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Matlab代码-数据融合-fusion: 论文代码“从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合”

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简介：
本项目包含论文《从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合》的MATLAB实现代码，用于研究和实践基于不确定性的数据融合技术。 数据融合的Matlab代码是以下论文中的内容副本： @inproceedings{liu2021robust， title={强大的动态多模态数据融合：模型不确定性的观点}， 作者={刘斌}， booktitle={arXiv预印本 arXiv:2105.06018}，年={2021}} 感谢您使用此代码和/或数据后引用本段落。代码中与论文中的算法名称对应关系如下： - 代码中的“pf” 对应于 论文中的 “PF” - 代码中的“dmmpf” 对应于 论文中 “DMA” - 代码中的“pf_df” 对应于 论文中 “SMA” - 代码文件 main_alg_compare.m：用于再现实验结果的主要功能 - 数据集 simu_data.mat 和 simu_data2.mat: 实验中使用的两个数据集 - Simulation_data_gen.m：生成simu_data.mat的代码 - Simulation_data_gen2.m

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  • Matlab代码-数据融合-fusion: 论文代码“从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合”
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    本项目包含论文《从模型不确定性角度探讨稳健的动态多模态数据融合》的MATLAB实现代码，用于研究和实践基于不确定性的数据融合技术。 数据融合的Matlab代码是以下论文中的内容副本： @inproceedings{liu2021robust， title={强大的动态多模态数据融合：模型不确定性的观点}， 作者={刘斌}， booktitle={arXiv预印本 arXiv:2105.06018}，年={2021}} 感谢您使用此代码和/或数据后引用本段落。代码中与论文中的算法名称对应关系如下： - 代码中的“pf” 对应于 论文中的 “PF” - 代码中的“dmmpf” 对应于 论文中 “DMA” - 代码中的“pf_df” 对应于 论文中 “SMA” - 代码文件 main_alg_compare.m：用于再现实验结果的主要功能 - 数据集 simu_data.mat 和 simu_data2.mat: 实验中使用的两个数据集 - Simulation_data_gen.m：生成simu_data.mat的代码 - Simulation_data_gen2.m
     
  • 数据融合MATLAB代码-Deep-Multilevel-Multimodal-Fusion：基于深度与惯性传感器的多层次多模态融合...
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    Deep-Multilevel-Multimodal-Fusion是一个利用MATLAB实现的数据融合项目，结合了深度学习技术和惯性传感器数据，进行多层次、多模态信息融合处理。 为了使用深度和惯性传感器进行人体动作识别的多级多模式（M2）融合，在MATLAB上运行相关代码，请先下载数据集并将其解压至一个名为“ImageFolders_KinectV2Dataset”的文件夹中，该文件夹包含了所有与KinectV2相关的图像。接着将此文件夹及其内含的所有子文件和Matlab脚本放置在同一个MATLAB工作目录下。 运行FirstDeepFusionFramework.m可以查看基于KinectV2数据集的初级融合框架的结果；同样地，通过执行“ThirdDeepFusionFramework”代码来评估更高级别的融合模型性能。此外，在名为“XONet”的Matlab文件中提供了一个经过训练的CNN模型，该模型使用了来自KinectV2图像目录的数据。“Inertial2SignalImages.m”脚本则负责将原始惯性数据转换成便于分析和处理的信号图像。 如果在您的研究项目中应用到上述代码或方法，请引用以下论文。
     
  • MATLAB中的数据融合代码-CNNGAITMM：利用CNN进行多模态步态识别
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    本项目提出了一种基于CNN的多模态步态识别方法，结合CNNGAITMM框架在MATLAB中实现数据融合，提升步态识别精度。 数据融合的MATLAB代码基于CNN进行多模式步态识别由弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J. Marin-Jimenez）开发，可在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码包含以下模型： - 基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入。 - 可对TUM-GAID进行光流、灰度和深度模态融合的基于3D卷积的CNN。 - 使用灰色作为CASIA-B输入的基于CNN的ResNet模型。 - 对CASIA-B进行光流和灰度融合的基于3D卷积的CNN。 先决条件： 需要安装MatConvNet库以及MexConv3D（用于3D转换）。 快速开始步骤如下：假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹中。启动MATLAB并输入以下命令：cd ，然后运行startup_cnngaitdemo_T。
     
