基于SVM的多源异构数据融和方法
如何处理多源异构数据的融合和联合分析问题
如何处理多源异构数据的融合和联合分析问题多源异构数据的融合和联合分析问题是当今互联网时代面临的一大难题。
随着科技的发展，各类数据源不断涌现，数据的形式和结构也呈现出多样化的趋势。
如何高效地将这些多源异构数据进行融合和联合分析，对于各行业来说都具有极大的意义。
首先，多源异构数据的融合是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并。
这些数据源可以是来自不同组织、不同系统、不同平台的数据，也可以是来自不同行业、不同领域的数据。
面对如此庞大、多元的数据，传统的数据融合方式已经不能满足实际需求。
因此，我们需要寻找新的方法和技术来解决这一问题。
其次，多源异构数据的联合分析是指对整合后的数据进行深入挖掘和分析。
通过联合分析，我们可以发现数据之间的关联性、规律性和潜在的价值。
然而，在这个过程中，我们面临着很多挑战。
首先是数据的质量问题。
由于数据源的异构性，数据存在着不一致、不完整甚至错误的情况，这给联合分析带来了很大的困难。
其次是数据的大小和复杂性问题。
多源数据的规模巨大，数据类型繁多，需要使用高效的算法和技术来处理和分析。
再次是数据的隐私和安全问题。
在进行数据融合和联合分析的过程中，我们需要保护数据的隐私并确保数据的安全性，这对于数据的使用和共享提出了更高的要求。
针对这些问题，我们可以采用一些方法和技术来解决。
首先是数据清洗和预处理。
在进行数据融合之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性。
这包括去除重复数据、填充缺失数据、处理异常数据等。
其次是数据集成和转换。
通过数据集成和转换，我们可以将不同数据源的数据进行整合和统一，以便进行联合分析。
这包括数据标准化、模式匹配、数据映射等。
再次是数据挖掘和分析。
在进行数据联合分析之前，我们可以使用数据挖掘算法和技术来发现数据之间的关联性和规律性，从而为后续的联合分析提供支持。
最后是隐私保护和安全管理。
在进行数据融合和联合分析的过程中，我们需要采取措施来保护数据的隐私和确保数据的安全。
基于SVM的数据融合方法在DIDS中的应用
基于SVM的数据融合方法在DIDS中的应用—154—基于SVM 的数据融合方法在DIDS 中的应用叶苗1,2，王勇1，麦范金2，陈超泉2(1. 桂林电子科技大学网络中心，桂林 541004；2. 桂林工学院网络中心，桂林 541004)摘要：考虑到传统SVM 解决传统IDS 问题的困难，建立基于带概率输出信息的SVM 局部信息检测和数据融合、决策分析的分布式入侵检测DIDS 模型。
该模型尽可能利用局部SVM 分类器的优势，充分考虑了各局部SVM 的性能差别。
通过KDD99数据集对该模型的测试，证明该分布式入侵检测模型可以明显地降低入侵检测的漏报率，提高检测精度。
关键词：支持向量机；概率分配函数；分布式入侵检测；数据融合；检测率Application of SVM Sensor and Data Fusion in DistributedIntrusion Detection SystemYE Miao 1,2, WANG Yong 1, MAI Fan-jin 2, CHENG Chao-quan 2(1. Network Center, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004; 2. Network Center, Guilin Institute of Industrial Technology, Guilin 541004)【Abstract 】To solve the difficulty of traditional SVM applied into IDS, a distributed intrusion detection model based on SVM sensor with probability estimation and data fusion is proposed. The local SVM’s advantage and differences among each local SVM’s performance are considered in this model. Experimental results carried out with KDD99 dataset show that the model can make false positive lower and improve the efficiency of the intrusion detection【Key words 】s upport vector machine; probabilityassignment function; distributed intrusion detection; data fusion; detection rate计算机工程Computer Engineering 第34卷第4期Vol.34 No.4 2008年2月February 2008·安全技术·文章编号：1000—3428(2008)04—0154—03文献标识码：A中图分类号：TP274.4传统的入侵检测系统，主要以集中式控制和基于模式匹配的误用检测系统为主[1-3]。
