基于MATLAB的模糊贴近度优化模型与多源异构数据融合算法实现

资 源 简 介

本项目实现了基于模糊贴近度理论的多源异构数据融合算法，提供归一化预处理、模糊隶属度函数构建及改进的贴近度权重计算功能，适用于多源数据的智能关联与融合分析。

详 情 说 明

基于模糊贴近度优化模型的多源异构数据融合算法

项目介绍

本项目实现了一种基于模糊贴近度理论的多源异构数据融合算法。通过模糊集合理论处理不确定性信息，采用改进的贴近度计算方法评估数据关联性，并基于自适应加权融合策略实现多源数据的优化融合。该算法特别适用于传感器网络、环境监测、智能决策等需要处理多源异构数据的应用场景。

功能特性

• 多源数据支持：兼容CSV、Excel格式的数值型和文本型数据输入
• 模糊化处理：提供三角型、梯形、高斯型等多种隶属度函数配置
• 贴近度优化：采用改进的贴近度计算方法，准确评估数据关联性
• 自适应融合：基于贴近度权重实现数据的智能加权融合
• 可视化分析：提供数据对比、权重分布、融合效果等多维度可视化展示
• 质量评估：生成详细的融合质量报告，包括一致性指标和误差分析

使用方法

数据准备

准备多源数据文件（CSV/Excel格式），确保数据格式规范。数值型数据直接输入，文本型数据需预先进行量化处理。

参数配置

1. 选择适当的模糊隶属度函数类型（三角型、梯形、高斯型等）
2. 设置隶属度函数参数（如边界值、标准差等）
3. 配置融合权重约束条件（阈值范围、分配策略等）

运行流程

1. 加载多源数据矩阵
2. 执行数据归一化预处理
3. 进行数据模糊化处理
4. 计算数据间贴近度
5. 执行自适应加权融合
6. 生成融合结果和评估报告
7. 展示可视化分析图表

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• 运行环境：Python 3.8+
• 依赖库：NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn
• 内存要求：最低4GB，推荐8GB以上
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心处理流程，包括数据读取与预处理、模糊隶属度函数构建、贴近度计算优化、自适应加权融合算法的执行，以及结果输出与可视化展示等关键功能模块的集成调度。