一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统.pdf
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一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统.pdf
本发明公开了一种基于多模态深度迁移学习机制的多源异构数据融合系统,涉及人工智能和信号处理技术领域,包括多组单个异构数据融合整合模块、多源异构数据融合整合模块与数据对比模块;所述多组单个异构数据融合整合模块:用于将细小的数据进行整合融合处理。本发明首先利用多组单个异构数据融合整合模块的作用,完成对外界较小样品数据的收集与整合,并且配合数据对比模块将重复的数据去除,且将有效的数据保留,并进行数据融合,最后传输至多源异构数据融合整合模块,使其将多组融合数据再次进行融合,并得到融合数据,而此过程多源异构数据融合整
基于深度子空间切换集成学习的多源异构数据融合方法.pdf
本发明公开了一种基于深度子空间切换集成学习的多源异构数据融合方法,按照以下步骤进行:S1:分别对每个源数据集进行特征提取,并组成空谱特征;S2:重组构成空谱特征数据集;S3:基于深度样本学习算法对空谱特征数据集中的样本数据进行处理,形成原始样本、一阶样本和二阶样本;S4:针对三组样本集,分别构建分类器模型;S5:对三组模型分别采用各自合适的分类方式进行分类,得到三组分类结果,然后通过分类投票得到最终的分类结果。其效果是:本发明联合光谱空间信息并融入分层子空间切换集成学习算法,利用了多尺度的空谱样本,增加了
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本申请提供的基于物联网的多源异构数据融合方法及系统,目标异构操作数据的异构数据区间分布数据、预期异构数据区间和目前异构数据区间,预测出总异构数据区间符合数据误差许可范围并统计出数据误差许可范围,将多个目标异构操作数据全局分析历史平均分析异构数据介绍属性进行融合,可以预测出预期平均分析异构数据介绍属性,通过预期平均分析异构数据介绍属性和历史平均分析异构数据介绍属性的相对关联度,以及预设关联度数据预设误差许可范围对预期异构数据区间进行校验,可以准确的确定每一目标异构操作数据的目标异构数据区间,实现对目标异构操
基于多模态信息融合的异构数据特征提取方法.pdf
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一种基于数据质量的多模态异构数据存储方法及系统.pdf
本发明是一种基于数据质量的多模态异构数据存储方法及系统,包括以下步骤:1)将原始本文数据以key?value格式在原始数据库中进行分布式存储;2)针对原始多媒体类数据进行数据建模,以文件的形式在文件数据库中进行分布式存储;3)将key?value数据转换为关系型数据,构建关系数据库;4)根据关系数据库中实体之间的关系构建图数据库;5)将实体的活动数据以链式的结构进行数据建模,构建链式数据库;6)将多媒体数据转换为文本数据,按数据类型分别存储于多媒体数据库及原始数据库;7)通过构建多级索引结构将各个子数据库