摘 要:[研究目的] 對(duì)近幾年多源多維數(shù)據(jù)融合相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理和分析,為我國(guó)數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域后續(xù)的理論與實(shí)踐研究提供參考。 [研究方法] 在對(duì)多源多維數(shù)據(jù)融合概念進(jìn)行界定的基礎(chǔ)上,借助 VOSviewer 軟件,從理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面進(jìn)行文獻(xiàn)回顧,重點(diǎn)闡述了數(shù)據(jù)融合在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用情況,最后總結(jié)研究不足和展望發(fā)展方向。[研究結(jié)論] 當(dāng)前多源多維數(shù)據(jù)融合研究存在如下不足:理論體系缺乏系統(tǒng)性、融合技術(shù)解決問(wèn)題片面化、忽視“軟數(shù)據(jù)冶融合研究等,未來(lái)可以從這些方面加以突破。

　　關(guān)鍵詞:多源數(shù)據(jù);多維數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)融合;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);深度學(xué)習(xí)

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代,信息爆炸式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)的來(lái)源也越來(lái)越廣泛,總的來(lái)說(shuō),可以把數(shù)據(jù)來(lái)源歸納為兩大類,一類是“以物為中心冶 的各種傳統(tǒng)傳感器獲取的“硬數(shù)據(jù)冶,另一類是“以人為中心冶產(chǎn)生的“軟數(shù)據(jù)冶,如社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、web 數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)等。

　　此外,數(shù)據(jù)除來(lái)源廣外,還具有多維性特征,多維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)屬性的多樣性上,即對(duì)同一對(duì)象從不同視角提取的數(shù)據(jù),如內(nèi)容主題維度、類型維度、結(jié)構(gòu)維度、時(shí)間維度、空間維度等。面對(duì)海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù),一方面難以充分挖掘出有價(jià)值的信息,另一方面單來(lái)源單維度數(shù)據(jù)難以滿足輔助科學(xué)決策的需要,多源多維數(shù)據(jù)融合發(fā)展的需求越來(lái)越迫切。

　　與此同時(shí),物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展,不僅提高了數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)分析處理的能力、促進(jìn)了數(shù)據(jù)融合的發(fā)展,也增加了數(shù)據(jù)融合的研究熱度。 因此,本文對(duì)多源多維數(shù)據(jù)融合的研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理與分析,以期為數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域后續(xù)的理論與實(shí)踐研究提供參考。

　　1 概念界定

　　一般來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)融合和信息融合通常被視為相同的概念,只是在某些情況下,數(shù)據(jù)融合用來(lái)表示處理直接從傳感器獲得的原始數(shù)據(jù),信息融合則用來(lái)定義處理在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上形成的信息[1]。 在研究文獻(xiàn)中,與數(shù)據(jù)融合相關(guān)的術(shù)語(yǔ)通常還包括傳感器融合、多傳感器融合、知識(shí)融合、數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)組合等。

　　本文在處理過(guò)程中,將數(shù)據(jù)融合和信息融合視為了相同的概念。 數(shù)據(jù)融合這一概念最早是在 20 世紀(jì)70 年代美國(guó)軍事領(lǐng)域內(nèi)提出的,之后被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域。 不同領(lǐng)域?qū)��?shù)據(jù)融合的理解和運(yùn)用不同,因此數(shù)據(jù)融合至今依然沒(méi)有統(tǒng)一的定義。 目前,被普遍采納的定義是由美國(guó)三軍組織實(shí)驗(yàn)室理事聯(lián)合會(huì)(JDL)提出的,他們認(rèn)為數(shù)據(jù)融合是一種對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)、相關(guān)、組合和估計(jì)的多層次、多方面處理過(guò)程[2]。

