目标跟踪系列-融合-2. 多源传感器的空间配准

针对DInSAR(differential interferometric synthetic aperture radar)技术仅能获取雷达视线向(line of sight,LoS)形变的不足,研究了融合多卫星平台求解三维形变场的模型与算法。该算法基于多卫星轨道模式下具有不同成像几何的多源SAR影像联合求解矿区地表形变场。研究结果表明:采用该算法反演的下沉值与水准测量结果相互吻合,均方根误差为±4 mm,吻合程度优于单一影像源反演结果;垂直向位移场与等值线均表明下沉盆地向老采空区偏移,说明老采空区可能活化;东西向水平位移场与等值线符合开采沉陷地表移动规律,而且对于不同的成像模式,东西向水平移动的影响亦不同;由于卫星航向角的正弦值近乎为0,使得三维算法对南北向位移不敏感。

针对多源数据库之间的异构差异及互操作应用，分析和研究了异构数据集成体系结构、模式映射、模式 冲突及解决办法、查询处理、数据集成及数据管理等相关问题，提出了中间件体系结构的异构多源数据库整合系统 解决方法，模式映射方案采用GAV，系统采用JAVA语言设计，使用JBc~4．2设计，算法采用类JAvA语法描述，模 式以及模式集成信息采用XML描述，以实际用例测试，成功解决了模式冲突的消解、全局查询的分解和数据集成 处理等问题，系统运行效果良好，具有实际应用价值。

为了研究瓦斯涌出异常的车集矿瓦斯赋存规律,运用瓦斯地质理论和多源瓦斯数据融合技术对其进行研究。分析结果表明,煤层埋深对车集矿瓦斯含量赋存影响最大,不同瓦斯地质单元主控因素不同。选用拟合后R2>0.4的瓦斯含量为主要影响因素,利用SPSS软件进行回归分析,获得第Ⅰ及第Ⅱ瓦斯地质单元瓦斯含量的多元线性回归方程。经显著性水平检验及模型验证可知,所获结论能较好地反映煤层瓦斯含量赋存规律。

D-S证据理论的融合思想主要体现在待识别对象的多个证据的基本概率分配函数通过某种规则融合在一起，求出所有证据的总支持程度，证据理论给出了多源数据的组合规则

基于云计算的多源异构大数据跨源调度方法

吴志强教授的提问：当老中医遇到了X光，听谁的？（Professionalism VS Dataism）个人认为，目前的城市大数据在应用层面的可信度，还没有达到西医对于中医的颠覆性。多数情况可能还是老中医更靠谱一点。杨东援教授的提问：大数据告诉了我们已经知道的事情，还是未知的事情？个人认为，两件事情都很重要，在实证层面的印证本身就具有很大意义，验证数据的可靠性甚至比探索数据的新应用更重要。

文件为多源数据集的编码形式，即预处理之后的数据 用于我的另一资源：基于多种机器学习算法的分类预测研究 该资源为机器学习结课论文，本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源

设计了一种多源信息特征层融合的故障诊断方法，应用在电力电子电路的诊断过程中。选择待测电路的节点电压和重要支路电流作为融合对象，利用小波变换和主成分分析对数据进行预处理和特征提取，采用间隔交叉的方式将电压特征矢量和电流特征矢量联合形成特征矢量，通过神经网络对联合特征矢量进行推理分类，得到故障诊断结果。以Buck―Boost电路为诊断实例，对比分析了选择不同特征融合对象对故障诊断结果的影响，实验结果证明该方法可以明显提高电路诊断率。

这是一个关于一种基于提升小波和分形理论的多源图像融合方法的源程序