数据融合范式与基本方法多源异构数据融合与分析技多源异构数据融合与分析技术术研究研究 数据融合范式与基本方法数据融合范式:1数据融合范式是指在数据融合过程中应遵循的基本原则和方法异构数据融合典型方法与应用多源异构数据融合与分析技多源异构数据融合

2 数据质量问题:多源异构数据中可能存在缺失值、异常值、噪声等问题,这些问题会影响到融合后数据的准确性和可靠性3 数据安全与隐私保护:在进行多源异构数据融合的过程中,需要确保数据的安全和用户隐私得到有效保护,防止数据泄露和滥用

2数据质量和一致性问题:多源异构数据融合的另一个挑战是数据质量和一致性问题3数据冗余和异构性:多源异构数据融合还面临数据冗余和异构性的挑战

近期,有少数研究者开始尝试利用多源数据进行金融风险预测,他们将获得的多源数据进行简单叠加后加以使用,而忽略了数据原本的多源、异构、相互冗余等特性,致使预测效果的提升并不明显为此,本研究构建了基于多源异构数据自适应融合的金融风险预测方法,对来自不同数据源、不同数据分布的信息进行自适应融合,从而达到对预测信息充分利用、极大限度地提升预测效果的目的

多源异构数据的关联性:1多源异构数据之间存在着潜在的关联和互补关系,可以相互补充和增强数据分析的有效性2贝叶斯网络的推理有多种方法,包括朴素贝叶斯算法、变量消除算法和信念传播

免费在线预览全文文章编号:1009 - 2552 (2013)11 - 0049 - 05 中图分类号:TP311 1 文献标识码:A 多源异构数据的多维决策分析与可视化方法 , , 耿焕同 张明哲 张 勇 ( , ) 南京信息工程大学滨江学院 南京 : , 摘 要 随着各行业各业务 , 史数据 快速发现有价值信息已成为一个主要的研究方向 以气象数据为例 针对气象历史数 , , 据的海量多源异构特点 结合气象业务多维决策分析与可视化的具体

详情为解决多源异构大数据融合模型存在容错能力较低,导致多源异构大数据融合后的数据结构不完整等问题,构建一种基于循环神经网络的多源异构大数据融合模型定位多源异构大数据节点,描述数据融合 详情通过统一多源异构遥感影像元数据建库标准,解决多源遥感影像数据信息异构。将元数据库与瓦片分级管理机制相结合,即时融合多源多时相遥感影像数据,有效解决多源遥感影像数据组织方式和版本异构 详情传统方法针对多源异构数据的差异性分析不足,不适于复杂多源异构环境下大数据调度,或者没有考虑通信开销,导致计算开销过大,只采用入口数据的调度,合理性差。为

科研人员提出了面向多源异构数据的智能预测框架,在光伏预测领域得到较好的实验结果面向多源异构数据的预测框架

第24卷第3期2009年6月成都信息工程学院学报JOURNALOFCHENGDUUNIVERSITYOFINFORMATIONTECHNOLOGYVol24No3Jun2009文章编号:(2009)多源异构数据整合应用研究张靖1,程希来2(1攀枝花学院网络中心,四川攀枝花;2电子科技大学计算

峻宝传奇格式:PPTX基于多源异构安全数据融合的入侵报警关联技术研究热度:多源异构数据融合方案(基于ETL技术Kettle工具)热度: