【正文】 ltipliers and linear weighted fusion theory, then the results obtained by fusion. By the example shows, we can find that the method is simple and improves the precision under the same conditions, in line with a new generation of GPS standards, more adapted to the engineering requirements.Key word: GPS(Geometrical product specification and certification)；Information fusion；Measurement uncertainty ；Evaluation引言測量不確定度實(shí)際上就是在測量結(jié)果中所帶有的一個(gè)后綴參數(shù),它所起的作用是表明合理的賦予被測量量的結(jié)果的分散性。1 信息融合原理及測量不確定度的基本概念 信息融合原理信息融合是對來自各種信息源的信息的一種綜合化處理過程，它所涉及的是人類所特有的思維系統(tǒng)或其他邏輯思維系統(tǒng)中最常用的某些基本能力，在某種程度上就是指模仿大腦如何處理某些比較復(fù)雜問題，如何將問題中的各種信息進(jìn)行綜合性的處理?？梢灶A(yù)見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能等新概念、新技術(shù)在多傳感器信息融合中將起到越來越重要的作用。（3）信息融合方法與融合系統(tǒng)實(shí)施問題信息融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)施目前還存在許多實(shí)際的問題：傳感器動態(tài)測量誤差模型的建立、傳感器系統(tǒng)優(yōu)化、復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、大型知識庫的建立與管理、與其他領(lǐng)域的很多新技術(shù)的“嫁接與融合”，如人工智能技術(shù)、計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、遺傳算法、進(jìn)化計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)性等，這些尚無成熟理論。 測量不確定度的基本概念測量不確定度是測量結(jié)果中所帶有的一個(gè)后綴參數(shù)，它的作用是表明合理給予被測量值的分散程度，測量結(jié)果在某個(gè)量值區(qū)域內(nèi)的一個(gè)認(rèn)證，不確定度是定量表征測量精度的。1979年底，收到21個(gè)國家計(jì)量院的復(fù)函。由此可以看出將現(xiàn)有的不確定度評定進(jìn)行補(bǔ)充與完善，已被學(xué)術(shù)界所共識。則標(biāo)準(zhǔn)不確定度為，K，置信概率p和分布類型所對應(yīng)的包含因子。因此，標(biāo)準(zhǔn)偏差也是一種平均數(shù)。 表1　歷史實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù) 表2　本次重復(fù)測量數(shù)據(jù)序號數(shù)據(jù)/ MPa序號數(shù)據(jù)/ MPa1112123134145156167178189191020序號數(shù)據(jù)/ MPa序號數(shù)據(jù)/ MPa1112123134145156167178189191020根據(jù)GUM 的評定法則進(jìn)行評定,則均值計(jì)算公式為 （11）標(biāo)準(zhǔn)偏差計(jì)算式為 （12）　　根據(jù)式(9)～式(12),計(jì)算出均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和標(biāo)準(zhǔn)測量不確定度分別為: 在同等測量條件下,再對該示值誤差進(jìn)行重復(fù)測量20次,表2為本次重復(fù)測量數(shù)據(jù),以這次測量的數(shù)據(jù)作為樣本信息。 實(shí)例驗(yàn)證為了證明本文采用的信息融合方法在評估測量不確定度時(shí)的精度和可靠性,對被檢壓力表示值與標(biāo)準(zhǔn)器產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)壓力值之差值即為被檢壓力表的示值誤差進(jìn)行重復(fù)測量,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差計(jì)算出測量結(jié)果的不確定度值,并與其它方法計(jì)算結(jié)果作比較，觀察是否符合這種信息融合所具有的測量不確定度不大于每一分量的測量不確定的要求。由于實(shí)驗(yàn)理論上存在著近似性，方法上難以很完善，實(shí)驗(yàn)儀器靈敏度和分辨能力等原因，造成測量值和真值之間的不一致，即為測量誤差。為了正確應(yīng)用以上信息，對標(biāo)準(zhǔn)不確定度的B類評定正確進(jìn)行，因此要求評定者需要有相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)及對相關(guān)知識透徹的了解。2001年4月，在北京召開的，有許多著名專家學(xué)者參加的有關(guān)中國《關(guān)于GUM和VIM建議修改草案》的討論會。當(dāng)時(shí)的CCEMRI主席安布勒先生，同意把這個(gè)問題列入送給國際計(jì)量局 (BIPM)審議的報(bào)告中。(6) 成功的信息融合需要大量的認(rèn)識功能，人工智能是用計(jì)算機(jī)處理一般通常由人來處理認(rèn)識功能的技術(shù)。圖中I/D 代表屬性判決結(jié)果。此外，還有方法的運(yùn)算速度和精度；與前續(xù)預(yù)處理系統(tǒng)和后續(xù)信息識別系統(tǒng)的接口性能；與不同技術(shù)和方法的協(xié)調(diào)能力；對信息樣本的要求等?？梢宰C明經(jīng)過這種信息融合算法所求得的測量不確定度小于每一測量分量所求得的測量不確定，進(jìn)而可以證明提高了評定精度。多傳感器信息融合廣泛應(yīng)用于智能機(jī)器人、自動目標(biāo)識別、戰(zhàn)場監(jiān)視、醫(yī)療診斷、圖像處理等領(lǐng)域。而實(shí)際應(yīng)用中，這些方法可能無法滿足要求，因此為提升新一代GPS（產(chǎn)品幾何量技術(shù)規(guī)范與認(rèn)證）標(biāo)準(zhǔn)體系中的測量不確定度的評定的精度和更加適應(yīng)工程上的要求,本文主要采用了信息融合算法。 利用多個(gè)傳感器所獲取的關(guān)于對象和環(huán)境全面、完整的信息，主要體現(xiàn)在融合算法上。另外，為了把特征向量劃分成有意義的群組必須運(yùn)用關(guān)聯(lián)過程，對此位置信息也許是有用的。(4)研究信息融合用的數(shù)據(jù)庫和知識庫，高速并行檢索和推理機(jī)制利用大型空間數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)和知識進(jìn)行推理是融合系統(tǒng)過程中的關(guān)鍵任務(wù)，因此深人研究和探討空間數(shù)據(jù)庫的知識庫，高速并行推理機(jī)制應(yīng)成為未來的研究重點(diǎn)之一。在1963年，美國的埃森哈特先生在相關(guān)著作中就提出了不確定度應(yīng)該被廣泛應(yīng)用的建議。經(jīng)過幾十年的研究和發(fā)展，不確定度理論已初步形成比較完整的理論體系。 測量不確定度B類評定方法B類評定法不是像A類評定法那樣利用觀測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析的，而是利用掌握到的一定的信息進(jìn)而所確定的概率分布來評定的方法。2 基于信息融合