作者:朱彦深度学习数据融合技术层叠自动编码器分簇协议
摘要:数据融合算法能够实现对海量数据的整合和特征提取,以便形成更为清晰、可靠的数据,满足不同用户需求,但传统基于BP神经网络的数据融合算存在局部最优及泛化能力差的问题,本文引入了一种无监督学习技术自动编码器,并将其与分簇协议相结合衍生出了新型数据融合算法SAEMAD,最终经过实验对比,在同等条件下,该算法较BPNDA算法具有更好的数据特征提取优势。
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《自动化与仪器仪表》(CN:50-1066/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《自动化与仪器仪表》技术刊物。旨在加强学术交流,促进中国自动化与仪器仪表的发展,为自动化和仪器仪表工作者服务。
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