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《齐鲁工业大学》 2019年
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基于模糊多属性决策的数据融合的研究

杨梦洁  
【摘要】:数据融合系统的融合过程是多层次、多级别的,融合过程涉及到对多源数据的相关性、互联性、估计和整合,使融合后的数据能对对象位置和对象属性进行估计,得到完整的态势评估和威胁评估。随着信息技术的发展,数据融合过程出现了很多需要基于复杂问题的决策问题。由于获取数据的技术还存在缺陷,获取的信息中往往存在不完整、不精确、不完全可靠、不一致的数据,使融合结果不能准确反映真实情况。所以本文提出了一种基于VIKOR的改进模糊多属性决策的数据融合方法,用经典的模糊多属性处理方法对数据融合中的不确定数据进行处理和分析,对事件中的不确定性问题进行有效处理,找出最优方案,得到决策结果。文中首先对数据融合理论从它的融合模型、融合的层级结构、融合技术的关键方法进行了介绍,其次对模糊多属性决策的相关理论进行介绍,包括模糊理论、多属性决策的概念、属性的确定、常用的决策方法,最后介绍了模糊多属性决策的基本原理;然后提出了基于VIKOR的改进模糊多属性决策方法,改进了传统的贴近度计算公式,形成新的距离计算矩阵,并给出了决策计算步骤;最后用实验说明基于VIKOR的改进模糊多属性决策方法在数据融合中威胁估计过程中的作用。本文提出的改进的模糊多属性决策方法,针对贴近度的计算公式进行改进,并提出了基于改进VIKOR方法的专家权重和属性权重确定方法,给出了当专家权重和属性权重均是未知情况下的决策计算过程,通过实验验证了算法的有效性。最后将模糊多属性决策方法应用于数据融合过程中,证明了在实际应用中模糊多属性决策的实际应用价值。
【学位授予单位】:齐鲁工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:O159;O225

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