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    一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法及其應(yīng)用研究

    2016-10-14 06:44:28姜建華洪年松張廣云
    電子設(shè)計工程 2016年12期
    關(guān)鍵詞:融合

    姜建華,洪年松,張廣云

    (1.廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院計算機工程學(xué)院,廣東珠海519090;

    2.浙江工貿(mào)技術(shù)職業(yè)學(xué)院信息傳媒學(xué)院,浙江溫州325003)

    一種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法及其應(yīng)用研究

    姜建華1,洪年松2,張廣云1

    (1.廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院計算機工程學(xué)院,廣東珠海519090;

    2.浙江工貿(mào)技術(shù)職業(yè)學(xué)院信息傳媒學(xué)院,浙江溫州325003)

    針對基于多源數(shù)據(jù)融合的多用戶決策問題,建立了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型,研究了基于三角模糊數(shù)的異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一量化表示方法,采用有序加權(quán)平均算子融入決策者的偏好,設(shè)計了一種支持多用戶決策的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法。實際應(yīng)用表明,本文設(shè)計的算法能解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)和語義上的模糊性、差異性和異構(gòu)性等問題,通過在數(shù)據(jù)融合過程中考慮決策者偏好,提高了多用戶決策結(jié)果的可靠度。

    多源異構(gòu)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合;三角模糊數(shù);有序加權(quán)平均

    數(shù)據(jù)融合本質(zhì)上是對來自多方數(shù)據(jù)的協(xié)同處理,以達到減少冗余、綜合互補和捕捉協(xié)同信息的目的,該技術(shù)已成為數(shù)據(jù)處理、目標識別、態(tài)勢評估以及智能決策等領(lǐng)域的研究熱點。文獻[1]基于統(tǒng)計和人工智能方法,研究了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù);文獻[2]研究了移動地理信息系統(tǒng)中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)組織與管理,建立了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型;文獻[3]將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)相結(jié)合,提出了一種Kalman濾波分批估計融合算法;文獻[4]研究了物網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法,并成功應(yīng)用于目標定位跟蹤過程中;文獻[5]研究了高鐵信號系統(tǒng)基于異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的智能維護決策架構(gòu),提高了決策的準確性和有效性;文獻[6]研究了數(shù)字礦山建設(shè)過程中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù),保證了數(shù)字礦山建設(shè)中基礎(chǔ)信息平臺的安全穩(wěn)定和高效。

    數(shù)據(jù)的表示方式除了數(shù)值外,還存在著語言或符號等其他描述形式,多種描述導(dǎo)致了數(shù)據(jù)信息在結(jié)構(gòu)和語義上的模糊性、差異性和異構(gòu)性。另一方面,決策過程需要綜合考慮多方面的異構(gòu)數(shù)據(jù)信息,并通過對數(shù)據(jù)信息的融合處理來制定最終決策。因此,文中從異構(gòu)數(shù)據(jù)的特點出發(fā),研究一種支持多用戶決策的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法。

    1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型

    1.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法

    數(shù)據(jù)融合按操作級別分為數(shù)據(jù)級融合、特征級融合以及決策級融合。本文研究多數(shù)據(jù)源在決策級上的融合,其方法主要有權(quán)重平均法、D-S證據(jù)理論和投票表決等。

    1)權(quán)重平均法

    采用Σwitij計算各數(shù)據(jù)源對決策的支持度值,wi為數(shù)據(jù)源i權(quán)重,tij為數(shù)據(jù)源i對第j決策的支持度,該方法根據(jù)支持度的大小判斷決策方案的優(yōu)劣,具有易操作、考慮了數(shù)據(jù)源的重要程度等特點,但權(quán)重的確定包含著主觀因素。

    2)D-S證據(jù)理論

    將待識別對象所有可能結(jié)果構(gòu)成的空間定義

    為識別框架D,其子集記為2D,?A?D,定義:

    m:2D→[0,1]

    其中:m(φ)=0,ΣA?2Dm(A)=1,φ為空集,則m為2D上的基本概率分配函數(shù)(BPAF),它實際上是根據(jù)證據(jù)對D的子集進行信任度分配。

