31、预测、跟踪、动态模型与量子建模场理论

预测、跟踪、动态模型与量子建模场理论

预测、跟踪与动态模型

在信息处理和系统优化领域，模拟可用于优化融合系统。生物系统经过数十亿年的进化，已经实现了优化，其中存在“预连线”的融合层级，同时也有自适应的融合决策。复杂的人工系统也需要类似的先验模型来指导自适应融合决策，这些模型的函数形状可通过研究信息相关的性能边界来确定。

注意力机制

注意力在信息融合过程中起着关键作用，它将有限的感官和处理资源引导至重要对象。在分层系统中，重要对象是给定层级的输入信号。当资源无限时，无需单独的注意力功能。重要性的评判标准取决于正在执行的任务目标，通常多个目标和输入信号会竞争注意力，这一过程的数学模型需要考虑多样且相互竞争的标准。

以下是注意力机制和线索的相关信息：
|任务类型|具体学习|一般学习（识别新对象）|一般学习（确认已识别对象）|一般学习（解决困难）|一般学习（维持态势感知）|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|线索/度量|对象值（V）f(k|n)加权，V * f(k|n) > th1|检测概率f(k|n) > th2|f(k|n) > th3|f(k|n) < th4（所有类别k，随机对象n）| - |
|线索在层级中的来源|高层（V），同层f(k|n)|同层|同层|同层| - |

例如，在开发用于检测入侵者的传感器融合系统时：
1. 底层处理 ：在层级的底层，可使用多个声学传感器来检测新对象，这些传感器持续运行，无需注意力机制。采用简单的内部模型，将信号分为噪声和信号两类，并设置