一种广义信息系统模型1
王勇
桂林电子科技大学计算机与控制学院，广西桂林（541004）
E-mail:
摘 要：分析了香农通信系统模型在现实信息系统中应用时存在的局限性，同时指出了香农通信系统模型和现实中信息系统的相似性，特别是对信息可靠性的考虑。基于信息可靠性，提出了一种广泛适用于现实中信息系统的广义的信息系统模型。
关键词：信息论，通信，可靠性，纠错，完备性
中图分类号：G201
1. 引言
香农（Shannon ，又译仙农、申农）给出了通信系统的一般模型，该模型在通信中是适用的，而且香农信息论也是基于该模型，该模型也称为信息系统模型[1]。但是一些学者将它引入到了现实中的一些信息系统问题的探讨中，并不是一定非常适用。为了解决香农信息论的局限性，一些学者对广义信息进行了研究，但是都有一定的局限性，往往局限在某个领域，不能适用于所有的信息科学中出现的问题，也不能很好将信息论与人工智能、信息融合等理论结合起来[2,3]。本文试图引入一种广义的信息系统模型，也可以称为广义通信系统模型，用于解决现实中许多的信息问题，并且通过比较来解释香农信息论的局限性。
2. 香农通信系统模型及其应用局限
在文献[1]中，香农给出了一个一般通信系统的模型如图1：
图1 一般通信系统图示
该模型是针对于通信系统的，目前它在信息系统中被广泛使用在通信系统之外的研究领域中，甚至有时候被滥用，这使得通信系统中的一些局限性被带入到一般信息系统中。该模型的局限性体现在：第一，把来自信源的消息当作完全可靠性的和完备的，不考虑其可靠性和完备性，只考虑从信源到信宿之间通信的可靠性。而现实中，可能有多个信源，而且这些信源发送的消息可能是不可靠的，不完全的，在这样的情况下，信宿一端就需要对这些信息进行处理和融合。在香农信息论中，强调信息是消除不确定性的东西，这对于通信中，消息是确定的情形是适用的，但是现实中，也存在不确定的信息，比如量子态就可能具有随机性，测量的结果是不确定的，如果我们一定要针对于测量的结果消除其不确定性，这种情况下，可能得出错误的结论。在文献[4]中，考虑了信息的可靠性问题，指出信息的可靠性比确定性更加重要，在现实中，人们会以信息的可靠性为首选条件，宁可选择更加可靠但是不确定1本课题得到广西自然科学基金项目(桂科自0640171) 和现代通信国家重点实验室基金项目（基金号：9140C1101050706）的资助。
性高的信息，而不会选择可靠性低，而确定性高的信息，比如，根据了解，某学生一般都不迟到，该生迟到的概率为0.01，而某天有暴风雨，交通困难，则在这样的条件下，该生迟到的概率可能变成0.5，这样的情况下，该生是否迟到的不确定性增加了，但是人们在没有得到更多信息的情况下，依然会选择后者。第二，信息论中，没有考虑到信源提供的信息并不满足信宿需要的情况，比如，信息是不完全的，或者消息只是与信宿需要的信息相关，而不是直接是信宿需要的内容，比如，信源只是提供了某生的一部分期终考试成绩，或者是他的平时成绩，而信宿需要的是他的期终考试全部的成绩。此时，信宿需要根据从某一信源得到的信息以及已经掌握的信息，包括从其他信源得到的信息，进行分析和融合。第三，在信息论中，信息的指向是信源，只要接收的消息和信源一致，就达到了通信的目的。但是在现实中，信宿需要得到的信息往往是指向事实、真理和实际情况的，比如对于明天是否下雨的问题，人们需要知道的是明天是否下雨，而不是电视台播报明天的天气预报是否下雨，当然在不能得到更多信息的情况下，可能会权宜地相信天气预报。假如有更多的信息能够对于分析明天是否下雨有帮助，人们会综合考虑这些信息，以求增加信息的可靠性。第四，在信息论中，信宿需要得到的就是信源发出的消息，但是在现实中，信宿可能需要多方面的信息，而信源提供的信息也可能是多维、多方面的，而且提供信息的信源和信道也是多种多样的，涉及到人的感官。第五，信息论考虑单个信道的通信，即使考虑信道的串联和并联，也是相当简单的情况，由于信道的稳定性和信道矩阵中概率为确定值，可以合并为单个信道。而现实中的信息系统还可以存在更多的信源、信道和信宿，包括中间信宿，互相以串联和并联的形式连接起来，比如，甲给乙说某一消息，乙给丙转述该消息，可以看成是信道的串联，再比如，甲给丙描述某一情况，乙同样给丙描述某一情况，但是他们的描述可能因为不可靠而不一样，此时，丙需要融合以上信息。第六，信源信宿的关系并不是一成不变的，在许多情况下，信源信宿都是相对的，信宿也可能掌握了一定的信息，它可能将这些信息反馈给信源，此时，信源可以被看成信宿。