　　Hall D L 等認(rèn)為數(shù)據(jù)融合是將多種來(lái)源的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái),利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,得到單個(gè)或單類信息源無(wú)法獲得的有價(jià)值的綜合信息[3]。 結(jié)合前人觀點(diǎn),筆者認(rèn)為,多源多維數(shù)據(jù)融合是根據(jù)數(shù)據(jù)融合的目的和所處層次,選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)和算法,通過(guò)對(duì)描述對(duì)象不同來(lái)源不同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗、分選等預(yù)處理,提取出數(shù)據(jù)特征并進(jìn)行關(guān)聯(lián)組合,從而得到更加準(zhǔn)確完整信息的過(guò)程。

　　2 數(shù)據(jù)來(lái)源依據(jù)

　　論題解讀,筆者以中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)源,以“數(shù)據(jù)融合冶“信息融合冶 “多源數(shù)據(jù)冶 “多維數(shù)據(jù)冶“多源信息冶“多維信息冶為檢索詞,進(jìn)行“篇名冶檢索,限定期刊來(lái)源為北大核心、CSSCI 以及 CSCD,檢索時(shí)間為 2021 年 6 月 10 日,檢索結(jié)果為 5511 篇相關(guān)文獻(xiàn)。 筆者對(duì)其年發(fā)文量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到年發(fā)文量曲線圖(注:2021 年數(shù)據(jù)不完整,截至檢索日期共計(jì) 162 篇)。

　　1992 年以前,我國(guó)并不十分重視數(shù)據(jù)融合的研究;1992 年至 1998年,數(shù)據(jù)融合相關(guān)文獻(xiàn)開(kāi)始出現(xiàn)且年發(fā)文量逐漸增加,表明數(shù)據(jù)融合在我國(guó)開(kāi)始受到關(guān)注,相關(guān)研究開(kāi)始起步;1999 年至 2009 年,年發(fā)文量快速增長(zhǎng),并且在2009 年達(dá)到階段性峰值,表明數(shù)據(jù)融合相關(guān)研究進(jìn)入高速發(fā)展階段;2009 年至今,數(shù)據(jù)融合相關(guān)文獻(xiàn)年發(fā)文量有所回落,但總體呈平穩(wěn)上升趨勢(shì),并且年發(fā)文量數(shù)值較高,表明國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)融合研究一直保持著較高的關(guān)注度,數(shù)據(jù)融合相關(guān)研究進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展階段。

　　為了解國(guó)內(nèi)多源多維數(shù)據(jù)融合的最新研究進(jìn)展,筆者對(duì)近五年的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行了分析,把檢索時(shí)間限定為 2016 年 1 月 1 日至 2021 年 6 月 10 日,共得到1611 篇文獻(xiàn),對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行預(yù)處理(去重及去除不相關(guān)等)后得到緊密相關(guān)的文獻(xiàn) 1 565 篇。 本次研究運(yùn)用了文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法,借助可視化應(yīng)用軟件 VOS鄄viewer,對(duì)研究樣本進(jìn)行分析。

　　3 多源多維數(shù)據(jù)融合相關(guān)研究

　　多源數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)都是數(shù)據(jù)融合的處理對(duì)象,根據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn)可以把數(shù)據(jù)劃分為多源數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù),多源數(shù)據(jù)是按照數(shù)據(jù)的來(lái)源進(jìn)行劃分,多維數(shù)據(jù)的劃分標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)的屬性,多來(lái)源也可以看作是多維度的一種維度,從這個(gè)意義上說(shuō),多維數(shù)據(jù)的含義高于多源數(shù)據(jù)。

　　一般來(lái)說(shuō),多源數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)之間沒(méi)有絕對(duì)的關(guān)系,單來(lái)源的數(shù)據(jù)按照不同的性質(zhì)可以劃分出多個(gè)維度,同一性質(zhì)的數(shù)據(jù)按照不同的來(lái)源也可以劃分為多個(gè)來(lái)源,且各種來(lái)源的數(shù)據(jù)大多涉及多維度處理問(wèn)題,所以在處理數(shù)據(jù)時(shí),對(duì)數(shù)據(jù)是多源還是多維的判斷通常不是絕對(duì)的。

