基于云映射的多粒度语义决策属性识别

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaOct．252015V01．36No．103349．3358ISSN1000．6893CN11．1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．CR基于云映射的多粒度语义决策属性识别孙贵东，关欣*，衣晓，王虹海军航空工程学院电子信息工程系，烟台264001摘要：异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定，为此基于粒层转化的思想，提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数，将语义和决策属性粒层统一到区间粒层，再根据灰色关联的

2、思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度，实现了不等粒层属性的粒度计算，最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析，验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。关键词：目标识别；云映射；语义决策属性；灰色关联；证据理论中图分类号：V243．2；TN95；TP274文献标识码：A文章编号：1000—6893(2015)10—3349—10由于传感器的异类性和目标属性的多样性，多属性目标识别的属性数据往往会出现语义信息甚至是决策信息[1。6]。例如：在通过声音对屋子里的人进行识别时，有的人会给出是哪个地方的口音，有的人会给出

3、这个人的声音是大是小，还有的甚至直接判断出说话者是谁。口音和大小归属于语义信息，而直接给出判断则是决策信息。如何同时利用语义信息和决策信息对目标进行识别(特别是多属性条件下，语义信息和决策信息存在相互交叉的情况)，是多属性目标识别面临的现实问题。尽管文献[7—9]研究了不确定语言的决策问题，文献[-10—12]也讨论了语义信息计算的相关内容，但是关于语义信息和决策信息的融合识别还鲜有研究。为此，亟需寻找一种能够处理语义信息和决策信息融合的多属性目标识别方法。粒计算作为一种研究多层次、多角度不确定信息的方法，近年来得到了广泛青睐。从粒计算的角度来讲，凡是属于不确定信息的分类方法均

4、属于粒计算的范畴，所以可以在粒计算的框架下对语义信息和决策信息混合的多属性目标识别进行研究。按照粒计算理论，语义信息和决策信息可以划分为两个不同的粒层，识别问题可被抽象为多属性粒层与数据库之间的粒度求解问题。但是不等粒层之间是无法进行融合的，为此本文从粒层转化的角度出发，提出了基于云映射的多粒度语义决策属性识别方法，定义了不等粒层之间转化的映射关系。由于数据库一般表现为区间形式，所以将语义信息和决策信息统一映射到描述不确定信息的区间粒层上，最后在统一后的区间粒层上利用区间识别理论对映射后的语义信息和决策信息进行融合识别。1语义和决策粒层描述粒是指一群具有不可分辨关系、相似关系、

5、邻近关系或功能关系形成的集合[8’13

6、，而粒度则是粒的度量关系。由于粒本身具有模糊性，语义计收稿日期：2014—09—26；退修El期：2014—11．24；录用日期：2014-12．30；网络出版时间：2015．01．0714：20网络出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／S1000—6893．20140365htmI基金项目：国家自然科学基金(61032001)；新世纪优秀人才支持计划(NCET．11．0872)*通讯作者．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．孙贵东．关欣，衣晓，等．基于云映射的多粒度语义决策属性识别[Jj．航空学报．2015．36(10)：3349-3358航空学报Oct．252015VOI．36No10算时粒就是不确定性语言，决策运算时粒就是决策信息，所以采用粒计算的思想对语义和决策的不确定性信息进行识别是可行的。在粒计算的框架下定义语义粒

8、层和决策粒层如下。定义1记U。为语义论域，P为属性变量，S。为语义标签集，厂。，为语义映射函数，则称集合G。一{Ul』’P，S。，f。}(1)为语义粒层。定义2记UD为决策论域，P为属性变量，S。为决策集，厂。为决策映射函数，则称集合GD一{UD，P，SD，fD)(2)为决策粒层。记语义有序标签集为SL一{s。Ii∈{0，1，⋯，L／2—1，L／2，L／2+1，⋯，L})(3)式中：Si为第i个有序语义标签；L+1为标签个数，L一般为偶数。S。，满足有序性、存在逆算子、极大化运算和极小化运算