3. 通信系统与现实中信息系统的相似性
通信系统模型并不适用于现实中的信息系统，但是依然与现实中的信息系统有相似之处：第一，通信系统是需要得到从信源发送过来的信息，希望接收的信息和发送的信息是一致的，现实中我们希望得到的信息是与事实、真理和真实情况等等一致的，这其中都存在可靠性的问题，只不过通信系统追求的可靠性只是现实需求中信息传递链中的一段。第二，信源和信宿之间的关系类似于香农通信系统模型中的信源和信宿的关系，信息论中的纠错编码和解码好比在现实中的信息系统中人们从多个信源收集不同方面、不同途径和不同来源的冗余信息，并且通过分析得出最（更）可靠的信息的过程。其相似性体现在信息论是通过重复编码等冗余手段来保证通信可靠性，而现实中人们会依靠重复获取信息，比如从不同信源获取来增强信息可靠性。信息论中的纠错源于冗余信息不一致，取概率高的作为正确的。现实中信息也有自相矛盾，出现不一致，人们也根据估计取可能性较大的来权宜地当作事实。现实中的信息系统显然也可以看成是通过“冗余”来增强信息的可靠性，不过其“纠错”和“检错”比一般的信息论中的纠错和检错编码要复杂的多。第三，它们都不能保证信息绝对可靠。虽然第二编码定理可以使得编码的错误率足够小，但是是以增加编码长度为条件的，因此现实中，只能保证错误率足够小，而不能保证绝对没有错误，因为纠错的部分也可能会全部出现错误，现实中也不能保证信息绝对可靠，“假作真时真亦假”，“三人成虎”这些成语典故都说明了这个问题。第四，它们都有对信息完备性的考虑。信息论中的后验概率相对于先验概率
而言，是在已知条件更加完备的情况下的概率，也是最终得以考虑的概率。通信中的加密也可以看成是信息不完全的情形，由于密钥信息的缺失，会导致无法恢复明文。现实中，显然对于信息不完备的情况下，人们总是希望能够让信息更加完备。第五，信息论通过信道传递概率来描述离散的无记忆信道的传输特性，这一特性可以反映通信过程中的可靠性，在现实中，人们也需要一定的背景信息来判断接受到的信息的可靠程度，比如，人看到光线，就根据物体在大脑中的映像来判断物体形状，这是以人们的经验积累和物理规律作为背景信息的，因为这些规律告诉我们，所见往往和物体的形状是一致的。一个接收者从一直很诚信，而且说话负责任的发送者那里得到了某一消息，他就很相信该消息是真实的，这好比没有干扰或者低干扰的信道一样，而一个经常说谎的人，他的话就不容易被人相信，如果一个人一直都是撒谎，则人们会把他的话当作不可靠的，而且会把他的话反过来，这好比一个信道接受端的1和0完全反过来对应发送端的0和1。可见，这些背景信息可以类比于信息论中的信道传递概率，但是这些背景信息要比信息论中的固定不变的信道传递概率更加复杂。第六，都存在信息的权宜性和相对性。在通信中，由于对发送端发送的消息是未知的，所以我们权宜地采用接受端接受到的信号来猜测和估算发送的消息，假如已经知道了，是不会利用接受到的信号来估计的，因为只有发送端的消息才是完全可靠的、正确的，至于为什么要采用接受到的信息，是因为对发送的消息未知，只有权宜地采用相对可靠的信息来判断。现实中，人们也是如此，比如，对于明天的天气情况是未知的，所以权宜地采用天气预报的结果，如果也不知道天气预报，会利用其他的信息来猜测。可见这些结果都是相对可靠的，是由于对事实未知而权宜地得出的。
4. 广义信息系统模型
