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10.3969/j.issn.1673-7938.2017.03.005

基于SVM的多源异构数据融和方法

引用
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.

数据融合、SVM、支持向量机、大数据

27

TP311(计算技术、计算机技术)

北华航天工业学院基金项目BKY-2014-03

2017-07-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

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1673-7938

13-1378/Z

27

2017,27(3)

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