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一种
多源
异构数据融合方法及其应用研究
针对基于
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数据融合的多用户决策问题,建立了
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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。
2022-09-20 15:02:47
678KB
多源异构数据
数据融合
三角模糊数
有序加权平均
1
基于相似度学习的
多源
迁移算法
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.
2022-09-18 16:30:07
197KB
相似度学习 多源域 迁移学习 SVM 迁移分类
1
一种基于深度学习的
多源
异构数据融合方法.pdf
一种基于深度学习的
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2022-09-12 17:17:28
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人工智人-家居设计-基于IPv6移动终端的车间
多源
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