基于SVM的数据层多源ITS数据融合方法初探
（ ．ｃ ｏｌｏ ｒｆｃａｄＴ ａｓｏ ａｉｎ Ｂ ｉｎ ｉ ｔｎ ｎｖｒｉ ， ｅｊ ｇ１０ ４ １ Ｓ ｈｏ ｆ ａ ｉ ｎ ｒｎｐ ｒ ｔ ， ｅｊ ｇＪａ ｏ ｇＵ ｉｅｓｔ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４，Ｃ ｉａ Ｔ ｔ ｏ ｉ ｏ ｙ ｉ ｈｎ ；
Ｖ １ ７ Ｎｏ． ｏ． ２ Ａｐ ｌ ２ ０ ｉ ｒ ０７
文章 编 号 ：１０—７４（０７ ０—０２０ ０９６４ ２０ ） ２０３—７
，… ’… … … … ’… … … … … 、
＾
智能 交通 系统 与 信 息技 术
＿
・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ． ． ． ・ ・ ． ． ． ・ ・ ・ ‘
ｓ ｆｈ ｏｙｏ ｐ ｒｖ ｃ ｒ ｃ ｉｅ（ Ｖ ｉ ｏ ｅｒ ｆ ｕ ｐ ｔ ｅｔ ｈｎ Ｓ Ｍ）ａｄｄ ｓ ｎｄｉ ｌｍｅ ｔ ｉｎｐ ｅｓｓｏ ｉａ ｐｏｃ ｒｍ ｕ ｐ ｒ ｓ ｔ ｓ ｏ ｏ ｍａ ｎ ｅｉ ｅ ｇ ｍｐｅ ｎａ ｏ ｍｅｓｅ ｆｈｓ ｐ ｒａ ｈｆ ｓｐ ｏ ｔ ｔ ｏ ｔ
ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ ｔａｎｎ ｅ ｔｒｍａ ｈ ｎ ｒ ｉｉｇ，ｔ ｉｉ ｇ ｒｓ ｔｅ ａｕａｉｎ， ａ ｄ ｓ ｐ ｒ ｅ ｔｒ ｍａ ｈｎ ｔｓ ． Ｔ ｅ ｏ ａ ｓ ｎ ｏ ｔ ｏ ｒ ｎ ｎ ｅｅ ｖ ｌ ｔｏ ａ ｎ ｕ ｐ ｔ ｏ ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ ｅｔ ｈ ｃ ｍｐ ｒ ｏ ｆｄａａ ｆｒ ｉ ｂ ｆｒ ｎ ｆ ｒｓ ｐ ｏ ｅ ｔｒｍａ ｈｎ ｕ ｉｎ ｗｈ ｎ ａ ｐｙｎｇｔ ｗｏ ｓ ｕ ｃ ｒｆ ｃ ｆ ｗ ｄ ｔ ｒｍ ｎＳ ｅ ｉｈ ｙ ｅｏｅ ａ ｄ ａｔ ｕ ｐ ｒ ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ ｆｓｏ ｅ ｐ ｌｉ ｏ ｔ —ｏ ｒｅ ｔａｆ ｏ ａａｆｏ Ｂａ ｈ ｎ ｈｇ ｗａ ｅ ｔ ｉ ｌ
基于SVM的多传感器信息融合算法
基于SVM的多传感器信息融合算法周鸣争 汪 军(安徽工程科技学院计算机科学与工程系 芜湖 241000)摘要 支持向量机(Suppor t V ect or machine,简称SV M)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法。
针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SV M的多传感器信息融合模型及算法。
为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。
通过对“纸张水份在线测量系统”应用表明,基于SV M的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性。
关键词 支持向量机 传感器 信息融合 水份测量中图分类号 T P242 文献标识码 A 国家标准学科分类与代码 520.2050A Algorithm of Multiple Sensor Information Fusion Based on SVMZhou M ing zheng Wang Jun (Dep t.of Comp.Sci.&Eng n.,A nhui U niv er sity of T echnology and S cience,W uhu241000,China)Abstract The suppo rt vector machine(SVM)is an algorithm based on structure risk minimizing principle and hav ing high g eneralizatio n ability.In the course of multiple sensor inform ation fusion o f industrial contro l, sensor has big ger no nlinearity and fuzzy relation between coefficient and r elevant parameter,A kind