数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合

摘要

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型.并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能.模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力.