神经网络数据融合,dkf能使数据融合完全分散化

数据挖掘概念概述数据挖掘概念概述数据挖掘也称为KDD、数据分析、数据融合和决策支持。DKF可以使数据融合完全去中心化，而EKF可以有效克服数据处理误差和不稳定性对信息融合过程的影响，如果融合模型是异构的，如决策树和神经网络融合，则称为componentlearner。

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(1)卡尔曼滤波器(KF)信息处理的过程一般是预测和修正。它不仅是一种简单而具体的算法，而且是多传感器信息融合技术中一种非常有用的系统处理方案。事实上，它类似于许多系统处理信息数据的方法。它通过数学迭代递归计算为融合数据提供了有效的统计最优估计，但所需存储空间和计算量很小，适用于数据处理空间和速度有限的环境。

DKF可以使数据融合完全去中心化，而EKF可以有效克服数据处理误差和不稳定性对信息融合过程的影响。(2)人工神经网络方法该方法模仿人脑的结构和工作原理，将传感器获得的数据作为网络的输入，通过网络训练在相应的机器或模型上完成一定的智能任务，以排除非目标参数的干扰。神经网络方法对消除多传感器协同工作中各种因素的交叉影响效果明显，且编程简单，输出稳定。

数据挖掘概念概述数据挖掘又称KDD、数据分析、数据融合和决策支持。KDD一词最早出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能大会上。随后在1991年、1993年和1994年召开了KDD研讨会，汇集了来自各个领域的研究人员和应用程序开发人员，重点研究数据统计、海量数据分析算法、知识表示和知识应用。

1998年在美国纽约召开的第四届知识发现和数据挖掘国际会议不仅进行了学术讨论，而且有30多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品，其中许多产品已在北美、欧洲等国家得到应用。一、什么是数据挖掘1.1。数据挖掘的历史近十年来，人们利用信息技术生产和收集数据的能力有了很大的提高，数以千万计的数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等。这一趋势将继续发展。

当南京大学电子科学与工程学院王教授提到人工智能(AI)时，您可能首先想到的是机器人，但在现阶段，神经网络是最热门的技术。自20世纪40年代提出相关理论以来，神经网络经历了几十年的风风雨雨。如今，深度神经网络因其良好的学习和表达能力，已在图像处理、自然语言处理等多个领域取得突破性进展，成为人工智能领域应用最广泛的模型。

什么是modelensemble？结合不同的学习模式。如果每个模型都是同质的，如线性回归或决策树，则称为baselearner。如果融合模型是异构的，如决策树和神经网络融合，则称为componentlearner。神经网络模型是非凸的，有很多局部最优，所以通过融合多个模型，取多个初值，可以得到一个更全局的最优解。

2.站在巨人的肩膀上，可以看得更远。31万小时定律模型经常失效的原因是如何缓解过拟合:1)如果使用一种算法，2)使用不同的算法(使用不同的算法一般称为VotingClass，Bagging一般指同一种算法):使用多个预测器结果作为特征训练，第一层:利用数据集A，训练不同的分类器，如线性回归、SVM和决策树。