of mo del and algo rithm of multiple senso r infor matio n fusion based o n the suppor t vector m achine are proposed.T he model offered a kind o f effective w ay fo r little sam ple,non-linear,hig h dim ension.Thro ug h use to“paper moisture content online measuring system”,the mo del and algo rithm have cer tain superiority in measuring pr ecision and performance o f popularizing.Key words SVM Senso r Info rmation fusio n Mo istur e measurement1 引 言多传感器信息融合可综合使用多传感器信息,使系统具有完成某一特定任务所需的完善信息。
基于机器学习算法的数据融合方法研究
基于机器学习算法的数据融合方法研究随着现代科技的快速发展，数据的重要性也愈发凸显。
越来越多的企业开始将数据视为自己的宝贵财富，通过数据来推动业务发展，提升自己的竞争力。
但是，在日益增长的数据背后，通常会存在着数据质量、数据来源、数据格式等问题，这些问题会给企业带来诸多不便和麻烦。
为了解决这些问题，研究人员提出了很多数据融合的方法，其中基于机器学习算法的数据融合方法最为流行。
一、什么是数据融合方法？数据融合方法（Data Fusion）是指将来自不同来源、不同传感器、不同数据类型的数据进行整合、分析、处理的一种技术。
通过数据融合，可以使得多个数据源之间互相协作，提高信息的可靠性、精确性和完整性，提高数据的利用价值。
数据融合技术广泛应用于军事、遥感、航空、电力、交通、医疗等领域，目前也是人工智能发展的一个热门方向。
二、基于机器学习的数据融合方法在数据融合技术中，基于机器学习算法的数据融合方法是应用最为广泛的一种。
机器学习是一种人工智能的分支，它能够让计算机通过学习经验或数据来改善自己的性能，而不是通过被动编程来改进。
机器学习的优点在于它能够处理海量的数据，并从中发现潜在的模式，从而用于数据融合和预测。
基于机器学习的数据融合方法主要包括以下几个步骤：1. 数据准备：将来自不同数据源的数据进行预处理和清洗，去除噪声和异常值，使数据符合机器学习算法的要求。
2. 特征提取：通过特征提取算法，将原始数据转化成易于分析的形式。
特征提取是机器学习中一个非常重要的步骤，它将数据集中的特征抽象成为一个向量或一个矩阵，方便机器学习算法的进行训练和预测。
3. 数据合并：将来自不同数据源的特征进行融合，生成一个新的数据集。
数据集的融合可以采用不同的策略，例如串联、联合、加权或组合等。
4. 模型训练：使用机器学习算法，对生成的新数据集进行训练，从中找出数据集中不同特征之间的关系，并得出预测结果。
5. 模型验证：将训练好的模型与测试数据进行验证，评估模型的预测准确度和精度。
一种基于深度学习的多源异构数据融合方法
一种基于深度学习的多源异构数据融合方法深度学习技术在近年来得到了广泛应用，尤其是在多源异构数据融合领域。
多源异构数据融合是指对来自不同数据源、不同类型、不同结构的数据进行集成和分析，以获取更全面、准确、可信的信息。
本文提出了一种基于深度学习的多源异构数据融合方法，以解决数据融合过程中的挑战。
首先，我们需要对待融合的多源异构数据进行预处理，包括数据清洗、格式标准化、噪声去除等。
这一步是为了保证待融合数据的一致性和可比性，减少融合过程中的干扰。
接下来，我们将采用深度学习模型对预处理后的数据进行特征提取。
针对不同类型的数据，我们可以使用不同的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）用于处理图像数据，循环神经网络（RNN）用于处理时序数据，递归神经网络（Recursive Neural Network, RNN）用于处理文本数据等。
通过深度学习模型的训练，我们可以得到数据的高级表达和特征。
然后，我们将利用多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）对提取得到的特征进行融合。
多层感知机是一种经典的深度学习模型，具有良好的非线性建模能力。
我们可以设计一个多层感知机网络，它的输入层对应于待融合的特征，隐藏层用于提取特征的高层表达，输出层用于生成最终的融合结果。
通过多层感知机的训练和优化，我们可以得到融合后的结果。
除了上述的基于深度学习的多源异构数据融合方法，还可以采用迁移学习的思想来解决数据融合中的挑战。
迁移学习是指将在一个领域上学习到的知识和经验应用到另一个相关领域的问题中。
