数据融合方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113822290A(43)申请公布日2021.12.21(21)申请号202111130228.9(22)申请日2021.09.26(71)申请人上海闻泰电子科技有限公司地址200001上海市黄浦区北京东路666号H区（东座）6楼H115室(72)发明人王越辉(74)专利代理机构北京开阳星知识产权代理有限公司11710代理人唐博(51)Int.Cl.G06K9/40(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书14页附图5页(54)发明名称数据融合方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质(57)摘要本公开涉及一种数据融合方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，包括：构建目标数据样本集对应的初始特征关联函数；通过约束函数优化初始特征关联函数的初始参数得到目标参数；基于所述目标参数，重构所述初始特征关联函数得到目标特征关联函数；基于所述目标特征关联函数进行数据融合，实现在数据融合时剔除噪声数据。CN113822290ACN113822290A权利要求书1/2页1.一种数据融合方法，其特征在于，包括：构建目标数据样本集对应的初始特征关联函数；通过约束函数优化初始特征关联函数的初始参数得到目标参数；基于所述目标参数，重构所述初始特征关联函数得到目标特征关联函数；基于所述目标特征关联函数进行数据融合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建目标数据样本集对应的初始特征关联函数，包括：构建目标数据样本集对应的初始异质特征关联函数和初始同质特征关联函数；确定所述初始异质特征关联函数对应的第一初始权重以及所述初始同质特征关联函数对应的第二初始权重，其中，所述第一初始权重为异质特征关联函数所对应的权重，所述第二初始权重为同质特征关联函数对应的权重；根据所述初始异质特征关联函数、所述初始同质特征关联函数、所述第一初始权重和所述第二初始权重确定初始特征关联函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建目标数据样本集对应的初始异质特征关联函数和初始同质特征关联函数，包括：确定目标数据样本集对应的初始异质特征关联矩阵和初始同质特征关联矩阵；确定所述初始异质特征关联矩阵对应的初始低秩特征矩阵；确定所述初始低秩特征矩阵对应的初始低秩特征矩阵关联函数；基于所述初始异质特征关联矩阵、所述初始低秩特征矩阵以及所述初始低秩特征矩阵关联函数构建目标数据样本集对应的初始异质特征关联函数；基于所述初始同质特征关联矩阵以及所述初始低秩特征矩阵构建目标数据样本集对应的初始同质特征关联函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过约束函数优化初始特征关联函数的初始参数得到目标参数，包括：基于约束函数，通过交替方向乘子法优化初始特征关联函数的初始参数得到目标参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于约束函数，通过交替方向乘子法优化初始特征关联函数的初始参数得到目标参数，包括：基于约束函数，通过交替方向乘子法依次求解所述初始特征关联函数对应的最优第一初始权重、最优第二初始权重、最优初始低秩特征矩阵以及最优初始低秩特征矩阵关联函数，其中，所述最优第一初始权重、最优第二初始权重、最优初始低秩特征矩阵以及最优初始低秩特征矩阵关联函数为所述目标参数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于约束函数，通过交替方向乘子法依次求解所述初始特征关联函数对应的最优第一初始权重、最优第二初始权重、最优初始低秩特征矩阵以及最优初始低秩特征矩阵关联函数，包括：设置所述第一初始权重、所述第二初始权重、所述初始低秩特征矩阵为固定值，对所述初始特征关联函数求第一偏导，在所述第一偏导值为零时，确定最优初始低秩特征矩阵关联函数；设置所述第一初始权重、所述第二初始权重、所述初始低秩特征矩阵关联函数为固定2CN113822290A权利要求书2/2页值，对所述初始特征关联函数求第二偏导，在所述第二偏导值为零时，确定最优初始低秩特征矩阵；设置所述第二初始权重、所述初始低秩特征矩阵、所述初始低秩特征矩阵关联函数为固定值，对所述初始特征关联函数求第三偏导，基于约束条件，确定最优第一初始权重；设置所述第一初始权重、所述初始低秩特征矩阵、所述初始低秩特征矩阵关联函数为固定值，对所述初始特征关联函数求第四偏导，基于约束条件，确定最优第二初始权重。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取数据样本集，并对所述数据样本集进行分类得到目标数据样本集。8.一种数据融合装置，其特征在于，包括：初始特征关联函数构建模块，用于构建目标数据样本集对应的初始特征关联函数；目标参数确定模块，用于通过约束函数优化初始特征关联函数的初始参数得