　　同時(shí)分析整理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),大多數(shù)多源多維數(shù)據(jù)融合研究主要針對(duì)多來(lái)源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,集中于理論研究、方法研究以及應(yīng)用研究,且不少文獻(xiàn)把多源數(shù)據(jù)融合簡(jiǎn)稱為數(shù)據(jù)融合,所以筆者主要從數(shù)據(jù)融合的理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面展開(kāi)分析。

　　3. 1 數(shù)據(jù)融合理論研究

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代,大規(guī)模的多源多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)交叉,融合處理難度大,不少學(xué)者提出數(shù)據(jù)融合面臨著諸多困境。 整體來(lái)看,融合過(guò)程在融合方式變革、融合規(guī)模控制與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)維護(hù)方面,融合結(jié)果在用戶隱私保護(hù)與實(shí)際應(yīng)用對(duì)接方面,融合技術(shù)在跨領(lǐng)域、跨學(xué)科、跨語(yǔ)言以及跨媒體融合方面存在著挑戰(zhàn)與問(wèn)題[4]。

　　從具體領(lǐng)域來(lái)看,圖書館大數(shù)據(jù)融合面臨著多源異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)難度大、實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)和歷史大數(shù)據(jù)融合復(fù)雜性大、對(duì)傳感器系統(tǒng)功能性需求大、大數(shù)據(jù)安全與開(kāi)放的矛盾大等挑戰(zhàn);高等教育發(fā)展也存在大數(shù)據(jù)融合利用效率低、利用力度不足、浪費(fèi)嚴(yán)重、數(shù)據(jù)化水平低等困境。 部分學(xué)者針對(duì)各領(lǐng)域不同的發(fā)展目的提出了數(shù)據(jù)融合的途徑,同時(shí)還有學(xué)者進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)融合的體系建設(shè)提出了構(gòu)想,如張文萍等探討了包括數(shù)據(jù)描述模型、數(shù)據(jù)服務(wù)模型、數(shù)據(jù)管理計(jì)劃等的科學(xué)數(shù)據(jù)融合體系架構(gòu)[5];翟運(yùn)開(kāi)等從層次維、時(shí)間維和種類維三個(gè)角度構(gòu)建了包括精準(zhǔn)醫(yī)療多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn)體系框架[6]。

　　總體來(lái)說(shuō),近幾年數(shù)據(jù)融合理論相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量不多,研究主要集中在面臨問(wèn)題、融合途徑以及體系建設(shè)等方面。 關(guān)于數(shù)據(jù)融合困境的研究比較片面和泛化,未來(lái)還需根據(jù)發(fā)展需求與實(shí)際情況不斷剖析數(shù)據(jù)融合面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn);對(duì)于數(shù)據(jù)融合途徑的研究比較薄弱,無(wú)論是從整體視角還是具體應(yīng)用領(lǐng)域來(lái)看都有很大的研究空間;許多領(lǐng)域?qū)��?shù)據(jù)融合體系建設(shè)的重視度不夠,且沒(méi)有形成廣義的數(shù)據(jù)融合體系。 總之,多源多維數(shù)據(jù)融合理論不夠完善,還需在理論層面進(jìn)一步展開(kāi)探討,構(gòu)建完整的系統(tǒng)理論體系。

　　3. 2 數(shù)據(jù)融合方法研究

　　受外界環(huán)境或傳感器性能等的影響,各系統(tǒng)獲得的數(shù)據(jù)存在冗余或不準(zhǔn)確的問(wèn)題,數(shù)據(jù)融合方法通過(guò)對(duì)不同形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,可有效獲得準(zhǔn)確信息。 為更直觀全面地反映數(shù)據(jù)融合方法的發(fā)展現(xiàn)狀,筆者抽取與數(shù)據(jù)融合方法研究相關(guān)的文獻(xiàn),運(yùn)用可視化應(yīng)用軟件 VOSviewer 構(gòu)建關(guān)鍵詞可視化圖譜。 運(yùn)用較多的方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí))、D-S 證據(jù)理論、卡爾曼(Kalman)濾波、支持向量機(jī)(SVM)、遺傳算法、信息熵、自適應(yīng)加權(quán)、層次分析法、小波變換、粒子群算法、聚類、蟻群算法等。