我们可以将已经在其中一个领域上训练好的深度学习模型作为初始化参数，然后在目标领域上微调模型，以适应多源异构数据融合的任务。
这样可以避免从零开始训练模型，加快模型收敛速度，并提高融合结果的准确性。
总之，基于深度学习的多源异构数据融合方法具有很大的潜力和应用价值。
通过对待融合数据进行预处理、深度学习模型的特征提取、多层感知机的融合结果生成等步骤，可以获取更全面、准确、可信的信息。
如何使用支持向量机进行多源数据融合与分析
如何使用支持向量机进行多源数据融合与分析使用支持向量机进行多源数据融合与分析随着信息技术的快速发展和数据获取的便捷，我们面临的一个重要问题是如何有效地利用多源数据进行融合与分析。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，可以用于多源数据的融合与分析，为我们提供了一种有效的解决方案。
1. 支持向量机的基本原理支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。
其基本原理是通过在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
在进行多源数据融合与分析时，我们可以将不同数据源的特征作为支持向量机的输入，利用其强大的分类能力进行数据融合与分析。
2. 多源数据融合的挑战多源数据融合与分析面临着一些挑战。
首先，不同数据源之间可能存在着不一致性和冲突性，需要进行数据清洗和预处理。
其次，不同数据源的特征可能具有不同的维度和表示方式，需要进行特征选择和转换。
最后，多源数据的融合需要考虑数据权重和数据关联性等问题，以提高数据融合的效果。
3. 多源数据融合与分析的方法在使用支持向量机进行多源数据融合与分析时，可以采用以下方法：3.1 特征选择与转换针对不同数据源的特征维度和表示方式的不一致性，我们可以使用特征选择和转换的方法进行处理。
特征选择可以通过评估不同特征的重要性，选择对分类结果有较大影响的特征。
特征转换可以通过降维技术，将高维数据转换为低维数据，以减少数据维度和提高分类效果。
3.2 数据清洗与预处理多源数据可能存在着不一致性和冲突性，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗可以通过删除异常值、填充缺失值等方式，保证数据的质量和一致性。
数据预处理可以通过数据标准化、归一化等方式，将不同数据源的数据统一到相同的尺度和范围，以提高数据融合的效果。
3.3 数据融合与模型训练在进行多源数据融合与分析时，我们可以将不同数据源的特征作为支持向量机的输入，进行模型训练和分类预测。
基于SVM的信息融合新方法
52
计 算 机 应 用 研 究
第 24卷
C )。当 a i > 0 时 , 所对应 的输入 向 量为 支 持向 量。当 数据 线 性 不可分时 , 通过核 函数 K ( x, x i ) 将 数据 映射 到 高维 可分 空 间 , 得到 决策函数 为 f ( x ) =
SV
法 中 , 不 仅可 以解 决大 规模 数据 一次 无法 训练 的 问题 , 而 且 可 以利 用已 经融 合的 信息 , 对新 数据 进行 学习 , 适 用于 增 量 学 习的 情形 。
x + b = 0 将两类点分离 , 且使两类 点间的 间距 2 / w
l i= 1 i
以得到最强的泛 化能力。为了允许少量样本错分 , 引入了松弛 因子
i
0 ( i = 1, 2 ,
, l), 用
表 示样 本 允许 被 错分 的程
度 , 且使其最小 , 即求解最 优化问题 :
2 l
+C
i= 1 i
表 1 数据集中各类分布
类别 样本数 百分比 /% No r mal 38 907 19 . 69 Dos 156 584 79 . 24 P robe 1 646 0 . 83 U 2R 21 0 . 01 R2L 450 0 . 23
主要有 : ,
a) 子模块的决策输出融合 , 即 d ( x ) = arg m ax{ V1, V 2,
集进行判别 , 然后融合各模型的判别结果。但这些方法不适合 增量学习。当有新的数据 源加入时 , 融合模块需重新执行。
1 支持向量机的概念
设样本集为 ( x1 , y1 ), i= 1 , 2, , ( x l, yl ) , x i R n, y i { - 1, + 1 },
基于SVM的数据融合方法在DIDS中的应用
基于SVM的数据融合方法在DIDS中的应用
叶苗;王勇;麦范金;陈超泉
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2008(34)4
【摘要】考虑到传统SVM解决传统IDS问题的困难,建立基于带概率输出信息的SVM局部信息检测和数据融合、决策分析的分布式入侵检测DIDS模型.该模型尽可能利用局部SVM分类器的优势,充分考虑了各局部SVM的性能差别.通过KDD99数据集对该模型的测试,证明该分布式入侵检测模型可以明显地降低入侵检测的漏报率,提高检测精度.
