数据融合学习入门

最新推荐文章于 2022-11-27 09:33:25 发布
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分类专栏： 数据融合
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dazhushenxu/article/details/77824563
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这篇博客介绍了数据融合学习的基本概念，包括最小二乘拟合的原理，用于求解最佳函数匹配并最小化误差平方和。还讨论了卫星姿态确定中的三轴磁强计定姿方法，解耦技术在处理复杂系统的应用，以及微机械机电系统(MEMS)在现代科技中的重要性。同时，提到了扩展卡尔曼滤波(EKF)在非线性系统中的线性化处理方法。

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基本概念

  • 最小二乘拟合（最小二乘法）：
    它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。这里写图片描述
    可通过对上式求偏导，函数的极值点即为偏导为0的点，也即是平方损失函数的极值点。
    这里写图片描述
  • 偏航角、俯仰角 和翻滚角
    百科

  • 四元数法
    描述一个坐标系或者一个矢量相对于某一个坐标系的旋转，其标量部分表示了转角的一半余弦值，其矢量部分表示了瞬时转轴的方向和瞬时转动轴与参考坐标系轴之间的方向余弦值。

  • 三轴磁强计定姿
    目前,地磁场已有相当好的磁场模型[3],采用

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数据融合(Data Fusion)学习
Frost_Bite的博客
08-06 5489
一、定义及原理 数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。（百度百科） Data fusionis the process of integrating multiple data sources to produce more consistent, accurate, and useful information than that provided by any individual data sourc.
数据融合方面的经典资料!!!
08-15
数据融合方面的经典资料!!!各位有福了,赶快下载!吐血整理!!!
一种多源信息融合方法及其应用（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-27 1268
信息融合本质上是对大脑综合分析信息能力的模拟,其目的是要获得对事物(包括实体、关系和事件)的认识或相关知识,以促进有效决策。其中,实体既包括各个目标对象也包括融合主体(系统或人),关系反映了实体间的关联和所处情境,而事件一般跟时间有关,反映了实体的动态行为、状态或关系的变化(包括某种情境中实体的出现与消失)。各任务相辅相成,由此带来很多其它好处,如扩展系统时空覆盖范围、提高信息和资源的利用率,支持更有效的推理与决策,改善系统整体性能等等。近几年来,随着信息科技的发展,国内外掀起了信息融合技术研究的新热潮。
论文研究-基于最小二乘法的冗余信息数据融合算法实现.pdf
09-06
为了有效融合多传感器冗余系统量测信息，使状态的估计值更接近于状态的真实值，实现高精度和高可靠性的状态估计，采取了基于最优加权的最小二乘算法、有限窗加权的最小二乘算法和自学习加权最小二乘算法，分别对多传感器实测数据进行融合处理，融合后数据的方差大幅度降低，估计精度显著提高。并与传统的最小二乘算法进行了仿真对比，结果表明，这3种方法较最小二乘算法融合精度更高，其中，自学习加权的最小二乘融合算法既考虑了历史数据的作用，又考虑了环境噪声和新的采样值的影响，增强了对噪声检测的敏感性，估计效果较好。
数据融合 - Data Fusion
如果没有天赋，那就一直重复
12-24 2095
数据融合 - Data Fusion
数据融合（2）数据融合方法
热门推荐
weixin_42182477的博客
03-14 1万+
the Joint Directors of Laboratories提出了JDL模型，把数据融合划分为了5个层次。 层次零：Subobject refinement。对数据进行预处理以修正偏差，在时间和空间上对齐。 层次一：Object refinement。对数据进行关联以获得目标的位置或属性，在这个层级上可以获得的结果包括目标区分（分类或识别）和目标追踪（目标的状态和朝向）。 层次二：Situation refinement.对对象或事件进行相关性分析并估计其在工作环境中的前后关系，其实主要就是对目标
包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，使用混沌与分形分析的例程。
03-26
包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，使用混沌与分形分析的例程。
数据融合的数学基础PPT学习教案.pptx
10-05
数据融合的数学基础是Dempster-Shafer（D-S）理论，这是一门在概率论基础上发展起来的数学框架，特别适用于处理不确定性和不完整性信息。它在决策分析、人工智能（AI）、模式识别（PR）等领域具有广泛的应用。D-S...
基于深度学习的数据级多源融合定位增强算法.pdf
08-18
以深度学习为基础的数据级多源融合定位增强算法是当前研究的热点之一。该算法旨在解决不同定位体制的多系统协同定位能力不足的问题。通过设计的5L-CNN多源融合定位增强网络，实现了数据特征的自主提取和融合预测，...
