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申请/专利权人：中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心

摘要：本发明涉及多源数据融合技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯统计的地球科学多源数据融合方法及系统，包括以下步骤：通过贝叶斯统计框架，构建融合所述多源数据且用于定量化决策地球科学研究中预测问题和不确定性问题的概率模型，得到多源数据融合决策模型；将数学化的多源数据的先验信息和多源数据的观测信息，输入至多源数据融合决策模型中，得到定量化决策地球科学研究中预测问题和不确定性问题的决策概率。本发明能够有效地融合多源数据，将一些难于数学化的先验信息转化为各种概率分布，有效提高数据利用效率，提高地球科学研究中预测问题和不确定性问题的决策准确度。

主权项：1.一种基于贝叶斯统计的地球科学多源数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：确定地球科学研究的地物化遥工作中的多源数据，所述多源数据的数据类型包括连续数据类型、分类数据类型以及经验数据类型；获取多源数据的先验信息以及多源数据的观测信息；通过贝叶斯统计框架，构建融合所述多源数据且用于定量化决策地球科学研究中预测问题和不确定性问题的概率模型，得到表征多源数据的先验信息以及多源数据的观测信息和定量化决策地球科学研究中预测问题和不确定性问题的决策概率间映射关系的多源数据融合决策模型；通过先验模型，根据多源数据的数据类型，对多源数据的先验信息进行数学化；将数学化的多源数据的先验信息和多源数据的观测信息，输入至多源数据融合决策模型中，得到定量化决策地球科学研究中预测问题和不确定性问题的决策概率；通过先验分布融合多源数据，得到多源数据的先验分布，所述多源数据的先验分布为：pm＝p1mp2m…pnm，式中，pm为多源数据的先验分布，p1m为多源数据中第1种数据的先验分布，p2m为多源数据中第2种数据的先验分布，pnm为多源数据中第n种数据的先验分布，m为多源数据的标识符；通过贝叶斯定理公式，根据多源数据的先验分布，得到所述多源数据融合决策模型，所述多源数据融合决策模型为：pm|d＝const*pd|mpm；式中，pm|d为表征地球科学研究中预测问题和不确定性问题的决策概率的后验分布，pd|m为表征多源数据与观测信息间线性或非线性关系的似然函数，pm为多源数据的先验分布，d为观测信息的标识符，m为多源数据的标识符，const为常系数；通过多源数据的先验信息的决策权重与多源数据的观测信息的决策权重对所述后验分布进行加权平均得到所述决策概率；所述多源数据的先验信息的决策权重的确定方法包括：获取多源数据的先验信息以及多源数据的观测信息；计算多源数据的先验信息与多源数据的观测信息的离散度，并利用离散度量化多源数据中各种数据的不稳定性，其中，离散度利用相似性函数进行计算，所述不稳定性为：Ki＝Dismold,i,mnew,i；式中，Ki为多源数据中第i种数据的不稳定性，mold,i为多源数据中第i种数据的先验信息，mnew,i为多源数据中第i种数据的观测信息，Dismold,i,mnew,i为mold,i和mnew,i间欧氏距离；将不稳定性进行min-max标准化处理，以线性映射至[0,1]区间范围内，min-max标准化处理后的Ki为：Ki’＝Ki-minKmaxK-minK，其中，minK为多源数据中n种数据的不稳定性的最小值，max为多源数据中n种数据的不稳定性的最大值；根据多源数据的不稳定性，构建出根据不稳定性进行自适应调整的所述多源数据的先验信息的决策权重，所述多源数据的先验信息的决策权重为：Wi＝-1-Ki’^r*logKi’；式中，Wi为多源数据中第i种数据的先验信息的决策权重，Ki’为min-max标准化处理后的多源数据中第i种数据的不稳定性，i为计数变量，r1，r为常次幂；所述多源数据的观测信息的决策权重的确定方法包括：根据所述多源数据的先验信息的决策权重，得到多源数据的观测信息的决策权重；多源数据的观测信息的决策权重为：Mi＝1-Wi；式中，Mi为多源数据中第i种数据的观测信息的决策权重，Wi为多源数据中第i种数据的先验信息的决策权重，i为计数变量。

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百度查询： 中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心 基于贝叶斯统计的地球科学多源数据融合方法及系统