【总页数】3页(P154-156)
【作者】叶苗;王勇;麦范金;陈超泉
【作者单位】桂林电子科技大学网络中心,桂林,541004;桂林工学院网络中心,桂林,541004;桂林电子科技大学网络中心,桂林,541004;桂林工学院网络中心,桂林,541004;桂林工学院网络中心,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP274.4
【相关文献】
1.基于改进的EEMD数据融合方法在轴承故障诊断中的应用 [J], 武哲;张建超
2.WSN中基于GM-LSSVM的数据融合方法 [J], 王汝言;唐季超;吴大鹏;孙青文
3.基于无线传感网络的数据融合方法及其在智能交通系统中的应用研究 [J], 游子
毅;章俊华;陈世国;王义
4.基于多重网格策略的NLS-3DVar资料融合方法及其在气温数据融合中的应用[J], 张璐;田向军;刘宣飞;师春香
5.基于SVM构造的FLANN数据融合方法在CPS修正中的应用 [J], 杨世元;董华;吴德会
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SVM和证据理论的多数据融合故障诊断方法_姜万录
仪
器
仪
表
学
报
Ch inese Journa l o f Sc ientific Instrum ent
V ol 31 N o 8 A ug . 2010
基于 SVM 和证据理论的多数据融合故障诊断方法
姜万录 , 吴胜强
( 1 燕山大学机械工程学 院 摘 秦皇岛
4
4. 1
SVM 分配 BPA 与融合诊断系统
SVM 分配 BPA
m n1 m n2 m nm Mn 式中: 矩阵 M 中的任一元素 m ij 表示第 i个传感器给出的 目标为第 j 种类型的 BPA。由于同一传感器分配给 m 种 可能的识别结果的 BPA 之和应为 1 , 所以, 矩阵的每一行 的元素之和应满足归一化条件, 即: m i 1 + m i2 + + m im = 1 ; i = 1, 2, , n ( 6) 用矩阵中的一行的转置与另一行相乘得到一个 m m 的新矩阵 R : T R = Mi Mj = m i1 m j1 m i1 m j 2 m i1 m jm m i2 m im m j1 m i2 mj2 m j2 m i2 m im m jm m jm ( 7)
B A
m (B ) , 其 似 然 函 数 为 P ls(A ) = 1 -
B el(A ) 。 图 2为 D-S 证据理论中证据区间的描述。系统进行 决策时, 将在区间 (B el(A ), P ls(A ) ) 中选取一个数值作 为对命题 A 的最终信度 ( final belief) , 所有候选命题中信 度最高者即为决策结果。对同一命 题, 不同的决策规则 会产生不同的信度t
如何使用支持向量机进行异类数据融合(七)
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习算法，它在分类和回归问题中表现出色。
在实际应用中，我们经常会面对不同类型的数据，如何使用支持向量机进行异类数据融合是一个关键的问题。
本文将从什么是支持向量机、如何进行数据融合以及应用案例等方面来详细介绍。
什么是支持向量机？支持向量机是一种监督学习方法，其基本思想是寻找一个超平面来对数据进行分类或回归。
其核心是通过构建一个分隔超平面，使得不同类别的数据点能够被正确地划分。
支持向量机在处理高维数据和非线性问题时有着独特的优势，因此被广泛应用于各个领域。
如何进行异类数据融合？在实际应用中，我们往往会面对多种不同类型的数据，如文本、图像、时间序列等。
这些数据之间可能存在着不同的特征和分布，因此需要进行融合才能更好地进行建模和预测。
支持向量机可以通过核方法来将不同类型的数据映射到高维空间，从而实现数据的融合。
一种常用的方法是使用多核支持向量机（Multiple Kernel Support Vector Machine, MKSVM）。
MKSVM可以利用多个核函数来对不同类型的数据进行建模，然后通过权衡不同核函数的贡献来融合数据。
这种方法能够有效地综合不同类型的数据，提高分类或回归的准确性。
另外，支持向量机还可以与其他机器学习算法进行集成，如随机森林、神经网络等。
通过将支持向量机的输出作为输入，可以有效地将异类数据进行融合，提高模型的泛化能力。
应用案例支持向量机在异类数据融合方面有着丰富的应用案例。
以图像分类为例，图像数据通常包含了丰富的信息，如颜色、纹理、形状等。
使用单一的特征往往无法充分表达图像的特性，因此需要对这些特征进行融合。