在文献[4]中，指出了信息论仅仅是考虑通信过程中的可靠性，而没有考虑信源信息本身的可靠性，指出大多数信息都是不可靠的，而在文献[5]中，分析了一些信息定义的不足，给出了基于可靠性的信息的定义。鉴于通信系统和现实的信息系统具有很强的相似性，我们建立一种广义的信息系统以求更加逼近现实中的信息系统。虽然香农信息论对可靠性和完备性有所考虑，比如后验概率是在更多的条件下的概率，相比先验概率更加完备，通过纠错编码来实现可靠性更高的通信，但是并不是一种有足够意识的考虑，也没有强调可靠性问题，并且没有涉及到信源的信息可靠性问题，鉴于此，我们以信息的可靠性和完备性为目标，借鉴香农通信系统模型建立如图2所示的信息系统模型：
图2 广义信息系统图示 广义信息系统中的信源、信宿和信道都是广义的，比香农信息论中的对应概念要广泛。物体、事件等需要被了解的事物本身可以当作信源，凡是可以传递信息的事物都可以被当作
信道，如信道不仅包括一般传输介质，而且包括人的神经（传递各种感觉的信息）、真空（传递光线、声波等）等，信宿是接受、感知和分析信息的事物，比如可以包括人的感觉器官和物体。
该模型中对信息的处理还需要说明的是：信宿可能接受到来自于多个信源（包括中间信源）的信息，但是连接并不是完全的，信宿并不得到所有信源的信息，即图示中的拓扑结构是任意的，而且即使某个信源向某一信宿发送信息，这些信息也未必是完全的、可靠的，如香农通信系统模型一样，信息在传输过程中由于干扰也可能出现错误。在本模型中，信源和信宿是相对的，特别是中间信宿，既是信宿，也是下一步转发的信源。此外，本模型中的信道也可能是多个信道的融合。
在信息论中，考虑干扰的存在，香农用信道传递概率来描述离散的无记忆信道的传输特性，在现实中，信息的干扰和不可靠更加复杂，不仅存在来自于信道的干扰，还可能因为信源处理信息不正确，或者信源有意欺骗，以及信源发送信息不完全导致信息的不可靠。模型中信宿面对的是与它直接相连的信源的信息，但是它需要得到的却是最初信源（比如事实、真理之类）的信息，因此它会判断直接相连的信源的可靠性，包括相连信道的可靠性，来自于某个信源的信息可靠性是涉及到诸多因素的，信宿可能根据许多因素来综合判断信源可靠性，比如，信道受到的干扰和信号衰减，信源的历史上提供信息的可靠性，信源的信息来源等等。如果它知道前面信源连接情况及其可靠性，就可以根据所有相连的信源提供的信息及其可靠度进行信息融合。本模型中信宿对信息的处理方式如图3：各个信宿（包括中间信宿）除了对来自单个信源的信息用纠错编码之类的技术来提高通信中的可靠性，减少信道干扰外，还需要融合来自多个信源的信息，从而增强信息的可靠性和完备性。在每一个信宿，都会对接受到的信息进行融合和处理，信宿可以根据各种信息以及各个信源信息来源来判断各个信源的信息的可靠程度，并且根据不同信源的可靠度来对所有信源的信息进行融合，这个融合过程好比对具有冗余的信息进行纠错解码或者检错，但是比纠错编码问题更加复杂，通过这种“纠错”提高信息的可靠性，最终得出最可靠或者更加可靠的信息，当然这个信息可以是某个确定的可能的事件或者各种可能事件的随机的概率分布。在这个处理过程中，有时候人们会将提高通信的可靠性和信源的可靠性信息处理过程当作一个整体步骤来进行。
图3 信宿对信息的处理过程
5. 结束语
本文借鉴香农通信系统模型，提出了广义的信息系统模型，将香农研究的通信系统问题推广到一般现实中的信息系统问题，而且可以避免对香农通信系统模型的滥用。在提出的模型中尚未涉及到信宿对信源进行信息反馈的情况，这样的情况下，模型会复杂一些，但是也具有相似性。当然，为了便于深入研究和刻划，也有必要对模型进行一些简化，这样更容易得出详尽的结论。该模型的提出也为概率论的研究提出了新问题，同时也为将信息论与信息融合、人工智能、不确定性理论、可靠性理论整合提供了基础。
参考文献
[1]. Shannon C E. A mathematical theory of communication[J]，Bell System Technical Journal,27 (1948)，
379—429，623—656
[2]. Geogre J K.An update on generalized information theory[A].ISIPTA[C].2003.321～334.
