數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘理論在目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究.pdf

1、水下目標(biāo)識別是現(xiàn)代聲吶與水聲對抗的一項關(guān)鍵技術(shù),是世界各國十分重視的研究課題之一,在國民經(jīng)濟(jì)尤其在軍事領(lǐng)域中,具有重要的應(yīng)用價值。本文較為全面地闡述了數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘以及目標(biāo)識別的基本理論,針對水下目標(biāo)識別的具體問題,分別從數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘以及兩者的集成應(yīng)用等方面進(jìn)行了深入的研究。主要內(nèi)容包括：
　　 ⑴全面分析了水下目標(biāo)識別系統(tǒng)的組成與目標(biāo)識別的常用方法。介紹了數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘的基本原理,并討論了這兩種理論在目標(biāo)識別中的

2、作用。
　　 ⑵深入討論了數(shù)據(jù)融合中一種重要的研究方法Dempster-Shafer證據(jù)推理理論,包括其基本概念以及合成法則。針對水下目標(biāo)識別的具體應(yīng)用,構(gòu)造了目標(biāo)識別的D-S融合模型,對艦船輻射噪聲的產(chǎn)生機(jī)理以及特征提取的基本方法作了詳細(xì)闡述。在討論D-S證據(jù)推理理論實際應(yīng)用的仿真實驗中,基于基本可信度求取的三種方法,提出了三種可行的方案,對仿真結(jié)果進(jìn)行了比較和總結(jié)。
　　 ⑶引入了一個數(shù)據(jù)挖掘工具Rough Set理

3、論,詳細(xì)闡述了從信息表知識表達(dá)系統(tǒng)建立,到?jīng)Q策表離散化,決策表屬性約簡,直至決策規(guī)則生成的一系列過程。本文提出可以從兩個方面將Rough Set理論應(yīng)用于水下目標(biāo)的分類識別:其一是利用粗集有關(guān)的約簡算法得出最優(yōu)的決策規(guī)則,提高識別率；其二是利用粗集中屬性重要性度量的概念指導(dǎo)目標(biāo)識別的關(guān)鍵步驟特征提取。
　　 ⑷對數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘理論的異同點(diǎn)及相互關(guān)系進(jìn)行了更加深入的研究,考慮它們作為兩種分析處理不確定性信息,提取有用知識的技術(shù)