在这种情况下，可以使用支持向量机对每种特征进行建模，然后将它们的输出进行融合。
通过融合不同特征的信息，可以获得更准确的图像分类结果。
此外，支持向量机还可以应用于文本分类、生物信息学、金融建模等领域。
基于机器学习的多源异构数据融合与分析
基于机器学习的多源异构数据融合与分析随着信息技术的不断发展和社会需求的不断增加，多源异构数据融合已成为研究的热点之一。
多源异构数据指来自不同类型、不同格式和不同来源的数据，例如文本、图像、音频、视频等。
这些数据不仅信息量巨大，而且存在着数据质量差异、异构性强、数据格式不同、数据来源复杂等问题，因此要进行多源异构数据融合和分析，需要先进行数据预处理，再使用机器学习的方法进行数据融合和分析。
一、多源异构数据预处理多源异构数据预处理是多源异构数据融合的第一步。
多源异构数据预处理的主要目标是对数据进行清洗、重构和归一化，使得数据能够被分类器有效地识别和处理，同时提高多源异构数据的质量。
以下是多源异构数据预处理的一些方法。
1、特征提取特征提取是将多源异构数据转换为数学向量形式的过程，它是多源异构数据融合的关键步骤之一。
特征提取通常包括文本处理、图像处理、音频处理和视频处理等。
例如，对于文本数据，可以使用自然语言处理方法进行分词、词形还原、停用词过滤和词干提取等，使得文本数据能够表现为数学向量形式。
2、属性选择属性选择是指从多源异构数据中筛选出对数据分类有贡献的属性。
属性选择时需要考虑数据的完整性、可靠性和可用性。
它可以减少分类器的决策树规模，提高数据分类效率。
3、数据清洗在多源异构数据预处理的过程中，不可避免地会遇到脏数据，这时需要对数据进行清洗。
数据清洗可以采用基于规则的方法或基于统计方法的方法，例如可以根据正则表达式来清洗字符串。
二、多源异构数据融合多源异构数据融合是将来自不同来源和不同类型的数据进行整合融合的过程，它是实现对多源异构数据分析的关键所在。
多源异构数据融合可以分为水平融合和垂直融合两种。
1、水平融合水平融合是指将来自同一数据领域的数据进行融合，比如在电子商务网站中，将来自不同商家的商品信息进行整合。
水平融合的关键是建立合适的数据模型，并从中识别出共性和差异，再进行合并处理。
2、垂直融合垂直融合是指将来自不同数据领域的数据进行融合。
多传感器的BPNN和SVM多源异构数据融合算法
多传感器的BPNN和SVM多源异构数据融合算法
王晓琪;陈颖聪;谢敏敏;张嘉慧;蔡上
【期刊名称】《计算技术与自动化》
【年(卷),期】2024(43)2
【摘要】多传感器的多源异构数据融合处理时,大量的冗余数据及复杂的非线性可分空间导致能耗较大,为此,提出了BP神经网络和支持向量机的多源异构数据融合算法。
以数据关系构建约束条件,利用BP神经网络算法建立数据清洗模型,判定节点变量的活跃程度,优化数据输入;建立数据集合,提取数据特征向量;利用支持向量机泛化能力强、凸优化的特点,获取特征的最优分类超平面,获得非线性可分多源数据集转化为高维线性可分空间的最优决策值,输出结果。
实验结果表明,该算法融合多源异构数据的能量消耗小、延迟低,融合效果好。
【总页数】7页(P70-76)
【作者】王晓琪;陈颖聪;谢敏敏;张嘉慧;蔡上
【作者单位】广东电网有限责任公司梅州供电局
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.多源异构数据融合的智能商业选址推荐算法
2.基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究
3.基于联邦学习的多源异构数据融合算法
4.基于多源异构
数据融合的电力工程知识图谱架构算法5.智慧高速多源异构感知数据实时高精度融合算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SVM的信息融合新方法
基于SVM的信息融合新方法
程学云;吉根林;彭志娟
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2007(24)12
【摘要】利用SVM对大规模数据进行训练时,需要占用很大的内存空间,甚至会因内存不够而无法训练.为此,提出了将大规模数据分块求解,然后将分块求解的结果进行信息融合的新方法.首先训练得到各模块的支持向量,将所有支持向量进行融合,得到决策模型和一组支持向量.当有新的数据加入时,将其作为一个子模块,训练得到该模块的支持向量,与原模型中获得的支持向量进行融合,训练得到新的决策模型.利用KDD CUP99数据进行实验,结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当,花费时间少,适用于增量学习.