[3]. 鲁晨光．广义信息论，中国科技大学出版社，1993
[4]. 王勇，论信息的相对性[A]，欧阳康，社会信息科学研究论文专集[C]，社会科学文献出版社，2008
[5]. 王勇，香农信息定义分析与改进[OL]，www.paper.edu.cn, 2007年11月9日.
A Generalized Information System Model
Wang Yong
School of Computer and Control, Guilin University Of Electronic Technology, Guilin（541004）
Abstract
The limitations of Shannon’s communication system model are analyzed when the model is used to realistic information system, and the similarities between the Shannon’s communication system model and realistic information system are pointed out, especially the consideration of the reliability of information. Based on the reliability of information, a generalized information system model suitable widely in most realistic information system is proposed.
Keywords: information theory, communication, reliability, error correction, completeness
作者简介：王勇，男，1977年3月生，湖北天门人，桂林电子科技大学讲师，硕士，毕业于西南交通大学，研究方向：信息安全，密码学、量子信息技术，
一种广义信息系统模型1
王勇
桂林电子科技大学计算机与控制学院，广西桂林（541004）
E-mail:
摘 要：分析了香农通信系统模型在现实信息系统中应用时存在的局限性，同时指出了香农通信系统模型和现实中信息系统的相似性，特别是对信息可靠性的考虑。基于信息可靠性，提出了一种广泛适用于现实中信息系统的广义的信息系统模型。
关键词：信息论，通信，可靠性，纠错，完备性
中图分类号：G201
1. 引言
香农（Shannon ，又译仙农、申农）给出了通信系统的一般模型，该模型在通信中是适用的，而且香农信息论也是基于该模型，该模型也称为信息系统模型[1]。但是一些学者将它引入到了现实中的一些信息系统问题的探讨中，并不是一定非常适用。为了解决香农信息论的局限性，一些学者对广义信息进行了研究，但是都有一定的局限性，往往局限在某个领域，不能适用于所有的信息科学中出现的问题，也不能很好将信息论与人工智能、信息融合等理论结合起来[2,3]。本文试图引入一种广义的信息系统模型，也可以称为广义通信系统模型，用于解决现实中许多的信息问题，并且通过比较来解释香农信息论的局限性。
2. 香农通信系统模型及其应用局限
在文献[1]中，香农给出了一个一般通信系统的模型如图1：
图1 一般通信系统图示
该模型是针对于通信系统的，目前它在信息系统中被广泛使用在通信系统之外的研究领域中，甚至有时候被滥用，这使得通信系统中的一些局限性被带入到一般信息系统中。该模型的局限性体现在：第一，把来自信源的消息当作完全可靠性的和完备的，不考虑其可靠性和完备性，只考虑从信源到信宿之间通信的可靠性。而现实中，可能有多个信源，而且这些信源发送的消息可能是不可靠的，不完全的，在这样的情况下，信宿一端就需要对这些信息进行处理和融合。在香农信息论中，强调信息是消除不确定性的东西，这对于通信中，消息是确定的情形是适用的，但是现实中，也存在不确定的信息，比如量子态就可能具有随机性，测量的结果是不确定的，如果我们一定要针对于测量的结果消除其不确定性，这种情况下，可能得出错误的结论。在文献[4]中，考虑了信息的可靠性问题，指出信息的可靠性比确定性更加重要，在现实中，人们会以信息的可靠性为首选条件，宁可选择更加可靠但是不确定1本课题得到广西自然科学基金项目(桂科自0640171) 和现代通信国家重点实验室基金项目（基金号：9140C1101050706）的资助。
