基于粗糙模糊集的數(shù)據(jù)融合在傳感器網(wǎng)絡中的應用.pdf

1、隨著計算機技術和無線傳感器網(wǎng)絡在人們生活中廣泛深入的應用,人們希望與周圍環(huán)境之間的對話越來越自然、直接,對應實施監(jiān)測的傳感器網(wǎng)絡勢必需要傳遞和處理大量的信息,而這些大量信息中還有很多是冗余、不確定的。數(shù)據(jù)融合技術正是為了從大量的信息中刪除錯誤、冗余、不必要信息而出現(xiàn)的。雖然數(shù)據(jù)融合技術目前尚未形成一套完善的體系結構,但針對特定領域的應用已經(jīng)出現(xiàn)很多,并取得了不錯的效果。
　　雖然模糊集和粗糙集在處理不確定問題時有很多相似、兼容之處

2、,然而側重面不同,有很強的互補性,粗糙模糊集就是二者雜合產(chǎn)生的。本論文主要目的是設計基于粗糙模糊集的數(shù)據(jù)融合算法,并通過傳感器網(wǎng)絡采集的大量數(shù)據(jù)進行融合驗證。本研究還設計了基于模糊集的數(shù)據(jù)融合算法、基于粗糙集的數(shù)據(jù)融合算法作為對比。
　　在本文的研究過程中,首先對三種算法思想進行了詳細分析,指出他們在融合過程中各自的難點及理論結果的優(yōu)缺點,其次根據(jù)算法思想,設計出對應的算法步驟和實現(xiàn)流程。最后利用三種算法對傳感器網(wǎng)絡中采集的數(shù)據(jù)進

3、行融合推理。
　　通過對三種融合算法結果的對比分析,我們可以獲得如下結論:與模糊集數(shù)據(jù)融合算法相比,基于粗糙模糊集的數(shù)據(jù)融合算法中隸屬函數(shù)的確定已不再完全依賴于相關領域的專家知識,一切推理均基于采集獲得的數(shù)據(jù),提高了融合結果的客觀性、可靠性;與基于粗糙集的數(shù)據(jù)融合相比,該算法提高了對觀測對象的預測能力,在處理多屬性數(shù)據(jù)方面也有明顯的改善。總之,在本文的研究過程中,粗糙模糊集的優(yōu)點得到了體現(xiàn),且在數(shù)據(jù)融合的應用實例也驗證了它優(yōu)于采用