【总页数】3页(P51-53)
【作者】程学云;吉根林;彭志娟
【作者单位】南京师范大学,数学与计算机科学学院,南京,210097;南通大学,计算机科学与技术学院,江苏,南通,226007;南京师范大学,数学与计算机科学学院,南京,210097;南通大学,计算机科学与技术学院,江苏,南通,226007
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于信息融合和CS-SVM的变压器绕组变形故障诊断方法研究 [J], 甘锡淞;李云;傅成华;郭辉;杨亭榆
2.基于信息融合和CS-SVM的学生综合能力评估方法的研究 [J], 杨亭榆;傅成华
3.基于多信息融合和改进PSO-SVM的刀具磨损仿真预测 [J], 黄庆卿;黄豪;张焱;胡小林
4.一种基于动态剪枝二叉树SVMs的高炉故障诊断新方法 [J], 王安娜;吴洁;张丽娜;陈宇
5.基于全局和局部信息融合的SVM多模态过程故障检测 [J], 郭金玉;李涛;李元因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多源异构数据融合的空气质量预测
基于多源异构数据融合的空气质量预测基于多源异构数据融合的空气质量预测摘要：为了提高空气质量预测精度和可靠性，本文提出了一种基于多源异构数据融合的空气质量预测方法。
首先，收集了多源数据，包括气象数据、车流量数据和空气质量监测数据，分别对各种数据进行预处理和特征提取，构建相应的特征向量。
然后，采用多源数据融合技术将三个特征向量合成一个新的特征向量，并采用支持向量机（SVM）算法进行空气质量预测。
最后，采用实际数据进行实验验证，结果表明本文提出的方法具有较好的预测效果和较高的精度，可以有效地提高空气质量预测的准确性和可靠性。
关键词：多源数据融合；空气质量；支持向量机；预测；特征提取1.引言空气质量是人类生存和健康的重要因素，在大气环境中污染物的不断增加和城市化进程的不断加快的情况下，空气污染已经成为了严重的环境问题。
为了有效地解决空气污染问题，准确预测空气质量的变化越来越成为了重要的研究方向。
在实际的应用中，尤其是在城市交通管理、医学卫生等领域，预测空气质量的精度要求越来越高。
而空气质量预测的精度和可靠性往往受到很多因素的影响，这些因素包括气象因素、车流量、污染物排放等，因此，如何利用多源异构数据进行空气质量预测，已经成为了研究的热点问题。
2.相关研究现有的空气质量预测方法主要分为三类，一种是基于统计分析的方法，这种方法主要使用历史数据进行分析预测，缺点是存在不确定性和波动性；第二种是基于时间序列的方法，这种方法主要使用时间序列模型进行预测，比如ARIMA模型等，但是时间序列模型的预测精度较低，不太适合于短期预测；第三种是基于机器学习的方法，这种方法主要是利用机器学习算法对多源数据进行预测，如支持向量机、神经网络等，这种方法可以有效地提高预测精度和可靠性。
3.多源数据融合多源数据融合是指采用不同来源或不同类型的数据，通过融合技术将其组合形成一组新的数据，从而提高预测精度和可靠性。
在本文中，主要采用了三个数据源，包括气象数据、车流量数据和空气质量监测数据，分别对各种数据进行预处理和特征提取，构建相应的特征向量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｙ ） ， （ ， Ｙ ） ， （ ３ ， Ｙ 。 ） ， （ ， Ｙ ｆ ） ｝ ∈（ Ｘ× Ｙ） 。然 后 设定 泛 化参数 ｅ和上 界 ｃ以及核 函数 Ｋ（ ， ） 。
最 后求 最 优级化 问题 的解 。 由
由Ｖ ａ ｐ ｉ ｋ等人 提 出 的 Ｓ ＶＭ 支 持 向量 机 机 器 学
一
作者简介 ： 李会 民（ １ ９ ７ ３ 一） ， 男， 博士 ， 讲师， 河南濮 阳人 ， 研究 方向 ： 模式识别与智能系统 、 数据挖掘 、 大数据分析。
１ ３
２ ０ １ ７ 年 ６月
北华航天工业学 院学报
第２ ７ 卷
究高效的局部传感融合策略 以及异构传感器数据
融合 算 法是 十分 必要 的 。
依据 。特 别是 随 着 大数 据 时代 的到 来 ， 对 海 量 多 源
何运用恰当的方法对其融合处理 ， 并为决策提供支 持是迫切需要解决的问题。同构或异构数据融合技 术在解决探测、 跟踪和目标识别等问题时 ， 能够大大 提高系统的可靠性和鲁棒性 ， 增强数据的可信度、 精
确度 ， 扩 展系统 的 时 间 、 空 间 覆盖 率 ， 增 加 系统 的实
异构数据融合技 术进行研究 ， 具有重要 的应用价值
和社 会 意义 ］ 。