性高的信息，而不会选择可靠性低，而确定性高的信息，比如，根据了解，某学生一般都不迟到，该生迟到的概率为0.01，而某天有暴风雨，交通困难，则在这样的条件下，该生迟到的概率可能变成0.5，这样的情况下，该生是否迟到的不确定性增加了，但是人们在没有得到更多信息的情况下，依然会选择后者。第二，信息论中，没有考虑到信源提供的信息并不满足信宿需要的情况，比如，信息是不完全的，或者消息只是与信宿需要的信息相关，而不是直接是信宿需要的内容，比如，信源只是提供了某生的一部分期终考试成绩，或者是他的平时成绩，而信宿需要的是他的期终考试全部的成绩。此时，信宿需要根据从某一信源得到的信息以及已经掌握的信息，包括从其他信源得到的信息，进行分析和融合。第三，在信息论中，信息的指向是信源，只要接收的消息和信源一致，就达到了通信的目的。但是在现实中，信宿需要得到的信息往往是指向事实、真理和实际情况的，比如对于明天是否下雨的问题，人们需要知道的是明天是否下雨，而不是电视台播报明天的天气预报是否下雨，当然在不能得到更多信息的情况下，可能会权宜地相信天气预报。假如有更多的信息能够对于分析明天是否下雨有帮助，人们会综合考虑这些信息，以求增加信息的可靠性。第四，在信息论中，信宿需要得到的就是信源发出的消息，但是在现实中，信宿可能需要多方面的信息，而信源提供的信息也可能是多维、多方面的，而且提供信息的信源和信道也是多种多样的，涉及到人的感官。第五，信息论考虑单个信道的通信，即使考虑信道的串联和并联，也是相当简单的情况，由于信道的稳定性和信道矩阵中概率为确定值，可以合并为单个信道。而现实中的信息系统还可以存在更多的信源、信道和信宿，包括中间信宿，互相以串联和并联的形式连接起来，比如，甲给乙说某一消息，乙给丙转述该消息，可以看成是信道的串联，再比如，甲给丙描述某一情况，乙同样给丙描述某一情况，但是他们的描述可能因为不可靠而不一样，此时，丙需要融合以上信息。第六，信源信宿的关系并不是一成不变的，在许多情况下，信源信宿都是相对的，信宿也可能掌握了一定的信息，它可能将这些信息反馈给信源，此时，信源可以被看成信宿。
3. 通信系统与现实中信息系统的相似性
通信系统模型并不适用于现实中的信息系统，但是依然与现实中的信息系统有相似之处：第一，通信系统是需要得到从信源发送过来的信息，希望接收的信息和发送的信息是一致的，现实中我们希望得到的信息是与事实、真理和真实情况等等一致的，这其中都存在可靠性的问题，只不过通信系统追求的可靠性只是现实需求中信息传递链中的一段。第二，信源和信宿之间的关系类似于香农通信系统模型中的信源和信宿的关系，信息论中的纠错编码和解码好比在现实中的信息系统中人们从多个信源收集不同方面、不同途径和不同来源的冗余信息，并且通过分析得出最（更）可靠的信息的过程。其相似性体现在信息论是通过重复编码等冗余手段来保证通信可靠性，而现实中人们会依靠重复获取信息，比如从不同信源获取来增强信息可靠性。信息论中的纠错源于冗余信息不一致，取概率高的作为正确的。现实中信息也有自相矛盾，出现不一致，人们也根据估计取可能性较大的来权宜地当作事实。现实中的信息系统显然也可以看成是通过“冗余”来增强信息的可靠性，不过其“纠错”和“检错”比一般的信息论中的纠错和检错编码要复杂的多。第三，它们都不能保证信息绝对可靠。虽然第二编码定理可以使得编码的错误率足够小，但是是以增加编码长度为条件的，因此现实中，只能保证错误率足够小，而不能保证绝对没有错误，因为纠错的部分也可能会全部出现错误，现实中也不能保证信息绝对可靠，“假作真时真亦假”，“三人成虎”这些成语典故都说明了这个问题。第四，它们都有对信息完备性的考虑。信息论中的后验概率相对于先验概率