    實際中往往針對同一問題因證據(jù)不同而得到不同的mi,考慮所有證據(jù)后的m可通過下式得到:

    D-S證據(jù)理論建立在BPAF基礎(chǔ)上,能處理由“不知道”所引起的不確定性,缺點是D中元素必須滿足互斥條件,且當BPAF過多時計算很復(fù)雜。

    3)投票法

    將各個數(shù)據(jù)源看作投票者,通過比較各決策獲得的票數(shù)以定優(yōu)劣,計算方法為:

    Sup(ai)=F(Supj(ai))

    其中:ai為第i決策,Sup(ai)為其得“票數(shù)”;Supj(ai)為第j數(shù)據(jù)源對ai的支持度,若支持則取1,否則為0,函數(shù)F可定義為連加求和。

    針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的BPAF難以確定,投票法不能區(qū)分票數(shù)相同的決策,在考慮決策者偏好的情況下,文中采用OWA方法對數(shù)據(jù)進行融合處理。

    1.2多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)

    文獻[7]提出一種多數(shù)據(jù)源的融合結(jié)構(gòu),如圖1所示。該數(shù)據(jù)融合過程考慮了表達用戶需求的特征因素和信息的可靠程度,利用上下文知識和領(lǐng)域知識、采用投票法解決數(shù)據(jù)沖突等問題。

    圖1 多源數(shù)據(jù)源融合結(jié)構(gòu)

    針對上述模型,本文設(shè)計了一種支持多用戶決策的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)模型,如圖2所示。模型中的數(shù)據(jù)融合引擎包括數(shù)據(jù)倉庫、決策支持度計算、OWA算子權(quán)重向量計算和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與排序4個模塊,具體描述如下。

    圖2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合模型

    1)數(shù)據(jù)倉庫通過數(shù)據(jù)選擇、特征提取和統(tǒng)計等操作實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的集成、消除數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和差異性,為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理提供數(shù)據(jù)源;

    2)決策支持度計算模塊根據(jù)決策屬性從數(shù)據(jù)倉庫獲取相關(guān)維度的數(shù)據(jù),并計算各數(shù)據(jù)源對決策的支持度值sij(數(shù)據(jù)源i對第j決策的支持度);

    3)OWA算子權(quán)重向量計算模塊根據(jù)決策者提供的模糊語義原則計算出OWA權(quán)重wi,模糊語義參數(shù)的選擇體現(xiàn)了決策者對數(shù)據(jù)源的偏好態(tài)度;

    4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與排序根據(jù)決策者提供的數(shù)據(jù)源可信度或重要度,結(jié)合OWA權(quán)重向量wi對sij進行轉(zhuǎn)換,并將轉(zhuǎn)換后的結(jié)果按大小順序排序,最后將排序后的結(jié)果與通過求和計算出最終決策值。

    2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法

    2.1數(shù)據(jù)類型及其特點

    對數(shù)據(jù)可以從數(shù)量和質(zhì)量兩方面進行描述,數(shù)量方面通過數(shù)值表示,而質(zhì)量方面通過語言變量進行描述[8]。根據(jù)數(shù)據(jù)描述方式的不同,本文將數(shù)據(jù)分為定性和定量兩類,重點研究隨機變量、二值型、語言程度和采用詞匯術(shù)語的4類描述,如表1所示。

    表1 數(shù)據(jù)描述方式

    大樣本情況下,隨機變量服從正態(tài)分布,記為:X~(μ,σ2),μ為期望,σ為標準差,且滿足:P(μ-3σ<X<μ+3σ)=0.9974。

    二值型數(shù)據(jù)用于描述對事實的肯定或否定,取值空間大多為{1,0}或{True,F(xiàn)alse}。

    表示程度的數(shù)據(jù)一般采用漢語程度副詞來表示,如很好、非常差等,程度等級大多采用7或9個標準。

    基于詞匯術(shù)語的數(shù)據(jù)采用詞匯空間中規(guī)定的詞匯或術(shù)語給出事物定性的描述,詞匯個數(shù)視具體情況而定。

    2.2基于三角模糊數(shù)的支持度計算

    考慮到多源數(shù)據(jù)描述中存在著模糊性,可采用三角模糊數(shù)計算數(shù)據(jù)對決策的支持度值。

    1)隨機性數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

    設(shè):x0=u-3σ

    若隨機變量的取值越大,其對決策的支持度也越大。將區(qū)間[μ-3σ,μ+3σ]進行n等分,則隨機數(shù)據(jù)向支持度的轉(zhuǎn)換可定義為:

