Интеллектуальные технологии слияния данных при диагностировании технических объектов
Автор: Ковалев С.М., Колоденкова А.Е., Снасель В.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Методы и технологии принятия решений
Статья в выпуске: 1 (31) т.9, 2019 года.
Бесплатный доступ
Слияние разнородных данных, полученных в реальном времени от различных датчиков, является важной задачей при диагностировании технических объектов. В статье рассмотрены вопросы терминологии слияния данных на основе обзора литературы, предложено новое определение термина «слияние данных». Обобщены и систематизированы научные взгляды на проблему слияния данных при диагностировании технических объектов в условиях множества разнотипных датчиков и разнородной информации. Приведена адаптированная классификация слияния данных с учётом различных критериев (отношения между датчиками, уровень абстракции данных, тип архитектуры), а также классификация структурных моделей слияния данных, разработанных для построения интеллектуальных систем слияния данных. Проведён сравнительный анализ моделей процесса слияния данных, представлены их структуры, выявлены достоинства и недостатки моделей. Отмечено, что для эффективного сбора исходных данных, поступающих от множества разнотипных датчиков, и их обработки можно использовать несколько моделей слияния данных или их комбинации. Все основные аспекты, касающиеся интеллектуальных технологий слияния данных, рассмотрены в столь полном объёме на русском языке впервые.
Разнородные данные, модели слияния данных, диагностирование технических объектов, множество разнотипных датчиков
Короткий адрес: https://sciup.org/170178810
IDR: 170178810 | DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-1-152-168
Список литературы Интеллектуальные технологии слияния данных при диагностировании технических объектов
- Bahador Khaleghi Multisensor data fusion: A review of the state-of-the-art / Bahador Khaleghi, Alaa Khamis, Fakhreddine O. Karray, Saiedeh N.R. // Information Fusion. 2013. - Vol.41. - No.1. - P. 28-44.
- Fouad, M. Data mining and fusion techniques for WSNs as a source of the big data / M.M. Fouad, N.E. Oweis, T. Gaber, M. Ahmed, V. Snasel // Procedia Computer Science. - Elsevier, 2015. - Vol.65. - P. 778-786.
- Valet, L.A. A statistical overview of Recent Literature in Information Fusion / L.A. Valet, G. Mauris, P. Bolon // 3rd International Conference on Information Fusion. France. 2001. - P.532-536.
- Esteban, J. A review of data fusion models and architectures: Towards engineering guidelines / J. Esteban, A. Willetts, R. Hannah, P. Bryanston-Cross // Neural Computing & Applications. 2005. - Vol.14. - No.4. - P.273-281.
- Bleiholder, J. Data Fusion and Conflict Resolution in Integrated Information Systems / J. Bleiholder. - Potsdam: Hasso-Plattner-Institut, 2010. - 184 p.
