多源异构数据融合算法
时间: 2023-10-17 22:06:59 浏览: 419
基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究.pdf
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多源异构数据融合算法是指将来自不同数据源、不同类型、不同结构的数据进行整合和分析,以提高数据的准确性和可信度。常见的融合算法包括加权平均法、模型融合法、贝叶斯网络等。
加权平均法是指将不同数据源的数据按照一定的权重进行加权平均,得到最终的结果。模型融合法是指将不同模型的预测结果进行整合,得到最终的预测结果。贝叶斯网络是一种概率图模型,可以用于处理多源异构数据的融合问题。
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