基于DEVS的目标跟踪系统UML建模

目标跟踪系统的建模是信息融合研究的热点之一.本文在目标跟踪系统分析的基础上,将DEVS的形式化描述和UML图形化描述结合起来,研究DEVS的数学模型到UML类模型的映射关系和建模过程,为目标跟踪系统的设计和实现提供了一种可行的方法,并通过EclipseUML环境下的建模和JAVA编程证明其有效性.     

基于UML的信息融合系统自适应敏捷建模

敏捷建模是面向实践的建模过程。研究了基于UML的自适应敏捷建模方法。结合信息融合系统分析,敏捷建模使用UML的一个子集,从域模型出发,进行健壮性和自适应分析,将系统动态建模和静态建模结合起来,快速、有效地构建系统模型。通过关联算法模块的建模证明：该方法可以大大方便设计人员和使用人员的沟通,缩短研发周期,提高研发效率,对信息融合系统的研究具有实际意义。     

信息融合数据源的多粒度聚类与描述

信息融合数据源的聚类分析对于信息融合过程的算法管理具有重要意义。本文首先提出一种多粒度模糊聚类方法对采集的数据源样本进行聚类分析，得到样本的聚类树。在此基础上，提出一种基于熵增益率的多粒度连续属性离散化算法，将数据源属性离散化。最终得到聚类结果的特征描述，为今后的规则提取做好准备。实验表明：基于多粒度的数据源分析方法是有效的。