一种多传感器目标识别属性约简方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种多传感器目标识别属性约简方法及装置，对传感器数据进行预处理，获得多个目标属性数据；针对每个目标属性数据，基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与目标属性数据对应的目标聚类数量，将与目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理；利用粗糙集算法对模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果。本申请充分考虑传感器数据具有同种类目标同属性数据差异较小，异种类目标同属性数据差异较大的特性，采用Kmeans聚类方法进行聚类，并对聚类结果进行数据模糊，将连续的数据离散化，弥补了粗糙集在属性约简上的局限性，并且提升了基于模糊粗糙集进行目标识别的辨识率。

A method and device for attribute reduction of multi-sensor target recognition

The invention provides a device and a multi sensor target recognition method of attribute reduction of the sensor data preprocessing to obtain multiple target attribute data; for each object attribute data, target recognition of the preset number of categories based on the parameters, using the Kmeans clustering method of target cluster number corresponding to the objective attribute data is determined according to the preset rules the clustering results correspond with the target, the number of clustering data fuzzy processing; based on the results of treatment of fuzzy rough set attribute reduction, attribute reduction results obtained. This application has the same kind of full consideration of sensor data with attribute data difference is small, heterogeneous target with different characteristics of attribute data, using Kmeans clustering method to cluster, and the clustering results of fuzzy data, continuous data discretization, the limitations of rough set up, and enhance the fuzzy rough set recognition rate based on target recognition.

【技术实现步骤摘要】
一种多传感器目标识别属性约简方法及装置
本专利技术涉及目标识别
，尤其涉及一种多传感器目标识别属性约简方法及装置。
技术介绍
粗糙集是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。该理论已经在数据挖掘、机器学习、过程控制、决策分析和模式识别等领域得到了广泛的应用，并取得了良好的效果。属性约简是粗糙集理论中的一个重要课题，其是在保持分类能力不变的前提下，通过对知识的化简导出问题的决策或分类规则，它的意义在于可以删除冗余信息。多传感器应用在目标识别领域是现阶段知识发现的热门问题。传感器能够提供多样、多维度、实时的大量数据作为数据基础进行目标识别，但是随之而来的是高维度数据的处理问题。在利用多传感器的数据之前，属性约简是一个必要的工作，删除冗余属性可以提高目标识别时的计算效率。但是传感器数据的多样、多维度的特性以及数据的非线性，使得传统的属性约简算法无法很好地运作。而粗糙集理论可以很好地处理这类不规则的数据，但是，传感器数据的数据特性以及粗糙集的自身特性限制粗糙集在传感器数据上的应用广度。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种多传感器目标识别属性约简方法及装置，用以解决传感器数据的数据特性以及粗糙集的自身特性限制粗糙集在传感器数据上的应用广度的技术问题，其技术方案如下：一种多传感器目标识别属性约简方法，所述方法包括：对传感器采集的数据进行预处理，获得多个目标属性数据，所述预处理用于将所述传感器采集的数据处理成预设格式的可读数据；针对所述多个目标属性数据中的每个目标属性数据，基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与所述目标属性数据对应的目标聚类数量，并将与所述目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理，获得与所述目标属性数据对应的模糊处理结果；利用粗糙集算法对与各个目标属性数据对应的模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果。其中，所述基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与所述目标属性数据对应的目标聚类数量，包括：利用Kmeans聚类方法对所述目标属性数据进行多次聚类，并在每次聚类后基于聚类结果计算类簇指标，所述多次聚类依次进行，且所述多次聚类中的首次聚类的聚类数量为所述预先设定的目标识别的类别数量参数，其它次聚类的聚类数量均在前一次聚类数量的基础上递减1，所述多次聚类中最后一次聚类的聚类数量为1；通过每次聚类的聚类数量，以及与各个聚类数量对应的类簇指标绘制类簇指标曲线，并基于所述类簇指标曲线中的拐点从多个聚类数量中确定出所述目标聚类数量。其中，所述将与所述目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理，具体为：将与所述目标聚类数量对应的聚类结果中的各个类簇的值用对应类簇的中心值替代。其中，所述基于聚类结果计算类簇指标，具体为：计算所述聚类结果中每个类簇的平均质心距离，并基于所述每个类簇的平均质心距离以及为每个类簇设置的加权值计算所述聚类结果中所有类簇的平均质心距离的加权平均值作为所述类簇指标。其中，所述利用粗糙集对与各个目标属性数据对应的模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果，包括：基于所述模糊处理结果利用相对正域求出相容与不相容信息系统的核，并基于所述相容与不相容信息系统的核求得属性约简集。一种多传感器目标识别属性约简装置，所述装置包括：预处理模块、数据模糊模块和属性约简模块；所述预处理模块，用于对传感器采集的数据进行预处理，获得多个目标属性数据，所述预处理用于将所述传感器采集的数据处理成预设格式的可读数据；所述数据模糊模块，用于针对所述预处理模块处理得到的所述多个目标属性数据中的每个目标属性数据，基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与所述目标属性数据对应的目标聚类数量，并将与所述目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理，获得与所述目标属性数据对应的模糊处理结果；所述属性约简模块，用于利用粗糙集算法对所述数据模糊模块处理得到的、与各个目标属性数据对应的模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果。其中，所述数据模糊模块包括：聚类子模块、计算子模块、曲线绘制子模块和确定子模块；所述聚类子模块，用于利用Kmeans聚类方法对所述目标属性数据进行多次聚类，其中，所述多次聚类依次进行，所述多次聚类中的首次聚类的聚类数量为所述预先设定的目标识别的类别数量参数，其它次聚类的聚类数量均在前一次聚类数量的基础上递减1，所述多次聚类中最后一次聚类的聚类数量为1；所述计算子模块，用于在所述聚类子模块每次对所述目标属性数据进行聚类后，基于聚类结果计算类簇指标；所述曲线绘制子模块，用于通过每次聚类的聚类数量，以及所述计算子模块计算出的、与各个聚类数量对应的类簇指标绘制类簇指标曲线；所述确定子模块，用于基于所述曲线绘制子模块绘制出的所述类簇指标曲线中的拐点从多个聚类数量中确定出所述目标聚类数量。其中，所述模糊处理模块，具体用于将与所述目标聚类数量对应的聚类结果中的各个类簇的值用对应类簇的中心值替代。其中，所述基于聚类结果计算类簇指标，具体为：计算所述聚类结果中每个类簇的平均质心距离，并基于所述每个类簇的平均质心距离以及为每个类簇设置的加权值计算所述聚类结果中所有类簇的平均质心距离的加权平均值作为所述类簇指标。其中，所述属性约简模块包括：属性核计算子模块和属性约简子模块；所述属性核计算子模块，用于基于所述模糊处理模块的模糊处理结果利用相对正域求出相容与不相容信息系统的核；所述属性约简子模块，用于基于所述属性核计算子模块计算得到的所述相容与不相容信息系统的核求得属性约简集。上述技术方案具有如下有益效果：本专利技术提供的多传感器目标识别属性约简方法及装置，可针对传感器的多个目标属性的数据中的每个目标属性数据，基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与目标属性数据对应的目标聚类数量，并将与目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理，然后利用粗糙集算法对与各个目标属性数据对应的模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果。本专利技术提供的多传感器目标识别属性约简方法及装置，充分考虑多传感器识别目标所采集到的数据通常具有同种类目标同属性数据差异较小，异种类目标同属性数据差异一般较大的特点，采用Kmeans聚类方法对数据进行聚类，并在聚类后对聚类结果进行数据模糊，将连续的数据离散化，即通过聚类和模糊处理弥补了粗糙集在属性约简上的局限性，并且，提升了基于模糊粗糙集进行目标识别的辨识率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的多传感器目标识别属性约简方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的多传感器目标识别属性约简方法中，基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用预设聚类方法按预设规则确定与目标属性数据对应的目标聚类数量的实现过程的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用预设聚类方法按预设规则确定与目标属性数据对应的目本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多传感器目标识别属性约简方法，其特征在于，所述方法包括：对传感器采集的数据进行预处理，获得多个目标属性数据，所述预处理用于将所述传感器采集的数据处理成预设格式的可读数据；针对所述多个目标属性数据中的每个目标属性数据均执行：基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与所述目标属性数据对应的目标聚类数量，并将与所述目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理，获得与所述目标属性数据对应的模糊处理结果；利用粗糙集算法对与各个目标属性数据对应的模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果。

