本文将综述环境监测中常用的数据融合与分析方法,为环境监测工作提供指导。 二、数据融合方法 1.传统方法 传统的数据融合方法主要包括平均法、加权法和最大法。平均法简单地将不同传感器获取的数据进行平均,但忽略了传感器的差异性。加权法通过为不同传感器赋予权重,根据其精确性进行加权平均,能更好地考虑传感器的差异...
下面介绍几种常见的数据融合方法。 1.传感器数据融合 物联网中的传感器是获取实时数据的重要来源。传感器数据融合方法主要包括特征提取、异常检测、数据清洗和定位与跟踪等技术。通过对传感器数据进行处理和整合,可以消除噪声、提高数据的准确性,并能够更好地反映物理现象。 2.网络数据融合 物联网中的设备通常通过网络...
本文综述了多传感器数据融合中的数据关联和估计融合这两项关键过程的基本原理与研究现状,整理了神经网络、强化学习等人工智能技术在多传感器数据融合领域应用的相关研究,并对多传感器数据融合方法在目标跟踪领域的发展进行了展望。 关键词:目标跟踪;信息融合;数据关联;数据融合;卡尔曼滤波;人工智能 0 引言 近年来,随着空...
融合。原因会导致信息不完全:一是噪声破坏了信 -收稿日期:2002年5月20日,修回日期:2002年10月5日 万方数据 总第134期曲晓慧等:数据融合方法综述及展望3 号中原有的部分信息,并且无法在后处理中Shafer(D—S)组合规则代替Bayes推理法 来从噪声中将原始信息提取还原;二是因为即实现信任函数的更新。
多源数据的融合已成为该领域的重要研究方向。多源数据特征级融合 方法旨在整合来自不同数据源的信息,以提高数据质量和利用效率。 本综述论文首先概述了图书情报领域多源数据融合的研究背景 与意义,指出在大数据环境下,单一数据源往往无法满足用户对信息 全面性的需求,因此需要通过融合多个数据源来提升数据价值。论文 ...
本文主要综述多模态数据集成中的融合方法,以期为相关研究者提供借鉴和参考。 1.多模态数据集成的基础知识 多模态数据集成的目的是将来自不同领域或不同源头的、包含不同类型的数据整合在一起,从而获得更为全面和准确的信息。多模态数据集成需要解决的问题主要包括数据的格式不同、数据的质量差异、数据源的异构性、...
当前的多模态融合在低质量数据场景下表现不佳,如在存在噪声、不完整或模态不平衡的数据下。由于现实中的多模态数据质量常常不一致,传统的方法可能会失败。本文确定并探索了围绕低质量多模态数据的多模态融合的四个核心技术挑战(如图1所示): 嘈杂的多模态数据。 第一个基本挑战是学习如何减轻多模态数据中任意噪声的潜...
3.1.1融合数据的特征/信号表示形式 融合数据的特征表达是设计任何数据融合算法的基础。当前的特征/信号表示形式包括: a) 在RGB图像上的附加深度信息通道(RGB-D)。此方法由于可以通过现成的图像处理模型进行处理,因此早期的信号级融合常使用这种表达形式。但是,其结果也限制于2D图像平面,这使其不适用于自动驾驶。
摘要：数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键，深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器，基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值，从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。综述了近几年基于深度学习的数据融合方法的相关文献，以此了解深度学习在数据融合中应用所具有的优势。分类阐述常见的数据融合方法，...