基于深度学习的数据融合方法研究综述
12-10
在探讨基于深度学习的数据融合方法研究综述之前，首先需要了解数据融合的基本概念。数据融合是将来自多个源的信息结合起来，通过分析、处理和综合，产生更为精确、可靠和有用的决策支持信息的过程。这种技术在多个...
数据融合算法分析
04-02
权重分配策略二人若玩儿玩儿去人人情味蕤解开qwr河南分南北进入
基于机器学习和多模型融合的二手车交易市场大数据挖掘
10-03
【作品名称】：基于机器学习和多模型融合的二手车交易市场大数据挖掘 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：...
数据融合
weixin_30511107的博客
08-02 812
参考网站： http://blog.sina.com.cn/s/blog_eaa1e70c0102vvkf.html http://html.rhhz.net/buptjournal/html/20170401.htm https://www.sogou.com/link?url=hedJjaC291OfPyaFZYFLI4KQWvqt63NBc7s8Q2A2_vVR0OWN4cv91w...
VSLAM：：[手写VIO_课堂笔记]第三讲(上)_基于优化的IMU与视觉信息融合(最小二乘问题)
dieju8330的博客
02-08 685
1. 第三讲(上)_基于优化的IMU与视觉信息融合(上) 第三讲(上): (1)最小二乘问题的求解推导 (2)其中有LM算法的相关推导以及鲁棒核函数的推导 1.1. 最小二乘与非线性优化 1.1.1. 最小二乘 1.1.2. 非线性最小二乘 1.1.2.1. LM算法增量ΔX\Delta XΔX表达式推导 求解如下: (JTJ+μI)ΔX=−JTf⟹(VΛVT+μI)...
多数据集连接问题的探索
格物钛智能科技作为非结构化数据赋能专家，为企业及AI开发者提供全新的智能时代数据管理方案，以数据引擎为核心技术，打造下一代数据平台，解决非结构化数据难发现、难管理、难利用等痛点，帮助企业筑牢新基建底层，实现海量复杂数据的灵活存取用，助推AI工程化和数据资产
11-18 1208
近期，浙江大学欧明锋在TechBeat人工智能社区进行了“以数据为中心的研究探索”的分享。分享内容来源于在格物钛实习期间，与科学顾问赵俊博、CEO崔运凯、算法负责人薛林继合作完成的论文《Joining datasets via data augmentation in the label space for neural networks》。论文基于格物钛Open dataset数据集研究，成功被2021机器学习顶会ICML收录。Talk主要聚焦同领域相似的同构数据集的连接融合问题，并提出解决思路与方案。
深度学习数据融合模型
最新发布
02-25
### 关于深度学习中的数据融合模型 在深度学习领域内，数据融合指的是通过不同来源的数据来提升预测性能的技术。这些技术可以应用于多种场景，比如多模态情感分析、自动驾驶汽车感知系统以及医疗影像诊断等应用中[^1]。 对于希望深入了解此主题的研究者而言，存在大量资源可供查阅： #### 研究论文 学术界已经发表了众多有关该课题的文章，其中一些探讨了如何有效地组合来自不同类型传感器的信息以改进决策过程；另一些则专注于开发新的算法架构以便更好地处理异构输入特征。例如，《Deep Learning Based Multimodal Fusion》这篇综述文章全面总结了当前最前沿的方法和技术趋势[^2]。 #### 教程与指南 网络上也有不少优质的在线课程和文档帮助初学者入门这一复杂而有趣的子领域。“Multimodal Deep Learning”系列教程由斯坦福大学提供，在这里不仅能够学到理论基础还能接触到实际案例操作[^3]。 #### 开源项目 GitHub平台上托管着许多高质量的开源软件包实现了各种先进的数据融合框架。像MMF (Multi-Modal Fusion) 就是一个支持快速原型设计并允许研究人员轻松实验新想法的强大工具集[^4]。 #### 实现方法概述 一种常见的做法是构建一个多分支神经网络结构，每个分支专门负责接收特定模式下的输入并向共享层传递提取到的重要特性表示向量。之后再利用全连接层或者其他形式聚合机制完成最终分类或其他任务目标的学习训练工作流程[^5]。 ```python import torch.nn as nn class MultiBranchNet(nn.Module): def __init__(self, input_sizes, hidden_size, num_classes): super(MultiBranchNet, self).__init__() branches = [] for size in input_sizes: branch = nn.Sequential( nn.Linear(size, hidden_size), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5)) branches.append(branch) self.branches = nn.ModuleList(branches) self.fc_out = nn.Linear(hidden_size * len(input_sizes), num_classes) def forward(self, xs): outs = [branch(x) for x, branch in zip(xs, self.branches)] out = torch.cat(outs, dim=1) return self.fc_out(out) ```
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