针对基于多源数据融合的多用户决策问题,建立了多源异构数据融合模型,研究了基于三角模糊数的异构数据统一量化表示方法,采用有序加权平均算子融入决策者的偏好,设计了一种支持多用户决策的多源异构数据融合算法。实际应用表明,本文设计的算法能解决多源异构数据在结构和语义上的模糊性、差异性和异构性等问题,通过在数据融合过程中考虑决策者偏好,提高了多用户决策结果的可靠度。
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针对与测试数据分布相同的训练数据不足,相关领域中存在大量的、与测试数据分布相近的训练数据的场景,提出一种基于相似度学习的多源迁移学习算法(SL-MSTL).该算法在经典SVM分类模型的基础上提出一种新的迁移分类模型,增加对多源域与目标域之间的相似度学习,可以有效地利用各源域中的有用信息,提高目标域的分类效果.实验的结果表明了SL-MSTL 算法的有效性和实用性.
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202x年利用FME进行智慧城市的多源数据融合(专业完整版).pdf
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2022-05-27 21:00:21 27KB C++ 多源最短路径 Floyd 算法
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