基于MDL原理的多源数据分类建模技术探索

本项目拟基于计算智能领域中的Minimum Description Length （MDL）原理，探索应用于多源空间数据分类器的建模技术。通过分析研究分类模型设计与分类技术，建立多源数据特征空间的最佳参数与非参数模型，进行多源数据融合，最大限度包含原始数据的有效信息，减小分类的误差，提高分类的鲁棒性。并对甄别分析、统计分布、神经网络等多种分类模型进行分析比较，在MDL原理框架下建立最优的分类模型，发展新的分类建模技术，构造软件演示系统，为空间观测数据定量化应用的整体化管理和发展提供相关的理论基础，为重大自然灾害预警系统提供相关的技术支撑。