基于SVM的多源异构数据融和方法

摘要：

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.

关键词：数据融合、SVM、支持向量机、大数据

所属期刊栏目：27

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：北华航天工业学院基金项目BKY-2014-03

在线出版日期：2017-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：13-16