　　(1)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),屬于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,通常由一個(gè)輸入層、一個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層組成,多層的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)使得信息的輸出更加準(zhǔn)確。 如有學(xué)者設(shè)計(jì)了一款危化品倉(cāng)庫(kù)巡邏機(jī)器人,在對(duì)收集的泄露危化品濃度、倉(cāng)庫(kù)內(nèi)環(huán)境溫度和濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行拉依達(dá)去噪、歸一化后利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合輸出,大幅度提高了機(jī)器人報(bào)警的準(zhǔn)確性和可靠性[8]。 由于外界環(huán)境的復(fù)雜性以及 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的缺陷,越來(lái)越多的學(xué)者借助優(yōu)化算法,如改進(jìn)蟻群算法、改進(jìn)粒子群算法、啟發(fā)螢火蟲(chóng)算法、改進(jìn)煙花算法等設(shè)計(jì) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法,優(yōu)化了 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、權(quán)值和閾值,有效地減少了冗余數(shù)據(jù)傳輸,提高了融合的精度和收斂速度,改善了數(shù)據(jù)融合算法的性能。

　　(2)深度學(xué)習(xí)。 深度學(xué)習(xí)由淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來(lái),是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)稱,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中重要的算法結(jié)構(gòu)。 不同于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有多個(gè)隱藏層,且較低層的隱藏層輸出可以作為較高層隱藏層的輸入[9]。 深度學(xué)習(xí)具有更強(qiáng)的特征表示能力,不少學(xué)者將其運(yùn)用到了數(shù)據(jù)融合算法中。 如馬永軍等提出了以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為核心的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法,有效地提高了數(shù)據(jù)采集精度[10];張輝等提出了一種基于深度神經(jīng)決策森林(DNDF)的數(shù)據(jù)融合方法,有效提取了多維數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征,解決了體域網(wǎng)中多傳感器數(shù)據(jù)采集過(guò)程中數(shù)據(jù)冗余大、特征信息模糊的問(wèn)題[11]。 總的來(lái)說(shuō),與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合算法相比,深度學(xué)習(xí)可以有效地改善高噪聲、多維度、大規(guī)模、結(jié)構(gòu)復(fù)雜數(shù)據(jù)的融合效果。

　　3. 3 數(shù)據(jù)融合應(yīng)用研究分析

　　文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)融合應(yīng)用研究是當(dāng)前的重點(diǎn)與熱點(diǎn),筆者通過(guò)整理數(shù)據(jù)融合應(yīng)用相關(guān)研究,運(yùn)用 VOSviewer 軟件構(gòu)建了關(guān)鍵詞知識(shí)圖譜，數(shù)據(jù)融合應(yīng)用范圍十分廣泛,主要用于故障診斷、遙感、目標(biāo)跟蹤、導(dǎo)航、目標(biāo)檢測(cè)、交通工程、目標(biāo)識(shí)別、智慧城市、狀態(tài)評(píng)估、圖像處理、機(jī)器人、產(chǎn)地鑒別、定位、三維建模等。 總的來(lái)說(shuō),針對(duì)傳統(tǒng)物理傳感器的數(shù)據(jù)融合應(yīng)用研究偏多,“以人為中心冶 的數(shù)據(jù)融合應(yīng)用研究較為缺乏。 不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合應(yīng)用不近相同、各有側(cè)重,筆者對(duì)數(shù)據(jù)融合在圖情領(lǐng)域的具體應(yīng)用進(jìn)行了分析。