    若隨機變量的取值越小,其對決策方案的支持度越大,則支持度定義為:

    s′(x)=(1,1,1)-s(x)

    2)二值型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

    二值型數(shù)據(jù)采用1或0進行描述,若數(shù)據(jù)源中取1和0的個數(shù)分別為n和m,且支持度以取值1為依據(jù),則數(shù)據(jù)源對決策的支持度定義為:

    3)程度類數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

    描述對象好壞程度一般可采用7或9標準,本文采用7等級標準。程度副詞的表示分正比型(效率越高越好)和反比型(費用越高越差),則各等級對決策的支持度可量化如表2所示的數(shù)據(jù)。

    表2 程度類型數(shù)據(jù)的支持度

    4)詞匯術(shù)語數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

    設(shè)詞匯空間w包含n個術(shù)語,對詞匯按對決策支持度從低到高排序為:w={w0,w1,…,wn-1},則支持度定義為:

    2.3OWA的權(quán)重向量計算

    設(shè):F:Rn→R,有一個與F相關(guān)聯(lián)的n維加權(quán)向量w=(w1, w2,…,wn),wi∈[0,1],1≤i≤n,且使得:

    其中:bi是ai中第i個最大的元素,則F稱為n維OWA算子。

    OWA權(quán)向量w=(w1,w2,…,wn)由下式確定:

    其中:i=1,2,…,n,f為模糊語義量化算子,定義為:

    其中:x,a,b∈[0,1]。

    此外,OWA算子還定義了反映決策者樂觀態(tài)度的度量算子:

    2.4數(shù)據(jù)融合算法

    設(shè)有n個決策:A=(A1,A2,…,An),m個數(shù)據(jù)源:S=(S1,S2,…,Sm),各數(shù)據(jù)源的可信度(或重要度)為pi,數(shù)據(jù)融合算法描述如下:

    第1步:計算數(shù)據(jù)源對決策的支持度;

    從數(shù)據(jù)倉庫中提取數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)的不同類型,按1.2部分將其轉(zhuǎn)換為對決策的支持度:

    其中:Sij為第i數(shù)據(jù)源對第j決策目標的支持度,(aij,bij,cij)為支持度的三角模糊數(shù)表示,且:0≤aij≤bij≤cij≤1。

    第2步:確定OWA算子權(quán)重向量;

    根據(jù)決策者的偏好,選擇適當?shù)哪:Z義量化準則,確定式(6)中的參數(shù)和的值。模糊語義原則一般為“大多數(shù)”、“至少一半”或“盡可能多”,它們的參數(shù)值分別為(0.3,0.8)、(0,0.5)和(0.5,1),根據(jù)參數(shù)可確定出模糊語義量化算子f(x)。

    根據(jù)f(x),通過式(5)求得OWA權(quán)重向量w=(w1,w2,…,wn),n為數(shù)據(jù)源個數(shù),并按式(7)求得c的值。

    第3步:根據(jù)各數(shù)據(jù)源可信度(或重要度)pi和支持度值sij對sij進行轉(zhuǎn)換;

    為了利用OWA權(quán)重向量,需要根據(jù)pi與sij對各決策值進行轉(zhuǎn)換并按大小順序排序,轉(zhuǎn)換方法采用模糊判決法。

    設(shè):

    定義:當c≤0.5時

    當c≥0.5時

    則經(jīng)過轉(zhuǎn)換后的決策支持度值表示為:

    第4步:依據(jù)OWA算子權(quán)重向量和轉(zhuǎn)換后的支持度對數(shù)據(jù)進行融合,并計算各決策的最終決策值;