【技术特征摘要】
1.一种多传感器目标识别属性约简方法，其特征在于，所述方法包括：对传感器采集的数据进行预处理，获得多个目标属性数据，所述预处理用于将所述传感器采集的数据处理成预设格式的可读数据；针对所述多个目标属性数据中的每个目标属性数据均执行：基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与所述目标属性数据对应的目标聚类数量，并将与所述目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理，获得与所述目标属性数据对应的模糊处理结果；利用粗糙集算法对与各个目标属性数据对应的模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先设定的目标识别的类别数量参数，使用Kmeans聚类方法按预设规则确定与所述目标属性数据对应的目标聚类数量，包括：利用Kmeans聚类方法对所述目标属性数据进行多次聚类，并在每次聚类后基于聚类结果计算类簇指标，其中，所述多次聚类依次进行，且所述多次聚类中的首次聚类的聚类数量为所述预先设定的目标识别的类别数量参数，其它次聚类的聚类数量均在前一次聚类数量的基础上递减1，所述多次聚类中最后一次聚类的聚类数量为1；通过每次聚类的聚类数量，以及与各个聚类数量对应的类簇指标绘制类簇指标曲线，并基于所述类簇指标曲线中的拐点从多个聚类数量中确定出所述目标聚类数量。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将与所述目标聚类数量对应的聚类结果进行数据模糊处理，具体为：将与所述目标聚类数量对应的聚类结果中的各个类簇的值用对应类簇的中心值替代。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于聚类结果计算类簇指标，具体为：计算所述聚类结果中每个类簇的平均质心距离，并基于所述每个类簇的平均质心距离以及为每个类簇设置的加权值计算所述聚类结果中所有类簇的平均质心距离的加权平均值作为所述类簇指标。5.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述利用粗糙集对与各个目标属性数据对应的模糊处理结果进行属性约简，获得属性约简结果，包括：基于所述模糊处理结果利用相对正域求出相容与不相容信息系统的核，并基于所述相容与不相容信息系统的核求得属性约简集。6.一种多传感器目标识别属性约简装置，其特征在于，所述装置包括：预处理模块、数据模糊模块和属性约简模块；所述预处理模块，用于对传感器采集的数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈迎春，段晓菡，李鸥，赵世斌，孙昱，童珉，冉晓旻，张静，莫有权，董芳，
申请(专利权)人：中国人民解放军信息工程大学，
类型：发明
国别省市：河南,41