交互系统设计中分布式多平台信息融合仿真

摘要：

为了提高交互系统的用户满意度,提升系统服务性能,针对当前交互系统设计中分布式多平台信息融合方法中存在融合响应延时较长、融合值及测试精度较低等问题,提出基于模糊神经网络的交互系统设计中分布式多平台信息融合方法.分别采用多元判别分析法与局部切空间排列法提取各平台信息的线性特征与非线性特征,过滤掉冗余信息,消除干扰信息影响,获取有价值的特征信息.利用T-S模糊系统模型较强的自适应能力,及其自动学习更新、模糊隶属等特性,结合BP神经网络算法进行信息融合,并通过系数修正提高多平台信息融合结果的准确性.实验结果表明,与当前信息融合方法相比,所提方法的融合响应延时较低,信息融合值更高,测试精度受信息输出维度变化的影响较小,且信息识别能力及适应性较强.

关键词：交互系统、分布式、多平台、信息融合、模糊神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市高等教育教学改革研究项目183005

在线出版日期：2019-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：427-430