基于云映射的多粒度語義決策屬性識別

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1、航空學報ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaOct．252015V01．36No．103349．3358ISSN1000．6893CN11．1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．CR基于云映射的多粒度語義決策屬性識別孫貴東，關(guān)欣*，衣曉，王虹海軍航空工程學院電子信息工程系，煙臺264001摘要：異類多傳感器多屬性目標識別中的描述性語義和決策屬性信息無法直接進行識別判定，為此基于粒層轉(zhuǎn)化的思想，提出了一種語義和決策屬性識別方法。首先構(gòu)造云映射函數(shù)，將語義和決策屬性粒層統(tǒng)一到區(qū)間粒層，再根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)的

2、思想計算區(qū)間化后的語義和決策屬性信息與數(shù)據(jù)庫之間的區(qū)間關(guān)聯(lián)度，實現(xiàn)了不等粒層屬性的粒度計算，最后采用證據(jù)推理進行了識別判定。結(jié)合語義和決策屬性識別算例及對比分析，驗證了所提出方法在異類數(shù)據(jù)模糊轉(zhuǎn)化處理和識別上的有效性。關(guān)鍵詞：目標識別；云映射；語義決策屬性；灰色關(guān)聯(lián)；證據(jù)理論中圖分類號：V243．2；TN95；TP274文獻標識碼：A文章編號：1000—6893(2015)10—3349—10由于傳感器的異類性和目標屬性的多樣性，多屬性目標識別的屬性數(shù)據(jù)往往會出現(xiàn)語義信息甚至是決策信息[1。6]。例如：在通過聲音對屋子里的人進行識別時，有的人會給出是哪個地方的口音，有的人會給出

3、這個人的聲音是大是小，還有的甚至直接判斷出說話者是誰?？谝艉痛笮w屬于語義信息，而直接給出判斷則是決策信息。如何同時利用語義信息和決策信息對目標進行識別(特別是多屬性條件下，語義信息和決策信息存在相互交叉的情況)，是多屬性目標識別面臨的現(xiàn)實問題。盡管文獻[7—9]研究了不確定語言的決策問題，文獻[-10—12]也討論了語義信息計算的相關(guān)內(nèi)容，但是關(guān)于語義信息和決策信息的融合識別還鮮有研究。為此，亟需尋找一種能夠處理語義信息和決策信息融合的多屬性目標識別方法。粒計算作為一種研究多層次、多角度不確定信息的方法，近年來得到了廣泛青睞。從粒計算的角度來講，凡是屬于不確定信息的分類方法均

4、屬于粒計算的范疇，所以可以在粒計算的框架下對語義信息和決策信息混合的多屬性目標識別進行研究。按照粒計算理論，語義信息和決策信息可以劃分為兩個不同的粒層，識別問題可被抽象為多屬性粒層與數(shù)據(jù)庫之間的粒度求解問題。但是不等粒層之間是無法進行融合的，為此本文從粒層轉(zhuǎn)化的角度出發(fā)，提出了基于云映射的多粒度語義決策屬性識別方法，定義了不等粒層之間轉(zhuǎn)化的映射關(guān)系。由于數(shù)據(jù)庫一般表現(xiàn)為區(qū)間形式，所以將語義信息和決策信息統(tǒng)一映射到描述不確定信息的區(qū)間粒層上，最后在統(tǒng)一后的區(qū)間粒層上利用區(qū)間識別理論對映射后的語義信息和決策信息進行融合識別。1語義和決策粒層描述粒是指一群具有不可分辨關(guān)系、相似關(guān)系、

5、鄰近關(guān)系或功能關(guān)系形成的集合[8’13

6、，而粒度則是粒的度量關(guān)系。由于粒本身具有模糊性，語義計收稿日期：2014—09—26；退修El期：2014—11．24；錄用日期：2014-12．30；網(wǎng)絡出版時間：2015．01．0714：20網(wǎng)絡出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／S1000—6893．20140365htmI基金項目：國家自然科學基金(61032001)；新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET．11．0872)*通訊作者．Tel．：0535-6635676E-mail：gxtongwin@163com引用格武lSunGD．GuanX．YiX．etal

7、．Recognitionofmulti-granularitylinguisticanddecisionattributebasedoncloudmap(JJ．ActaAero．nauticaetAstronauticaSinica，2015，36(10)：3349—3358．孫貴東．關(guān)欣，衣曉，等．基于云映射的多粒度語義決策屬性識別[Jj．航空學報．2015．36(10)：3349-3358航空學報Oct．252015VOI．36No10算時粒就是不確定性語言，決策運算時粒就是決策信息，所以采用粒計算的思想對語義和決策的不確定性信息進行識別是可行的。在粒計算的框架下定義語義粒

8、層和決策粒層如下。定義1記U。為語義論域，P為屬性變量，S。為語義標簽集，廠。，為語義映射函數(shù)，則稱集合G。一{Ul』’P，S。，f。}(1)為語義粒層。定義2記UD為決策論域，P為屬性變量，S。為決策集，廠。為決策映射函數(shù)，則稱集合GD一{UD，P，SD，fD)(2)為決策粒層。記語義有序標簽集為SL一{s。Ii∈{0，1，?，L／2—1，L／2，L／2+1，?，L})(3)式中：Si為第i個有序語義標簽；L+1為標簽個數(shù)，L一般為偶數(shù)。S。，滿足有序性、存在逆算子、極大化運算和極小化運算