“数据融合”总结

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《多源数据融合方法研究》

李洪伟（核 动 力 工 程）

融合标准：以融合数据与数据真实值的偏差作为数据融合方法的稳定性判定依据。
所提方法：加权最小二乘法在数据融合

常用的融合方法有：

1. 矩估计融合：根据大数定律可知有限窗样本矩收敛于母体矩，因此矩估计融合采用样本经验分布和样本矩去替换母体矩。

2. 中值融合：噪声较大的数据主要分布在以数值排序的数据样本两侧，可以通过比较同一时刻样本数据大小，选择中间值数据作为融合数据。

   
   
   

3. 模糊关系数据融合方法

加权最小二乘法融合
对于数据线性模型基于加权最小二乘法融合算法为：

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《多维特征融合与 Adaboost-SVM 的车辆识别算法》

崔鹏宇（控制工程）

所提方法：基于多维特征融合（几何特征、颜色特征和纹理特征）与 Adaboost-SVM 强分类器的车辆目标识别算法。
仅提取了大量特征，文中直接说对构建多维特征向量。