作者：林岳松,陈琳,郭宝峰 单位：中国科学院电子学研究所;国家自然科学基金委员会信息科学部 出版：《电子与信息学报》2011年第09期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZYX2011090220 DOC编号：DOCDZYX2011090229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传统多源信息融合方法大都依赖于事先建立的理论机理模型，一般会引入一定的简化操作。然而实际中的应用往往会较为复杂，建立的理论模型一般存在一定的偏差。在某些情况下，满足性能要求的理论模型甚至无法给出。针对这样的缺陷，该文根据数据驱动的思想，提出了两种基于数据驱动的信息融合实现方法。通过联合利用基于数据的特征集与基于模型的特征集，有效弥补了模型中缺失的信息，从而提高信息融合的性能。将其运用在一个基于声音信息融合的地面车辆辨识实例中，获得了良好的识别性能，展现出将数据驱动处理思路引入信息融合的可行性和优点。

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