    其中:bij為中第i個最大元素。

    第5步:根據(jù)實際問題按決策值大小做出決策。

    3 應(yīng)用實例

    以某公司為了提高其產(chǎn)品市場競爭力,擬從同一品牌下多種型號產(chǎn)品中挑選一款進行重點打造為例。假設(shè)現(xiàn)有5種型號的產(chǎn)品,型號為A1、A2、A3、A4、A5,公司可搜集到的數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品市場需求預(yù)測、產(chǎn)品使用后的反饋、產(chǎn)品參數(shù)、產(chǎn)品使用歷史狀態(tài)、產(chǎn)品故障以及同行專家提供的建議等數(shù)據(jù)信息。針對各型號產(chǎn)品從市場需求評價a1、平均年故障次數(shù)a2(μ= 3.5,σ=0.8)、最長無故障時間a3(μ=12.28,σ=2.53)、經(jīng)濟性a4、用戶評價a5和專家建議a66個方面進行比較。通過對數(shù)據(jù)進行整理,得到各個指標數(shù)據(jù)信息如表3所示。

    1)對表中各數(shù)據(jù)描述類型分析知:a1和a4為程度型,按表2進行變換;a2和a3為隨機變量型,按式1進行變換;n且取15;a5為二值型數(shù)據(jù)(表中數(shù)據(jù)為用戶評價為“好”的比例),按式2進行變換;a6為詞匯空間描述型,按式(3)進行變換。則對表3中統(tǒng)一量化處理的結(jié)果如表4所示。

    2)選擇“大多數(shù)”作為模糊語義原則,式(6)中的和分別為0.3和0.8,根據(jù)式(5)和式(6)可得到OWA權(quán)重向量:w=(0,0.067,0.33,0.33,0.27,0),

    計算出權(quán)重向量后,根據(jù)式(7)求得:

    3)根據(jù)pi和sij結(jié)合式(9)和式(10)對表4中的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換結(jié)果如表5所示。

    4)對表5中的每列按第二個數(shù)據(jù)值從大到小排序,并根據(jù)式(11)進行計算的結(jié)果如表6所示。

    表3 各產(chǎn)品支持度和數(shù)據(jù)源可信度

    表4 各產(chǎn)品支持度的統(tǒng)一量化結(jié)果

    表5 數(shù)據(jù)變換后的結(jié)果

    表6 最終決策結(jié)果

    5)從表6可以看出,A3產(chǎn)品的支持度最高,則重點考慮第A3型號產(chǎn)品。

    4 結(jié)束語

    文中建立了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)模型,研究了基于三角模糊數(shù)的異構(gòu)數(shù)據(jù)量化處理方法,基于OWA算子設(shè)計了數(shù)據(jù)融合算法,實際應(yīng)用證明算法是可行的和有效的。本文的研究為建立智能決策支持系統(tǒng)提供了一種可行的方案,對其他類似的數(shù)據(jù)處理和融合具有一定的借鑒作用。

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    Research on multi-source heterogeneous data fusion and its application

    JIANG Jian-hua1,HONG Nian-song2,ZHANG Guang-yun1
    (1.School of Computer Engineering&Technology,Guangdong Institute of Science&Technology,Zhuhai 519090,China;2.College of Information and Communications,Zhejiang Industry&Trade Polytechnic,Wenzhou 325003,China)

    As to the multi-source data fusion based multi-user decision,a model of multi-source heterogeneous data fusion was designed.Triangular fuzzy number based uniform quantity description of multi-source data was researched.The ordered weight average(OWA)was used to deal with the preference of decision-maker and a data fusion algorithm for decision making was designed.At last,practical application shows the algorithm can solve the problems of semantic ambiguity,difference and heterogeneity of multi-source heterogeneous data,and the reliability of decision results was improved by considering data maker's preference into the process of data fusion.

    multi-source heterogeneous data;data fusion;triangular fuzzy number;ordered weight average

    TN01

    A

    1674-6236(2016)12-0033-04

    2015-06-24稿件編號:201506219

    姜建華(1978—),男,湖北洪湖人,博士研究生,講師。研究方向:計算機應(yīng)用技術(shù)。

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