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| 基于SVM的多源异构数据融和方法 | |
| 作者单位： | ;1.北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院;2.北华航天工业学院图书馆;3.河北工业大学经济管理学院 |
| 摘 要： | 多源异构数据融合可为决策提供更好的支持,相较于单一数据源有很多优势。异构数据融合常发生在特征级和决策级。本文基于统计学习理论支持向量机(SVM)机制,对多源异构数据特征级融合进行了研究,实验证明此方法能有效实现多源异构数据的融合,并应用于决策支持。 |
| 关 键 词： | 数据融合 SVM 支持向量机 大数据 |
Support Vector Machine Based Approach for Feature-Level Multiple Source and Heterogeneity Data Fusion |
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