多 源异构信息融合 与其他数 据处理 的方法不
同， 根 据融 合 系统 中 的数 据抽 象 的层 级 ， 可 将融 合分
时性和信息利用率¨ １ ］ 。融合技术能为各种应用系统 提供准确信息和决策依据 。数据融合按融合级别分 为数据级融合、 特征级融合和决策级融合 。在数据 处理研究中， 对于数据级 的数据融合通常采用神经 网络 、 卡尔曼滤波（ Ｋ ａ ｌ ｍ ａ ｎ ） 等方法 ， 但 对于大数据 的处理 ， Ｋ ａ ｌ ｍ ａ ｎ 方法对脏数据很敏感 ， 而且滤波参 数计算不确定 ； 神经网络方法在使用 中， 参数设置不
维数灾难现象［ ３ ］ 。
基金项 目： 北华航天工业学院基金项 目（ Ｂ Ｋ Ｙ． ２ ０ １ ４ — ０ ３ ）
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ６—１ ０—２ ８
的决策结果具有整体上的一致性 ９ ］ 。 由于不 同融合层次的融合算法都有各 自的优缺 点， 为 了提高融合技术的精确度以及融合的速度 ， 研
０ 引 言
１ 多源数 据 融合 方法
随着 互 联 网及 传 感器 技 术 的 不断 进 步 ， 人 类 已 进 人大 数据 时代 。针 对 大量 的 同构 或 异构 数 据 ， 如
对 多 个异 构 数 据 进行 多方 面 、 多 层 次 和 多级 别
的处理 ， 得出单一数据所不能获得的更有意义 的信 息， 能为各种应用 系统提供更加准确的信息 和决策
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ７
基于 Ｓ Ｖ Ｍ 的多源异构 数据 融和方法
李会 民 马桂 英
（ １ ． 北华航天工业学 院 计算机 与遥感信 息技术 学院 ， ２ ． 北 华航天 工业学院 图书馆 ，
３ ． 河北工业大学 经济管理 学院； 河北 廊坊 ０ ６ ５ ０ ０ ０ ）
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
第２ ７卷第 ３ 期 ２ ０ １ ７年 ６月
北华航天工业学 院学报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ａｅ Ｆ Ｏ Ｓ Ｄ ａ ｃ ｅ Ｅ ｎ
Ｖｏ １ ． ２７ Ｎｏ． ３
习方法 ， 采用 结构 最 小化原 则 ， 学 习 目标 是得 到 现有
数 据下 的最 优解 ， 而 不是样 本趋 于无 穷 时 的最优 ； 此
ｍ ｉ ｎ 。 ＊ Ｅ Ｒ ２ ｌ 专∑ ： ∑ ： （ ｏ — ｏ ） （ ０ — ａ ｉ ） Ｋ
（ ， ， ） ＋ｅ ∑ ： １ （ ａ ＋ａ ） 一∑ ： １ Ｙ （ ０ 一ａ ） ５ ． ｔ ． ∑ ： （ 一ｎ ） ＝０ ， ０ ≤ｎ ， 口 ≤了 Ｃ （ 式 ２ ）
征级和决策级 。本文基于统计学 习理论 支持 向量 机（ Ｓ ＶＭ） 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 ， Ｓ ＶＭ， 支持向量机 ， 大数据
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ —７ ９ ３ ８ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ３ —０ ０ １ ３ —０ ４
为三层 ， 即： 数 据 级融 合 、 特征 级 融 合、 决 策 级 融
合 一 引。
数据级的融合是最低级 的数据融合 ， 它是对不
同传感器采集到 的数据信息进行直接 的融合处理 ，
且对融合形成的特征进行提取和决策判断。这个融 合处理的方法 的优势是 ： 数据量损失少 ， 可以提供其 他融合层不能提供 的细微的信息 ， 精确度高。
当会 出现学 习不 足或过 学 习现象 ， 会 陷入局 部极 小 ， 处理 大数 据 时 ， 易 出现维 数 灾难 的 问题 ２ ］ 。Ｓ ＶＭ 支 持 向量 机是一 种新 型机 器学 习理 论 。它是 基 于统计 理论 ， 根 据结 构风 险最小 化 而设计 的 ， 目前 已成 功应 用 于多个 领域 ， 特别 是对 于 大数据 的处 理 ， 不会 出现
特征 级融 合 的方 法指从 各传 感 器所采 集 的原 始 数据 中抽取 出一组 特 征 信 息 ， 接 着 对 各 组 特 征 信 息 来进 行融 合 。
决策级融合是数据融合中的最高层次。是把来 自 传感器数据经过预处理后对被测 目标进行独立决 策， 随后将各独立的决策进行信息融合 ， 最终所获得