摘要：由于信息形式的多样性及其特征的复杂性,使得对不确定、未知性、非精确和不完全等类型信息的表示和建模都要通过相应的方法完成,由于方法的不统一,从而很难实现对异类信息的融合.所以,能否找到一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模,最终实现融合成为信息融合中的关键问题.众多研究者经过多年的探索发现,随机集理论有望解决这个难题.本文首先对各种多源信息进行分类,并介绍几种常用的表示和建模方法及其适用范围;随后引入随机集理论的基本概念和性质,综合论述该理论与已有方法之间的相互转化关系,并进一步论证用随机集统一表示和建模多源信息的可能性;最后,介绍随机集理论在信息融合中的应用并指出未来的发展方向.

关键词：多源信息融合 随机集理论 不完整性信息 人工智能 

单位：上海海事大学电气自动化系; 上海200135; 杭州电子科技大学自动化学院; 浙江杭州310018