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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。
基于SVM的多源异构数据融和方法
【摘 要】
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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
【机 构】
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北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院,北华航天工业学院图书馆,河北工业大学经济管理学院
【出 处】
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北华航天工业学院学报
【发表日期】
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2017年03期
【基金项目】
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北华航天工业学院基金项目(BKY-2014-03)
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