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针对多源异构数据融合，并对其应用进行了研究。

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简介：
针对一个涉及多方数据整合并进行决策的复杂问题，我们构建了一个多源异构数据融合模型。该模型重点研究了利用三角模糊数对异构数据进行统一量化表示的方法，并引入有序加权平均算子来反映决策者的个人偏好。在此基础上，我们设计出了一种专门为多用户决策场景而优化的多源异构数据融合算法。实验结果证实，我们所提出的算法能够有效地应对多源异构数据所呈现出的模糊性、差异性和多样性等挑战。更重要的是，通过在数据融合过程中巧妙地融入决策者的偏好信息，该算法显著提升了多用户决策过程所产生的结果的可靠性和准确性。

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  • 多源异构数据的整合与应用研究
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  • 关于多源异构数据融合的方法及应用探究
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    本研究聚焦于探讨和分析多源异构数据的融合技术及其实际应用场景，旨在提高大数据环境下信息整合与利用效率。 针对基于多源数据融合的多用户决策问题，本段落构建了多源异构数据融合模型，并研究了一种基于三角模糊数的异构数据统一量化表示方法。通过采用有序加权平均算子融入决策者的偏好，设计出一种支持多用户决策的算法。实际应用证明，该算法能够解决多源异构数据在结构和语义上的模糊性、差异性和异构性等问题，并且通过考虑决策者偏好，在数据融合过程中提升了多用户决策结果的可靠度。
     
  • 关于电力大数据中多源异构参数融合方法的研究及应用
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    本研究聚焦于电力大数据领域，探讨并提出了一种有效整合多源异构参数的方法，并详细分析了该方法的应用场景及其对提升电网智能化水平的重要意义。 针对电网大数据时代普遍存在的“一个电网，多套参数”的问题，本段落提出了一种基于电力大数据的多源异构参数融合方法。该方法通过整合电网各专业部门及各级调度中心的不同参数数据，在纵向和横向维度上进行参数融合技术的应用，以消除不同来源的数据差异。本数据融合方案能够克服传统采用参数辨识与估计方法中的不足之处，提高数据处理效率，并减少模型间的差异性，从而更好地满足电网调度中心的实际运行需求。
     
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    本书针对研究生群体编写，全面介绍了多传感器数据融合的基本理论、关键技术及最新进展，并通过实例展示了其在各个领域的广泛应用。 研究生系列教材：多传感器数据融合及其应用（最新版）是一本专注于介绍多传感器数据融合技术及其在各类应用场景中的应用的书籍。该书详细探讨了如何将来自不同来源的数据整合在一起，以提高信息处理的效果与准确性，并为读者提供了深入的理解和实用的技术指导。
     
  • 基于深度学习的多源异构数据融合方法研究.pdf
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    本论文探讨了利用深度学习技术进行多源异构数据融合的方法与应用，旨在提升数据分析和处理的效率及准确性。通过多种实验验证了所提方案的有效性和优越性。 本段落介绍了一种基于深度学习的多源异构数据融合方法。该方法旨在有效整合不同来源、不同类型的数据，以提高数据分析和处理的效果与效率。通过利用深度学习技术的优势，可以更好地挖掘复杂数据集中的潜在信息，为各种应用场景提供有力支持。
     
  • 基于大数据的多源异构知识融合算法探究.pdf
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    本文档探讨了在大数据背景下，如何有效整合和分析来自不同来源且形式各异的知识资源。通过研究与设计创新的多源异构知识融合算法，旨在提高数据处理效率及质量，以支持更高级别的数据分析应用和服务开发。 在大数据环境下，多源异构知识的融合为研究者提供了有效手段来从众多分散且异构的数据源和知识源中挖掘出隐藏的价值信息与知识。针对现有知识融合方法的不足，本段落深入探讨了大数据环境下的异构知识融合方法，并将已有的数据融合算法合理地应用到知识融合之中，设计并构建了一种新的多源异构知识融合算法。为了进一步提升获取的知识质量，基于动态选择不同粒度的知识源，提出了一种改进的知识源分解与合并法，以获得合适大小的、真实可靠的知识集合。通过在基于Hadoop和MapReduce框架建立的实验平台上进行验证，结果表明所提出的多源异构知识融合算法是有效且可行的，并能显著提高现有方法的性能。
     
  • 多传感器数据融合及其应用
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    《多传感器数据融合及其应用》一书聚焦于探讨如何高效整合来自多个不同传感器的数据，以提升决策与系统性能的技术和方法。 这本书关于数据融合，对于学习雷达数据处理非常有帮助。
     
  • 多传感器数据融合及其应用
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    《多传感器数据融合及其应用》一书聚焦于介绍如何整合来自不同传感器的信息，提高系统感知能力与决策质量的技术和方法。 《多传感器信息融合》是一本不错的介绍该领域的书籍，由何友等人合著，全书共分15章。
     
