基于图表示原理的多维定性与定量信息融合方法及实现

本项目提出了一种基于图表示原理的多维定性与定量信息融合新方法，该方法可以实现将多个输入的定性、定量和定性与定量信息转换为一个可以表达整体数量和质量的单定性、单定量信息，同时还可以给出表征输入信息特征的定性（定量）信息，实现多维信息的融合和分类。从结构上讲，该方法由预变换器（主要完成定性与定量信息的预处理功能）、图表示器（主要完成多维信息图表示和定量输出信息运算功能）和模糊小波基函数神经网络分类器（主要完成定性信息的分类功能）组成。这种新结构的多维定性定量信息融合方法可以应用到多个传感器（包括模糊传感器输出信息）信息融合、舒适度传感器与气味传感器等智能传感信息处理和复杂系统中定性与定量信息的融合等领域，并可以推广应用到：医学、社会经济、军事、教育等领域。具有较重要的学术价值和应用价值。