而言，是在已知条件更加完备的情况下的概率，也是最终得以考虑的概率。通信中的加密也可以看成是信息不完全的情形，由于密钥信息的缺失，会导致无法恢复明文。现实中，显然对于信息不完备的情况下，人们总是希望能够让信息更加完备。第五，信息论通过信道传递概率来描述离散的无记忆信道的传输特性，这一特性可以反映通信过程中的可靠性，在现实中，人们也需要一定的背景信息来判断接受到的信息的可靠程度，比如，人看到光线，就根据物体在大脑中的映像来判断物体形状，这是以人们的经验积累和物理规律作为背景信息的，因为这些规律告诉我们，所见往往和物体的形状是一致的。一个接收者从一直很诚信，而且说话负责任的发送者那里得到了某一消息，他就很相信该消息是真实的，这好比没有干扰或者低干扰的信道一样，而一个经常说谎的人，他的话就不容易被人相信，如果一个人一直都是撒谎，则人们会把他的话当作不可靠的，而且会把他的话反过来，这好比一个信道接受端的1和0完全反过来对应发送端的0和1。可见，这些背景信息可以类比于信息论中的信道传递概率，但是这些背景信息要比信息论中的固定不变的信道传递概率更加复杂。第六，都存在信息的权宜性和相对性。在通信中，由于对发送端发送的消息是未知的，所以我们权宜地采用接受端接受到的信号来猜测和估算发送的消息，假如已经知道了，是不会利用接受到的信号来估计的，因为只有发送端的消息才是完全可靠的、正确的，至于为什么要采用接受到的信息，是因为对发送的消息未知，只有权宜地采用相对可靠的信息来判断。现实中，人们也是如此，比如，对于明天的天气情况是未知的，所以权宜地采用天气预报的结果，如果也不知道天气预报，会利用其他的信息来猜测。可见这些结果都是相对可靠的，是由于对事实未知而权宜地得出的。
4. 广义信息系统模型
在文献[4]中，指出了信息论仅仅是考虑通信过程中的可靠性，而没有考虑信源信息本身的可靠性，指出大多数信息都是不可靠的，而在文献[5]中，分析了一些信息定义的不足，给出了基于可靠性的信息的定义。鉴于通信系统和现实的信息系统具有很强的相似性，我们建立一种广义的信息系统以求更加逼近现实中的信息系统。虽然香农信息论对可靠性和完备性有所考虑，比如后验概率是在更多的条件下的概率，相比先验概率更加完备，通过纠错编码来实现可靠性更高的通信，但是并不是一种有足够意识的考虑，也没有强调可靠性问题，并且没有涉及到信源的信息可靠性问题，鉴于此，我们以信息的可靠性和完备性为目标，借鉴香农通信系统模型建立如图2所示的信息系统模型：
图2 广义信息系统图示 广义信息系统中的信源、信宿和信道都是广义的，比香农信息论中的对应概念要广泛。物体、事件等需要被了解的事物本身可以当作信源，凡是可以传递信息的事物都可以被当作
信道，如信道不仅包括一般传输介质，而且包括人的神经（传递各种感觉的信息）、真空（传递光线、声波等）等，信宿是接受、感知和分析信息的事物，比如可以包括人的感觉器官和物体。
该模型中对信息的处理还需要说明的是：信宿可能接受到来自于多个信源（包括中间信源）的信息，但是连接并不是完全的，信宿并不得到所有信源的信息，即图示中的拓扑结构是任意的，而且即使某个信源向某一信宿发送信息，这些信息也未必是完全的、可靠的，如香农通信系统模型一样，信息在传输过程中由于干扰也可能出现错误。在本模型中，信源和信宿是相对的，特别是中间信宿，既是信宿，也是下一步转发的信源。此外，本模型中的信道也可能是多个信道的融合。
在信息论中，考虑干扰的存在，香农用信道传递概率来描述离散的无记忆信道的传输特性，在现实中，信息的干扰和不可靠更加复杂，不仅存在来自于信道的干扰，还可能因为信源处理信息不正确，或者信源有意欺骗，以及信源发送信息不完全导致信息的不可靠。模型中信宿面对的是与它直接相连的信源的信息，但是它需要得到的却是最初信源（比如事实、真理之类）的信息，因此它会判断直接相连的信源的可靠性，包括相连信道的可靠性，来自于某个信源的信息可靠性是涉及到诸多因素的，信宿可能根据许多因素来综合判断信源可靠性，比如，信道受到的干扰和信号衰减，信源的历史上提供信息的可靠性，信源的信息来源等等。