  • Matlab数据融合代码-cca_fusion：支持我们的ISBI2021论文“利用稀疏CCA实现乳腺癌多模态融合...
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    cca_fusion是为支持ISBI 2021会议上的论文《利用稀疏CCA实现乳腺癌多模态数据融合》而开发的Matlab代码，致力于促进医学影像数据分析与理解。 数据融合MATLAB代码cca_cancer由Vaisnavi Subramanian、Tanveer Syeda-Mahmood 和 Minh N. Do在ISBI 2021会议上发表的论文《使用稀疏CCA进行多模态融合以预测乳腺癌生存》附带提供。该论文中的代码分为MATLAB和Python两种语言，其中CCA的部分用MATLAB编写，而预测相关的部分则采用Python。 代码结构如下： - code：包含运行CCA方法、放气方法（deflation methods）、K-SCCA 和 K-GCCA的函数以及用于模拟数据量度评估的代码。 - data：需要创建此目录。可以从子目录databrca和datasimulated下载并解压缩所需的数据文件。 - results：该目录包含了论文中报告的所有实验结果。 - run：提供了重新运行所有实验所需的全部代码。 运行代码说明： 1. 模拟数据 位置: runsimulated 在模拟数据上执行SCCA的指令位于此部分。
     
  • 数据融合_shujuronghe.zip_data fusion
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    data融合_shujuronghe.zip包含了一系列关于如何将来自不同来源的数据整合并转化为有价值信息的技术和方法。此资源适用于需要处理复杂数据集的研究者和技术人员。 提供关于数据融合的相关资料，并适用于新手使用。
     
  • Matlab中的MRFN：多尺度表示融合网络-数据融合代码
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    简介：本文介绍了一种基于Matlab开发的MRFN模型，即多尺度表示融合网络，用于实现高效的数据融合技术。该模型通过多层次特征提取与融合，增强数据处理能力，提供源代码以供研究和应用。 数据融合matlab代码MRFN多尺度表示融合网络源代码用于以下已在IEEE SPL上发表的论文：于慧，王凯，李艳，《多尺度表示融合与联合多重构自动编码器用于智能故障诊断》，IEEE信号处理快报，2018年，第25卷（12）期：1880-1884。如果您发现本段落有用，请在您的研究工作中引用我们的论文。谢谢。 如何使用代码： 运行环境：Windows7, Matlab R2014b 源数据：凯斯西储大学 (CWRU) 数据集和机械故障预防技术 (MFPT) 源代码文件位于相关目录下。 在CWRU数据集上重现实验结果，您可以从百度网盘下载“Sample_multi_array.mat”文件。此文件是我们在实验中使用的CWRU数据的Matlab格式备份。 为了重新生成报告中的结果，请运行名为run的.m 文件。
     
  • ICML 2023 - 动态多模态融合框架可证明性的代码整理
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    本项目整理了ICML 2023关于动态多模态融合框架中可证明性研究的相关代码资源，旨在促进学术交流与技术应用。 我们对世界的感知依赖于多种感官模态，如触觉、视觉、听觉、嗅觉以及味觉。随着传感技术的进步，我们现在可以轻易地收集并分析各种形式的数据。例如，在自动驾驶汽车及可穿戴电子设备中广泛使用的多传感器系统（Xiao等人，2020; Wen等人，2022），或在医学诊断与治疗领域应用的各种检测手段（Qiu等，2022; Acosta等人，2022）。直觉上讲，整合来自不同模态的信息能帮助我们探索跨模态的相关性，并有可能提升性能。然而，传统的融合方法很大程度上忽略了不可靠多模态数据的质量问题。 在现实世界中，由于意外的环境因素影响，各种感官信息的质量通常会有所波动。最近的研究表明，在低质量的数据环境下进行多模态融合可能会导致失败的情况出现，例如因不平衡（Wang等人，2020; Peng等人，2022; Huang等人，2022）、噪声或甚至损坏的多模态数据而引发的问题。从经验上看，并不能总是认为跨模态模型会优于单一感官信息驱动的模型，在高噪音环境下尤其如此（Scheunders & De Backer，2007; Eitel等人，2015; Si）。
     
