基于(G)模糊积分的信息融合方法  

A Method for Information Fusion Based on(G) Fuzzy Integral

作　　者：段宝彬[1] 孙梅兰[1] 

机构地区：[1]合肥学院数理系,安徽合肥230601

出　　处：《绵阳师范学院学报》2007年第11期18-20,31,共4页Journal of Mianyang Teachers＇ College

基　　金：安徽省高等学校青年教师科研基金资助项目--模糊积分信息融合的一些新问题研究(2006jql226);合肥学院科研基金资助项目--模式识别的模糊数学方法研究(06KY008ZR)

摘　　要：采用单一模糊积分进行信息融合的结果有时可能明显失真。例如,(S)模糊积分融合时只考虑了单分类器的识别结果与相应分类器集重要程度中较小的那个量的信息,有时可能会产生错误的分类结果。为了弥补(S)模糊积分等模糊积分的局限性,提出基于(G)模糊积分的信息融合方法,将多个模糊积分的融合结果加权平均作为分类的依据,可以对各单一模糊积分融合效果取长补短,有助于提高多分类器融合系统的识别率和稳健性。In this paper, a method for information fusion based on （G） fuzzy integral is proposed to make up the deficiency of the single Sugeno fuzzy integral. Many kinds of fuzzy integral fusion results are synthesized by weighting to ultimate fusion result, which is helpful to improve the recognition rate and robustness of multi -classifier fusion system.

关 键 词：模糊测度 Sugeno模糊积分 (G)模糊积分 信息融合 

分 类 号：O159[理学—数学] TP391.4[理学—基础数学]