如果它知道前面信源连接情况及其可靠性，就可以根据所有相连的信源提供的信息及其可靠度进行信息融合。本模型中信宿对信息的处理方式如图3：各个信宿（包括中间信宿）除了对来自单个信源的信息用纠错编码之类的技术来提高通信中的可靠性，减少信道干扰外，还需要融合来自多个信源的信息，从而增强信息的可靠性和完备性。在每一个信宿，都会对接受到的信息进行融合和处理，信宿可以根据各种信息以及各个信源信息来源来判断各个信源的信息的可靠程度，并且根据不同信源的可靠度来对所有信源的信息进行融合，这个融合过程好比对具有冗余的信息进行纠错解码或者检错，但是比纠错编码问题更加复杂，通过这种“纠错”提高信息的可靠性，最终得出最可靠或者更加可靠的信息，当然这个信息可以是某个确定的可能的事件或者各种可能事件的随机的概率分布。在这个处理过程中，有时候人们会将提高通信的可靠性和信源的可靠性信息处理过程当作一个整体步骤来进行。
图3 信宿对信息的处理过程
5. 结束语
本文借鉴香农通信系统模型，提出了广义的信息系统模型，将香农研究的通信系统问题推广到一般现实中的信息系统问题，而且可以避免对香农通信系统模型的滥用。在提出的模型中尚未涉及到信宿对信源进行信息反馈的情况，这样的情况下，模型会复杂一些，但是也具有相似性。当然，为了便于深入研究和刻划，也有必要对模型进行一些简化，这样更容易得出详尽的结论。该模型的提出也为概率论的研究提出了新问题，同时也为将信息论与信息融合、人工智能、不确定性理论、可靠性理论整合提供了基础。
参考文献
[1]. Shannon C E. A mathematical theory of communication[J]，Bell System Technical Journal,27 (1948)，
379—429，623—656
[2]. Geogre J K.An update on generalized information theory[A].ISIPTA[C].2003.321～334.
[3]. 鲁晨光．广义信息论，中国科技大学出版社，1993
[4]. 王勇，论信息的相对性[A]，欧阳康，社会信息科学研究论文专集[C]，社会科学文献出版社，2008
[5]. 王勇，香农信息定义分析与改进[OL]，www.paper.edu.cn, 2007年11月9日.
A Generalized Information System Model
Wang Yong
School of Computer and Control, Guilin University Of Electronic Technology, Guilin（541004）
Abstract
The limitations of Shannon’s communication system model are analyzed when the model is used to realistic information system, and the similarities between the Shannon’s communication system model and realistic information system are pointed out, especially the consideration of the reliability of information. Based on the reliability of information, a generalized information system model suitable widely in most realistic information system is proposed.
Keywords: information theory, communication, reliability, error correction, completeness
作者简介：王勇，男，1977年3月生，湖北天门人，桂林电子科技大学讲师，硕士，毕业于西南交通大学，研究方向：信息安全，密码学、量子信息技术，