认知优化主要功能包括：有意识的交感、时间压缩/扩张、否定性推理加强、注意力的集中/分散、模式变化方法、认知辅助方法和不确定性表示等。其目的在于探索数据融合系统与人类用户怎样互动才能达到最优化。该处理寻求理解人类用户需求，并通过将融合系统合理地集中关注用户最重要的事情来响应这些需求。

认知优化的出现与原始JDL模型的发展有关，1984年第1个JDL模型包含1～3级融合。经过30年的发展，2004年，针对力图摆脱人的自动数据融合与信息化战争的战场感知需求渐行渐远的趋势，对原始JDL模型进行了较大修改，从而确定了融合学界公认的包括有人参与的4级融合（过程优化）和5级融合（认知优化）的JDL模型。

在含有认知优化的JDL模型中人是感知主体，传感器和各种感知技术是对人类感官的扩展。在技术实现上，用户基于需求设计感知模型，以模型驱动融合系统运行，寻找与模型匹配的数据，即向数据赋予含义和知识，再经逐级融合，产生满足应用需求的态势信息；在融合模式上，用户应与机器紧密耦合；在管理上，用户进行融合系统立项和论证，参与系统设计、运行交互控制和信息分发活动。充分发挥人的认知能力在融合活动中的效用，从而产生满足应用需求的信息产品。