  • 多模态数据融合算法演示文稿.pptx
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    本演示文稿探讨了多模态数据融合算法的发展与应用，涵盖图像、文本和音频等多种数据类型的有效整合技术，旨在提升数据分析与处理能力。 ### 多模态数据融合算法的关键知识点 #### 1. 多模态数据融合的概念与定义 - **概念**：多模态数据融合是指将来自不同来源或具有不同性质的多个数据模式集成到统一的表示中，以实现更加全面、深入的数据理解和决策支持。 - **数据模式**：包括但不限于文本、图像、音频、视频和传感器数据等多种类型。 - **优势**： - **提高数据理解**：结合来自不同模态的数据，可以从多个角度理解问题，获取更全面的信息。 - **增强预测能力**：多模态数据提供了更丰富的信息，有助于提高预测模型的准确性。 - **辅助决策制定**：整合不同来源的数据，为决策提供更加全面的支持。 #### 2. 多模态数据融合的挑战 - **数据异构性**：不同模态的数据格式、特征表示各不相同，如何有效地进行数据转换和对齐是一大挑战。 - **数据量大且复杂**：多模态数据通常包含大量的信息，处理和分析这些数据需要高效的方法和技术。 - **算法选择与优化**：根据不同任务的需求，选择合适的融合算法并对其进行优化是关键技术问题之一。 #### 3. 多模态数据融合的应用领域 - **自然语言处理**：如机器翻译、情感分析和对话系统等，通过融合文本与其他模态的数据（如语音、图像），提高语言理解能力。 - **计算机视觉**：如目标检测、图像分类和动作识别等，融合图像与文本描述，增强视觉理解。 - **医疗保健**：整合患者的多种医疗记录（如影像资料、电子病历等），辅助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定。 #### 4. 多模态数据融合的技术趋势 - **深度学习驱动**：深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在多模态数据融合中表现出强大的性能。 - **图神经网络的应用**：利用图神经网络处理和表示多模态数据之间的复杂关系。 - **迁移学习与预训练**：通过迁移学习和预训练技术，加速模型的训练过程，并提高模型在新任务上的性能。 #### 5. 多模态数据融合的类型与分类 - **早期融合**：在特征提取阶段就将不同模态的数据进行融合，适用于数据量较小且模态间相关性强的情况。 - **特征级融合**：提取各个模态的特征后再进行融合，保留了模态间的差异性，适用于图像、文本和音频等模态融合任务。 - **决策级融合**：将不同模态的数据独立处理后得到各自的决策结果，再进行融合，适用于数据量较大且模态间关联性较弱的场景。 - **混合融合**：结合早期融合、特征级融合和决策级融合的优点，适用于模态类型多样且关联复杂的场景。 - **异构融合**：融合不同类型、结构和语义的数据，如图像、文本、表格和视频等，需要高效的特征抽取、数据对齐和融合算法。 - **注意机制融合**：通过引入注意力机制动态调整不同模态特征的重要性，增强模型对关键信息的关注。 #### 6. 多模态数据融合的研究方向 - **多模态Transformer**：针对多模态数据序列建模的Transformer架构，能够有效提取和融合特征。 - **跨模态知识迁移**：探索不同模态数据之间的知识迁移，以增强理解和预测能力。 - **可解释性与鲁棒性**：研究如何提高多模态数据融合算法的可解释性，并在面对噪声数据或异常情况时保持模型性能。 多模态数据融合是一项涵盖理论研究、技术创新和实际应用的综合性技术。随着人工智能技术的发展，多模态数据融合将在更多领域发挥重要作用，推动智能化水平的提升。
     
  • ESTARFM数据融合代码
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    ESTARFM数据融合代码是一款用于处理和分析遥感影像的专业软件工具包，能够有效结合不同时间、空间分辨率的卫星图像数据，生成高质量的地表覆盖信息。 ESTARFM算法是数据融合领域中的经典代码。本代码基于GPU进行训练，并包含代码部分和测试数据部分。对于相关领域的研究者来说，这是一个可以下载并用于研究的资源。经亲测证明该资源可用。
     
  • 关于多模态融合在三维模型检索中的算法探讨
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    本文深入探讨了多模态数据融合技术在三维模型检索领域中的应用与挑战，旨在通过综合分析不同模式信息（如图像、文本和几何特征）来提升检索精度和用户体验。 为了提高三维模型检索分类的性能，我们基于深度学习技术研究了多模态信息融合在三维模型特征描述中的应用。在训练过程中，提出了一种相关性损失函数来指导不同模态之间的协同训练，并提取更稳健的特征向量；最后将这些融合后的特征应用于三维模型的检索和分类任务，在ModelNet40数据集上进行了评估。实验结果显示，该方法相较于现有技术具有明显优势，为三维模型检索分类领域提供了一种新的思路。