深度学习驱动的大数据融合方法综述

本文综述了基于深度学习的数据融合方法的研究现状和发展趋势。随着大数据时代的到来，数据融合成为了提高数据利用效率和挖掘深层次信息的关键技术。深度学习作为一种强大的机器学习工具，因其能够自动学习并提取数据中的复杂模式，使得在数据融合领域展现出巨大的潜力。 深度学习的数据融合主要涉及多源、异构数据的集成，通过构建深层神经网络结构，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、自编码器(Autoencoder)等，实现对数据特征的高效抓取和抽象。这种融合方法有助于减少噪声干扰，提高模型的泛化能力，从而提升数据分析的准确性和决策支持的效果。例如，在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域，深度学习数据融合已取得了显著成果。 研究者张红、程传祺、徐志刚和李建华针对这一主题进行了深入探讨，他们可能关注了深度学习在数据融合中的典型应用案例，如异常检测、时间序列预测、多模态数据融合等。同时，他们也可能会讨论深度学习模型的优化策略、网络架构设计、以及如何解决深度学习在大规模数据集上可能遇到的过拟合问题。 文章强调了深度学习数据融合在计算机工程与应用中的实际价值，特别是在智能交通和大数据分析等领域的应用。此外，他们还提到了该研究得到了国家重点研发计划的支持（Nos. 2018YFB1702900和2019YFB1707300），表明了深度学习数据融合作为前沿科技在国家层面的战略意义。 值得注意的是，为了确保研究的严谨性，论文的录用定稿在网络首发时必须严格遵循出版法规和学术规范，包括但不限于原创性、科学性、创新性、技术标准的合规使用，以及语言文字的一致性和准确性。网络首发后，除非进行少量编辑规范内的修改，否则不允许更改论文标题、作者、机构和实质性内容。 这篇综述旨在为数据融合领域的研究人员提供一个全面的深度学习视角，帮助他们了解当前的研究热点，探索深度学习在数据融合中的最新进展，以及如何将其应用于实际问题中，推动计算机工程与应用的创新发展。