基于Bayes理论的信息分布式融合模型与仿真

在分析改进的Bayes融合方法的基础上,建立了多源信息的串联融合模型和多信息源的并联融合模型,提出了基于Bayes理论的信息分布式融合方法。该方法可以实现多信息源多信息的动态实时融合;最后应用Matlab软件进行了仿真模拟,验证了该方法的可行性。     

基于神经网络模型的信息融合技术

介绍了信息融合概念以及在信息融合领域中常见的BP神经网络和在此基础上发展而来的模糊神经网络和混沌神经网络,指出利用神经网络技术与信息融合技术相结合进行分析研究具有较大的拓展空间,信息融合的神经网络适用于更广泛的领域.     

基于视频图象序列的信息隐藏技术研究

信息隐藏技术作为一种重要的信息安全手段，它在视频图象序列中的应用越来越受到人们的重视。文章介绍了应用于MPEG2编码视频图象序列的信息隐藏技术，分析了这些技术的基本方法与性能，最后对视频图象中信息隐藏技术的进一步研究方向进行了展望。     

基于融合的信息产业结构的协同度研究

产业融合是信息产业结构高度化的必然趋势．建立了复合系统协同度模型,并以我国为例开展了实证分析．结果表明,我国产业融合和信息产业结构有序度都有大幅提高,产业融合与信息产业结构能够相互促进、协同发展．     

基于信息融合技术的绩效考核研究

基于信息融合技术建立了一种新的绩效管理系统,并从信息融合的角度对绩效指标进行了分类,提出了并行分布式信息融合构架的绩效考核方法,并从整体功能、垂直层次、横向构成和数据处理流程4个方面对该绩效考核方法进行了详细介绍。     

公路工程信息模型标识编码结构研究

模型标识编码是公路工程信息模型从设计前期到项目建设、运营管理各阶段进行数据集成和有效传递,从而形成结构化的数据用于集成管理和分析的关键．研究现有信息模型分类编码体系,分析工程系统分解结构编码、空间和分类编码及工程项目分解结构等多种信息模型标识编码分解结构的适用情况及存在的问题,综合考虑建设管理、计量支付、档案管理和大数据利用等不同需求,提出了一种以ISO12006-2框架为基础,涵盖项目、工点、构件、位置和版本的“五段位”公路工程信息模型分类编码架构,并在实际工程建设管理信息化系统中进行了应用．通过模型标识编码有效实现了建设管理信息与模型的关联及数据传递,为实现信息系统之间数据共享和交换提供了依据.     

基于固定块的图象压缩编码

提出一种新的基于固定分块的图象压缩方法．根据相邻象素间的相关性,将图象分成2×2大小的块,然后结合中值滤波和RLE方法进行编码,达到平滑噪声和压缩目的．     

基于信息融合的网络流量监控研究

鉴于现有的网络流量监控系统向用户展现过多的网络信息往往无助于安全事件和网络故障的发现和解决,提出一种基于信息融合的网络流量监控框架。基于该框架可有效评估由网络负载状态、安全状态和故障状况构成的网络综合态势,给出了一种信息融合的网络流量监控系统设计,重点讨论了该系统中的数据预处理、关联分析和态势评估三个关键问题。该系统把海量数据融合成信息和知识,直观反映了网络的宏观态势、威胁,能精确定位网络故障。     

多源信息融合系统的主动式黑板结构与模型

多源信息融合依靠一个系统来实现,系统的体系结构特性决定了融合过程.该文提出了复合层次的主动式黑板结构,将信息融合处理单元的多种计算形式统一于一个系统模型.以步哨监视黑板上信息变化的方法实现了融合系统的主动性,利用结构上特性抽象地描述融合过程及系统行为建立了多源信息融合的主动式黑板模型.该模型能完备地描述融合过程并且认为它是一个非线性处理过程.主动式黑板模型能用于对多源信息融合过程的分析和仿真.     

