检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004
出 处:《计算机科学》2005年第4期22-23,30,共3页Computer Science
基 金:国家自然科学基金(69873007);大庆油田科技攻关项目的资助
摘 要:针对复杂信息系统信源为涉及多个不同专业背景的多源异类、异构信息,融合过程必须将多个异构模型集成起来进行联合问题求解的特点,提出了一种新的复杂信息系统分布式层次化决策融合模型,实现了集成神经网络组与专家系统及改进的分布式D-S证据推理模型的融合、特定领域中理论及经验模型与上述模型的融合,改进的D-S证据推理模型解决了当证据矛盾时导致错误结果的问题。油田剩余油分布及潜力预测的应用,表明提高了预测的精度和可靠性,为复杂融合系统的工程实现提供了重要的提示。Aiming at the characteristic of complex information system, whose information source deal with multi- source and different class as well as different structure information in multiple different specialty, whose fusion pro- cess must integrate multiple models and carry through combine problem-solving, a new distributed and hiberarchy de- cision-level fusion model of complex information system is proposed. Integrated neural networks groups models fuse expert system and improved D-S evidence reasoning model in distributed and hiberarchy system architecture, domain theory models and experiential models fuse above models are implemented. Improved D-S evidence reasoning model solve the problem that evidence combine produce false results when evidences are paradoxical. Oil-field remaining oil distribution and potential forecast system has applied above models, it shows that the precision and reliability of fore- cast are improved, this paper provides an important guidance to engineer implementation of complex information fusion system.
关 键 词:复杂信息系统 融合模型 分布式决策 应用 D-S证据推理 证据推理模型 集成神经网络 剩余油分布 专业背景 异构信息 问题求解 模型集成 专家系统 经验模型 特定领域 潜力预测 工程实现 融合系统 层次化 模型解 可靠性
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.1