多源异构数据融合技术
时间: 2023-08-18 16:04:43 浏览: 467
面向电力大数据的多源异构数据融合技术研究.pdf
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多源异构数据融合技术是指在边缘计算中,将来自不同源头的不同类型的数据进行融合的一种技术。引用、、中提到了一种基于联邦学习的多源异构数据融合算法,该算法利用张量Tucker分解理论,实现了在各异的边缘设备上自适应处理多源异构数据模型。这种算法能够解决联邦学习中由于处理异构数据的模型不统一带来的单一适应性问题。它通过构建一个具有异构空间维度特性的高阶张量,捕捉异构数据的高维特征,从而实现了多源异构数据的融合。这个算法在MOSI数据集上验证了其有效性。通过多源异构数据融合技术,可以充分利用边缘设备上的异构数据,解决边缘计算中由于数据隐私引起的“数据通信壁垒”问题,提高数据处理的效率和准确性。
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