自动驾驶的多源异构信息RBM网络融合架构及融合方法

摘要

本发明公开了一种自动驾驶的多源异构信息RBM网络融合架构及融合方法，所述架构包括：自下而上依次排列的初始输入层、隐层、输出层，在远离所述初始输入层的部分使用深度RBM网络，所述深度RBM网络包括至少一个RBM。所述融合方法包括：步骤1、初始输入层通过预训练从自动驾驶多源异构传感器获取生成模型的初始权值；步骤2、多层隐层自下而上逐层深度权值训练；步骤3、将经过深度训练的权值传递至输出层，所述输出层进行数据融合及积分判决并输出。本发明采用一种结合不确定性的模糊积分函数，提高了识别的可靠性。模糊积分融合多个分类器，以获得近似最优的融合结果，提高整体分类的可靠性。