  • 数据融合方法的数据融合方法改进研究
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    本研究聚焦于现有数据融合方法的局限性，提出创新策略以提高多源数据集成的质量与效率，旨在推动相关领域技术进步。 ### 数据融合方法及其在目标跟踪中的应用 #### 一、引言 数据融合技术自上世纪九十年代初兴起以来，迅速发展成为一门重要的信息处理学科。该技术的应用领域广泛，涵盖了军事、民用等多个方面，例如目标跟踪与识别、医疗诊断、交通管制和工业机器人等领域。其中，目标跟踪与识别是数据融合技术研究的重要课题之一。本段落旨在深入探讨数据融合的基本原理、关键技术以及在多传感器目标跟踪中的应用，并提出改进的红外/雷达多传感器融合跟踪算法。 #### 二、数据融合理论基础及研究现状 ##### 2.1 数据融合定义 数据融合是指从多个信息源获取的数据经过集成处理后，形成更加精确和可靠的信息或决策的过程。其目的在于提高信息的准确性和可靠性，从而为决策提供更有力的支持。 ##### 2.2 数据融合层次 数据融合通常分为三个层次： 1. **数据层融合**：直接对原始传感器数据进行融合处理。 2. **特征层融合**：先提取各传感器的数据特征再进行融合。 3. **决策层融合**：在决策层面综合多个传感器提供的信息。 ##### 2.3 研究现状 目前，数据融合技术的研究已经取得了显著进展，在目标跟踪与识别领域尤为突出。多传感器的结合不仅提高了目标跟踪的准确性，还能增强系统对复杂环境的适应能力。例如，通过红外和雷达传感器的数据融合可以在复杂的环境中更准确地追踪移动物体。 #### 三、多传感器融合目标跟踪关键技术 ##### 3.1 坐标系选择 在多传感器数据融合中，选择合适的坐标系至关重要。不同类型的传感器可能使用不同的坐标系统工作，因此需要将所有这些系统的数据统一到一个共同的参考框架内进行处理和分析。 ##### 3.2 目标运动模型建立 准确的目标运动建模是实现有效目标跟踪的基础。根据目标特性可以采用卡尔曼滤波等方法来预测和估计其位置与速度。 ##### 3.3 跟踪门形成 跟踪门是一种用于筛选传感器数据的技术，通过排除无效或无关的数据提高追踪效率及准确性。 ##### 3.4 卡尔曼滤波方法 卡尔曼滤波是一种高效的动态系统状态估算技术，在处理噪声问题时特别有效。在多传感器融合中广泛使用该算法来整合不同来源的测量信息。 #### 四、改进的红外/雷达多传感器融合跟踪算法 本段落提出了两种改进后的红外和雷达多传感器数据融合追踪方法： 1. **基于加权平均的数据融合**：通过计算各种数据源的最佳权重，利用拉格朗日乘数法优化这些权重以提高最终结果精度。 2. **时空对准技术**：为解决不同类型传感器间的时间与空间同步问题，采用最小二乘法实现异类传感器测量的同步。这种方法成功解决了将红外图像信息转换成惯性坐标系中角度信息的问题。 #### 五、应对杂波干扰和高度机动目标 在目标跟踪领域内，处理背景噪声（或称“杂波”）以及追踪快速变化的目标位置是主要挑战之一。为此本段落结合Bar-Shalom提出的交互式多模型与概率数据互联算法提出了一种适用于多种传感器环境的方法，该方法提升了追踪精度并增强了系统对复杂场景的适应性。 #### 六、结论 数据融合技术在目标跟踪领域的应用具有重要意义。通过整合多个传感器的数据不仅可以提高追踪准确性，还能增强系统的鲁棒性和灵活性。本段落提出的改进红外和雷达多传感器融合算法在实验中表现出优异性能，未来的研究方向将集中在如何有效实施这些算法的硬件系统设计上。
     
  • 中医药知识图谱的构建与应用研究：融合多源异构数据、人工智能及预训练模型
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    本研究聚焦于中医药领域的知识图谱建设，结合多源异构数据、AI技术及预训练模型，旨在提升中医药知识的系统化和智能化水平。 中医药知识图谱是一种结构化的数据表示形式，用于整合来自不同来源的异构数据，包括专利信息、中药靶点以及疾病相关信息。这种图谱通过节点代表实体（如药物、病症等）及其之间的关系来构建一个复杂的网络结构，便于理解和探索中医药领域的复杂知识。 在构建过程中，主要的数据源来自于IncoPat专利数据库和TCMSP及OMIM数据库。利用深度学习信息联合抽取模型自动识别并提取专利文本中的关键实体以及它们之间的关联关系，如药物、疾病及其药效等。此外，通过字符串匹配与词典方法对数据进行规范化处理，并解决不同来源中相同实体的不同表示问题。 本体设计是知识图谱的核心部分，在中医药领域内定义了31种不同的实体类型和48种语义关系，涵盖了专利文本中的解决方案和技术功效等内容。这样的结构有助于全面准确地捕捉到中医药领域的关键信息。 通过频次分析及关联规则Apriori算法的应用，可以挖掘中药处方中各成分的共现模式，并找出潜在优化组合的可能性，为糖尿病肾病等疾病的治疗提供科学依据。这种方法不仅适用于中药处方的优化研究，在药物研发和疗效预测等领域也有广泛应用潜力。 然而，构建知识图谱的过程中也面临着挑战。例如在专利文本信息抽取阶段仍然需要部分人工标注工作，这可能增加时间和成本投入。未来的研究方向可以探索更高效的自动化标注方法来提高数据处理效率，并考虑如何实现知识图谱的实时更新和动态维护以适应中医药领域的发展需求。 综上所述，基于多源异构数据构建并应用的中医药知识图谱研究，在整合多种来源的数据基础上，利用深度学习与自然语言处理技术建立了一个丰富的信息库。这不仅支持中药处方优化分析的研究工作，也为促进中医药创新提供了强有力的支持和科学依据。这项成果对于推动中医药现代化进程具有重要的意义。