　　4 總結(jié)與討論

　　通過(guò)文獻(xiàn)梳理可知,目前我國(guó)多源多維數(shù)據(jù)融合已經(jīng)具有一定的研究規(guī)模,研究?jī)?nèi)容包括理論、方法與應(yīng)用三個(gè)方面。 就理論研究來(lái)說(shuō),部分學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)融合的問(wèn)題、思路與體系等給出了自己的見(jiàn)解;就方法研究來(lái)說(shuō),不同專業(yè)的學(xué)者對(duì)各自領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行了優(yōu)化與完善;就應(yīng)用研究來(lái)說(shuō),各領(lǐng)域根據(jù)具體問(wèn)題通過(guò)建設(shè)平臺(tái)、設(shè)計(jì)系統(tǒng)和構(gòu)建模型等方式對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)有了不同程度的運(yùn)用。 其中,圖情領(lǐng)域?qū)��?shù)據(jù)融合方法的使用更多體現(xiàn)在智慧服務(wù)發(fā)展、用戶行為分析、信息資源建設(shè)、科學(xué)前沿識(shí)別、突發(fā)事件響應(yīng)、科學(xué)評(píng)價(jià)優(yōu)化等方面。當(dāng)前研究依然存在以下幾點(diǎn)不足:淤理論基礎(chǔ)研究相對(duì)薄弱,對(duì)相關(guān)概念缺少統(tǒng)一的定義與認(rèn)識(shí),缺乏系統(tǒng)的理論基礎(chǔ),沒(méi)有形成完整的理論體系。

　　于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展面臨著數(shù)據(jù)異構(gòu)、數(shù)據(jù)不確定、數(shù)據(jù)異常和虛假、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等多個(gè)方面的問(wèn)題,但是大多數(shù)技術(shù)研究只是集中在解決這些問(wèn)題中的部分,缺少對(duì)解決所有問(wèn)題數(shù)據(jù)融合算法的整體研究。 盂應(yīng)用研究主要集中在“以物為中心冶的數(shù)據(jù)融合上,缺少對(duì)“以人為中心冶的數(shù)據(jù)融合的研究,即對(duì)物理傳感器等設(shè)備獲得的“硬數(shù)據(jù)冶的融合研究較多,對(duì)來(lái)自社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)等信息系統(tǒng)的“軟數(shù)據(jù)冶或“軟硬數(shù)據(jù)冶融合的研究相對(duì)較少。

　　同時(shí),數(shù)據(jù)融合方法在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用研究還處于起步階段,發(fā)展不成熟,未來(lái)還有很大的研究空間。針對(duì)上述不足,未來(lái)研究可以考慮從以下幾個(gè)方面取得進(jìn)展:淤發(fā)展和完善數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)理論研究,既要有針對(duì)特定應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合的特征、準(zhǔn)則和方案等的理論架構(gòu),也要注重發(fā)展數(shù)據(jù)融合作為獨(dú)立學(xué)科廣義的融合模型與算法等系統(tǒng)理論體系。

　　于技術(shù)發(fā)展上注重改進(jìn)和完善現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合算法,發(fā)展多種數(shù)據(jù)融合方法結(jié)合的綜合數(shù)據(jù)融合算法,增強(qiáng)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法的魯棒性和準(zhǔn)確度,提高數(shù)據(jù)融合的性能。盂人可以提供物理傳感器無(wú)法獲得的有價(jià)值的信源,要加強(qiáng)對(duì)“以人為中心冶的“軟數(shù)據(jù)冶或“軟硬數(shù)據(jù)冶融合的應(yīng)用研究,進(jìn)一步擴(kuò)展數(shù)據(jù)融合技術(shù)在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用。 榆構(gòu)建數(shù)據(jù)融合評(píng)估方法,對(duì)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)進(jìn)行多維度分析與評(píng)價(jià)。

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　　作者：于佳會(huì) 劉佳靜 鄭建明