基于粗糙模糊集的数据融合在传感器网络中的应用

摘要

随着计算机技术和无线传感器网络在人们生活中广泛深入的应用,人们希望与周围环境之间的对话越来越自然、直接,对应实施监测的传感器网络势必需要传递和处理大量的信息,而这些大量信息中还有很多是冗余、不确定的。数据融合技术正是为了从大量的信息中删除错误、冗余、不必要信息而出现的。虽然数据融合技术目前尚未形成一套完善的体系结构,但针对特定领域的应用已经出现很多,并取得了不错的效果。
　　虽然模糊集和粗糙集在处理不确定问题时有很多相似、兼容之处,然而侧重面不同,有很强的互补性,粗糙模糊集就是二者杂合产生的。本论文主要目的是设计基于粗糙模糊集的数据融合算法,并通过传感器网络采集的大量数据进行融合验证。本研究还设计了基于模糊集的数据融合算法、基于粗糙集的数据融合算法作为对比。
　　在本文的研究过程中,首先对三种算法思想进行了详细分析,指出他们在融合过程中各自的难点及理论结果的优缺点,其次根据算法思想,设计出对应的算法步骤和实现流程。最后利用三种算法对传感器网络中采集的数据进行融合推理。
　　通过对三种融合算法结果的对比分析,我们可以获得如下结论:与模糊集数据融合算法相比,基于粗糙模糊集的数据融合算法中隶属函数的确定已不再完全依赖于相关领域的专家知识,一切推理均基于采集获得的数据,提高了融合结果的客观性、可靠性;与基于粗糙集的数据融合相比,该算法提高了对观测对象的预测能力,在处理多属性数据方面也有明显的改善。总之,在本文的研究过程中,粗糙模糊集的优点得到了体现,且在数据融合的应用实例也验证了它优于采用单一理论产生的结果。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.2研究现状

1.3研究内容和本文工作

1.4论文结构安排

1.5本章小结

第二章 相关理论和技术研究

2.1模糊集理论

2.2粗糙集理论

2.3模糊集与粗糙集之间的区别和联系

2.4粗糙模糊集的介绍

2.5传感器网络中的数据融合

2.6本章小结

第三章 基于粗糙模糊集的数据融合

3.1多传感器中的数据融合策略

3.2基于模糊集的数据融合模型

3.3基于粗糙集的数据融合模型

3.4基于粗糙模糊集的数据融合模型

3.5本章小结

第四章 基于粗糙模糊集的数据融合算法分析

4.1实验数据简介

4.2基于模糊集的多传感器数据融合算法分析

4.3基于粗糙集的多传感器数据融合算法分析

4.4基于粗糙模糊的多传感器数据融合算法分析

4.5三种融合算法的结果对比

4.6本章小结

第五章 总结

5.1全文总结

5.2研究展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