向型的分类 跟第一种很相象，也是主观的分类。比如会上有个同学举了个例子，说某个客户就要求其网站的内容按“动?感?之?都”（不好意思，我没听清，这是乱写的）来分类。客户这样提法当然是想通过网站来体现他的一些理念。问题是如何将所有网站信息归到这4个盒子中，这是设计人员很头疼的事情。
在这样的情况下，比较客观的做法就是先把所有的网站信息句子化，然后邀请一些网站的目标受众将句子化后的信息分到这4个盒子中。经过统计分析的处理即可。 分类的方法：1、大类划分方面：GHM法（God Help Me客户就是上帝） 2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis） 第三种是内部导向型的分类 会中讨论的及晓宁同学的案例中多属于这样的分类。分类的方向主要会从行业标准、可拓展性、易设计性、性能等方面来考虑。分类的方法主要是依靠从业人员的逻辑能力来进行归纳推导。 在内部讨论确定了大类的前提下，细类的归类方法同样可以利用对应分析的方法。 分类的方法：1、大类划分方面：逻辑归纳法 2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis） 第四种是用户导向型的分类 网站设计当然是要给用户看的，因此信息的易读易找对增加用户体验、增强网站粘性并最终达成商业目标就很重要。所以分类的方法自然应该是从用户的角度出发。 从用户角度出发信息也有两个层面： 1．传授知识类信息：此类信息的分类需要的是充分揭示信息的内在结构，从而让用户易读易懂。本文前面的表格分类属于此类。由于是新知识， 其分类就不能依靠用户来分类，而只能是倚赖新知识传递人员的专业知
本次讲座主要讲了多源数据融合的定义、应用领域、所具有的优势、信息融合的级别、通用处理结构、主要技术方法、要解决的几个关键问题和未来的主要研究方向。下面就围绕这几个方面进行阐述。 多源信息融合是一种多层次，多方面的处理过程，包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行实时完整的评估。简单说，多源信息融合就是对多源信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。例如我们感知天气，通过我们的体表感觉温度的高低，通过眼睛观察天气的晴朗或阴雨，通过耳朵听风的大小，然后将这些信息通过大脑的综合处理，对天气有一个总体的感知定位。 多源信息融合在各个领域都有着广泛的应用。如军事上进行战场监视、图像融合，包含医学图像融合等、工业智能机器人（对图像、声音、电磁等数据进行融合，以进行推理，从而完成任务）、空中交通管制（由导航设备、监事和控制设备、通信设备和人员四部分组成）、工业过程监控（过程诊断）、刑侦（将人的生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等信息进行融合，可提高对人身份识别的能力）、遥感等。 信息融合技术越来越受到人们的重视，这时因为它在信息处理方面具有一定的优势。增强系统的生存能力，也就是防破坏能力，改善系统的可靠性；可以在时间、空间上扩展覆盖范围；提高可信度，降低信息的模糊度，如可以使多传感器对同一目标或时间加以确定；提高空间分辨率，多传感器信息的合成可以获得比任一单传感器更高的分辨率；增加了测量空间的维数，从而使系统不易受到破坏。 信息融合的级别有多种分类方法，若按数据抽象的层次来分，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于融合后的结果进行特征提取和判断决策。数据级融合的精度高，但由于数据量大，故处理的时间长，代价高，数据通信量大，抗干扰能力差，并且要求传感器是同类的。多应用在多源图像复合、同类雷达波形的直接合成等。特征级融合是先由每个传感器抽象出自己的特征向量（比如目标的边缘、方向、速度等信息），融合中心完成的是特征向量的融合处理。这种融合级别实现了可观的数据压缩，降低了通信带宽的要求，有利于实现实时处理，但却损失了一部分有用信息，使融合性能有所降低。决策级融合是先由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后融合中心完成的使局部决策的融合处理。这种级别的融合数据损失量大，相对来讲精度低，但却抗干扰能力强，通信量小，对传感器依赖小，不要求同质传感器，融合中心处理代价低。 图1、集中式结构 多源数据融合的通用结构有集中式结构、分布式结构和混合式结构。集中式结构是所有传感器的数据直接送给融合中心进行处理，结构如图1所示。 分布式结构是融合中心收到的是经过局部处理的数据，结构如图2所示。混合式结构是
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
北京市老年人能力综合评估实施办法（试行） （征求意见稿） 根据国务院办公厅《关于制定和实施老年人照顾服务项目的意见》，为落实《北京市居家养老服务条例》，参照民政行业标准《老年人能力评估》，制定本办法。 第一条评估对象。申请享受本市养老服务的人员。重点是因伤病、残疾、年龄等原因生活不能自理，或者持有明确医学诊断证明且预期自出具之日起六个月（含）以上生活不能自理的人员。包括但不限于下列人员： （一）申请失能老年人护理补贴、居家养老助残服务项目或补贴，以及评估入住公办养老机构的人员。 （二）申请运营补贴资助的养老服务机构内收住的人员。 （三）申请享受本市长期护理保险试点政策待遇，或者居家上门医护服务项目的人员。 （四）其他需要评估的人员和主动提出评估申请的老年人。 第二条评估机构。是本市依法独立登记的企业事业单位或社会组织，具有独立开展评估工作的专业人员、办公场所、
服务设施，有条件安装全市统一的评估操作系统。 1、评估机构由市民政局会同相关部门公开遴选入围，并向全市公开入围机构名单，纳入市财政政府采购服务商名录，供各区选择。 2、市民政局会同相关部门依据入围机构服务质量、群众评价、考核评估等情况，建立入围机构退出机制，及时向社会公布。 3、评估机构不得同时开展依评估结论而进行的服务工作。 第三条评估人员。评估机构内部依本办法规定程序对评估对象的能力情况和长期照护需求实施具体评估的人员，按工作类型分为评估员、评估督导员、评估结果审查员。 1、评估员。依据评估对象申请而具体实施评估的人员。应具有从事养老、照护、康复服务2年以上经历之一，或者具有医学、护理学学历背景之一。经过民政部门培训且考证合格。 2、评估督导员。在评估时现场指导并协助评估员进行具体评估的人员。应具有医学、护理学全日制本科（含）以上学历之一，或者有社会工作师职业资格证书。经过民政部门培训且考试合格。 3、评估结果审查员。对评估员和评估督导员的评估结果进行审查确认后做出评估结论的人员。应具有医疗、护理、社工等专业全日制本科（含）以上学历，且具有老年人照护实务经验三年以上者；或者在养老服务领域工作三年以上，