19.2传感器信息融合的一般方法第59页，共69页，星期日，2025年，2月5日决定神经网络性能的几个因素：神经网络的网络结构：包括神经网络的层数、每层神经元数量；每层神经元的作用函数；神经网络训练的目标函数和学习算法；神经网络权值和阈值的初始值；神经网络的训练数据。19.2传感器信息融合的一般方法第60页，共69页，星期日，2025年，2月5日神经网络的应用步骤：神经网络的设计，包括确定网络结构、作用函数和学习算法；神经网络初始化；利用实验方法获得神经网络的训练数据和测试数据；利用实验数据对网络进行训练和测试；利用训练后的网络处理相关的输入信息。19.2传感器信息融合的一般方法第61页，共69页，星期日，2025年，2月5日感知器神经网络特点：网络结构上可以为单层或多层的前向网络结构；作用函数为阶跃函数，因此输出为二值变量；利用输入和误差简单计算权值和阈值调整量，学习算法很简单；一般用于解决较为简单的线性分类问题。19.2传感器信息融合的一般方法第62页，共69页，星期日，2025年，2月5日19.2传感器信息融合的一般方法基于神经网络的传感器信息融合特点如下：●具有统一的内部知识表示形式，通过学习算法可将网络获得的传感器信息进行融合，获得相应网络的参数，并且可将知识规则转换成数字形式，便于建立知识库；●利用外部环境的信息，便于实现知识自动获取及并行联想推理；●能够将不确定环境的复杂关系，经过学习推理，融合为系统能理解的准确信号；●由于神经网络具有大规模并行处理信息能力，使得系统信息处理速度很快。第63页，共69页，星期日，2025年，2月5日多传感器数据融合航迹预测身份识别威胁估计测试技术多光谱图像车辆识别信息融合作为消除系统不确定因素、提供准确观测结果与新的观测信息的智能化处理技术，可直接用于检测、控制、态势评估和决策过程。19.3传感器信息融合的应用第64页，共69页，星期日，2025年，2月5日基于Bayes估计的身份识别方法假设由n个传感器对一未知目标参数进行测量，每一传感器根据测量结果利用一定算法给出一个关于目标的身份说明。设A1，A2，…，An为n个互斥的穷举目标，Bi为第j个传感器给出的目标身份说明，且Ai满足：则：19.2传感器信息融合的一般方法第27页，共69页，星期日，2025年，2月5日基于Bayes统计的目标识别融合模型19.2传感器信息融合的一般方法第28页，共69页，星期日，2025年，2月5日基于Bayes统计的目标识别融合的一般步骤：获得每个传感器单元输出的目标身份说明B1，B2，…，Bn；计算每个传感器单元对不同目标的身份说明的不确定性即；i=1,2,…,n19.2传感器信息融合的一般方法第29页，共69页，星期日，2025年，2月5日计算目标身份的融合概率：如果B1，B2，…，Bn相互独立，则：目标识别决策（判据），寻找极大似然估计19.2传感器信息融合的一般方法第30页，共69页，星期日，2025年，2月5日举例计算某医院采用以下两种设备检验某种疾病，设备1对该疾病的漏诊率为0.1，误诊率为0.25；设备2对该疾病的漏诊率为0.2，误诊率为0.1。已知人群中该疾病的发病率为0.05。分析分别利用两台设备和同时使用两台设备时检验结果的概率。19.2传感器信息融合的一般方法第31页，共69页，星期日，2025年，2月5日方法思路传感器A传感器C传感器B融合结果融合算法关系矩阵置信距离矩阵最佳融合数数据选择19.2传感器信息融合的一般方法第32页，共69页，星期日，2025年，2月5日基本理论和方法—置信距离和置信距离矩阵利用多个传感器测量某参数的过程中有两个随机变量，一是被测参数μ，二是每个传感器的输出Xi，i=1，2，…，m。一般认为它们服从正态分布，用xi表示第i个测量值的一次测量输出，它是随机变量Xi的一次取样。设：19.2传感器信息融合的一般方法第33页，共69页，星期日，2025年，2月5日为对传感器输出数据进行选择，必须对其可靠性进行估计，为此定义各数据间的置信距离。用Xi、Xj表示第i个和第j个传感器的输出，则其一次读数xi和xj之间的置信距离定义为：19.2传感器信息融合的一般方法第34页，共69页，星期日，2025年，2月5日若Xi、Xj服从正态分布，则上式中：故可知：当时，当时，19.2传