基于多源数据融合的统计数据空间网格化模型研究

统计数据调查多以行政单元为空间范围,为解决其在多源数据综合应用分析等方面的空间范围局限性,需对其进行网格化转换.提出一种基于多源数据融合的通用模型,先确定影响统计指标分布的因子,然后对单元格进行各因子的影响权重计算,将各因子的权重值叠加,最后通过单元格上的权重值和去调整统计指标值的分布.实验表明,该模型在基于遥感、地形、生态等数据融合基础上,能使网格结果在空间分配上更科学化.     

Julia集在分形压缩编码中的应用

目的构建一固定的压缩字典.改变传统的一副图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法.提出了分形图在分形图像压缩算法中的应用.方法采用f(z)=z2 C,对不同的C,有不同的曲线.用灰度值量化规则进行量化,得到一幅图像.这样可以得到丰富的压缩字典.将量化后的4×4 Julia量化曲线与原图的4×4图像块进行比较,选取豪斯多夫度量最小的Julia量化曲线.解码过程读取压缩字典,重建原图像.结果通过与传统的分形图像压缩算法比较,该算法编码过程生成丰富的压缩字典,所以解码图像质量高.并且比传统分形图像压缩算法的压缩比高,解码速度快.结论用固定分形图像压缩编码字典替代变化的分形图像压缩编码字典,使得压缩字典和要处理的图像不再一一对应.将父类进行简单的分类,减少了搜索时间.实验证明本算法实现简单、可行.图像压缩理想,效果很好.     

基于多传感器信息融合的多目标跟踪与仿真研究

针对战场目标跟踪中雷达获得的目标角度精度低的问题,引入了高精度的红外方位探测信息进行关联,用以修正融合航迹点的方位角;建立了基于坐标变换和自适应α-β滤波的数据关联快速算法模型;进行了模拟战场实际目标的仿真试验。仿真结果显示：雷达与红外数据关联融合后,目标方位角和俯仰角的最大误差分别为6 mrad和5 mrad。表明该算法充分利用了红外与雷达的互补性,能很好地跟踪目标,达到了降低目标航迹的方位角和俯仰角跟踪误差的目的,使航迹状态估计更加精确。     

基于多颜色空间信息融合的视频车辆检测方法

利用图像颜色空间各分量的相对独立性和互补性,通过理论分析和实验,提出了有选择地将RGB、YCbCr和HSI3个颜色空间9个分量的检测结果进行融合的方法,提高了车辆视频检测的准确性。该法在S和I分量较大时依据H分量的值选择不同3个分量的检测结果进行有差别融合,而S和I分量较小时再选择另外3个分量的检测结果融合。实验证明,同只利用亮度分量的检测结果相比,检测到的车辆更加充实,空洞大幅度减少,很大程度提高了依赖于该结果的交通信息数据的精确性。     

基于信息融合技术实现烟草市场信息的采集

信息采集系统是建立现代卷烟营销体系的重要基础性工作,为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助.但烟草信息分布是广泛的,信息的来源也是多样的,探讨利用信息融合技术来实现烟草市场信息的采集,力图实现信息采集的真实性、精准性和可操作性.     

基于多传感器信息融合技术的智能驾驶系统模型

阐述了智能汽车研究对交通安全的重要性和发达国家关于智能汽车研究的历史、发展和趋势,重点提出了基于多传感器信息融合技术的智能驾驶系统模型,分析了此模型下各系统模块的功能,介绍了系统模型中信息融合方法的引入,最后提出了对智能驾驶技术应用的展望.     

基于多进制小波变换的图像压缩编码

小波变换具有良好的时－频局部化特性,采用小波变换能有效地解决其他压缩方法所带来的“方块效应”。利用多进制小变换并结合其他方法对图像进行压缩,能取得较好的效果。     

基于概率图模型优化的图像融合

针对图像融合问题的马尔可夫随机场模型,应用图割算法优化求解其等价的能量函数,不仅可以获得融合问题的全局最优解,而且计算速度相对于模拟退火算法求解图像融合问题的能量函数有显著的提高,仿真结果表明该算法是可行和高效的.