数据融合

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城市信息融合就是把涉及城市生活方方面面的有效信息集中起来，融合在一个平台，用数据说话、用数据治理、用数据方便民生。数据融合。依托数据共享交换平台，建设统一的大数据中心，创新信息采集和挖掘分析模式，建立基础数据的集中采集、多方利用工作机制，实现跨部门、跨层级的业务协同。深化拓展大数据融合应用，促进政务数据与互联网、移动互联网、物联网等数据的汇聚整合，形成公共信息资源共享共用和大数据产业健康发展的良好格局，带动大数据产业快速发展。

感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。每种传感器类型或“模态”都有其固有的优点和缺点。雷达即使在恶劣的天气条件下也能准确确定距离和速度，但非常强大，但无法读取路牌或“看到”交通信号灯的颜色。相机可以很好地读取标志或对物体进行分类，例如行人，骑自行车的人或其他车辆。但是，它们很容易被灰尘，阳光，雨水，雪或黑暗所蒙蔽。激光雷达可以准确地检测物体，但是它们没有相机或雷达的承受能力或承受能力。传感器融合使用软件算法将来自每种传感器类型的数据汇总在一起，以提供最全面，因此最准确的环境模型。它还可以通过称为内部和外部传感器融合的过程来关联从机舱内部提取的数据。车辆也可以使用传感器融合来融合来自相同类型的多个传感器（例如，雷达）的信息。通过利用部分重叠的视场，可以提高感知度。当多个雷达观察车辆周围的环境时，一个以上的传感器将同时检测物体。通过全球360°感知软件进行解释，可以将来自多个传感器的检测进行重叠或融合，从而提高车辆周围物体的检测概率和可靠性，并能更准确，更可靠地表示环境。当然，车辆上的传感器越多，融合就越具有挑战性，但也存在着更多提高性能的机会。为了利用这些好处，Aptiv使用了一种称为低级传感器融合的技术。过去，用于分析传感器数据以确定和跟踪对象的处理能力已与摄像机或雷达包装在一起。借助Aptiv的Satellite体系结构方法，处理能力集中在功能更强大的主动安全域控制器中，从而可以从每个传感器收集低级传感器数据并将其融合到域控制器中。将处理移至域控制器后，传感器将占用更少的体积和更少的质量-减少多达30％。为了进行比较，摄像机的占地面积从一副扑克牌的大小减少到一包口香糖的大小。通过使传感器尽可能小，OEM可以在车辆包装中提供更多选择。另一个好处是增加了数据共享。在传统系统中，智能传感器会独立处理环境输入，这意味着使用信息时做出的任何决定都只能与单个传感器所看到的一样好。但是，在卫星架构中，所有来自传感器的数据都被集中共享，因此域控制器中的主动安全应用程序有更多机会利用它。Aptiv甚至可以应用人工智能（AI）工具来提取有用的信息，否则这些信息将被丢弃。正确的AI可以从中学到东西，这可以帮助我们解决客户面临的挑战性极端情况。低级别传感器融合的第三个好处是减少了等待时间。域控制器不必等待传感器处理数据再对其进行操作。在偶数秒的情况下，这可以帮助提高性能。更多数据将导致更好的决策。通过采用允许使用大量传感器的车辆架构，然后通过传感器融合来合成数据，车辆可以变得更智能，更快。

信息融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理．从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。另一种说法是信息融合就是数据融合．但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性．不仅包括数据，而且包括了信号和知识，由于习惯上的原因，很多文献仍使用数据融合。http://baike.baidu.com/link?url=h440D8n2TbcYqwFT_cQn5NPbIapzS9OTvBRm1xKiLUOUMTOIS2Imjoqzkxax4gYpmLC1kEtrM9AHVgNWh8kkjK数据融合的百度百科，用途里的第二段个人觉得两者区别不大

数据融合就是把多个信息系统的数据融合到一起，形成一致性的数据模型；数据挖掘就是利用机器学习算法从海量数据中发现可用的知识；数据预处理一般是指在利用数据挖掘技术进行知识发现时，把数据处理为可供机器学习算法执行的数据格式，比如空值处理啊，连续属性离散化啊，数据降噪啊。

虚拟数据视图。根据查询刷刷题显示，从数据处理的层面看城市数据融合包括数据融合与处理，虚拟数据视图，智能挖掘分析。

不同特征的遥感数据融合增强了影像的解译能力，提高了应用效果，影像融合已成为遥感应用技术中非常有价值的技术。融合方法中，ISH彩色变换具有灵活实用的优点，近年来日益受到国内外研究者的重视，因此产生了多种IHS变换形式（贾用红，1998；李旭文，1992；孙家柄等，1998），其中基于像元的影像加权融合、基于小波理论的影像融合及基于类别的影像融合（Gendern,1994;Agostinelli,1992）是目前比较成熟的技术。此次研究共收集到TM、SPOT及航空彩红外遥感摄影三种数据源，它们的分辨率分别为30m、10m和2m左右。由于航空摄影数据飞行高度低，从像幅中心到边缘影像畸变较大。另外，它与另两种数据源分辨率相差较大，经试验融合效果不好，而SPOT与TM数据间的互补性较好，在平原区，经常用这两种数据源做融合处理，应用于城市土地利用现状、环境及生态等方面的监测调查。但SPOT传感器与TM有所不同，并且经常侧视获取数据，造成两种数据源数据投影畸变不一样，在山区这种畸变更大，有时很难将两种数据配准纠正。此次对这两种数据做融合研究还基于以下原因考虑：1）单独使用两种数据源不能兼顾光谱信息与纹理信息的提取研究。2）SPOT全色数据影像分辨率虽然较高，但在研究区，由于地形起伏较大，造成阴影区信息难以反映，而这种阴影区又占有很大比例。3）融合得到的信息更适合于人眼对各种遥感信息的识别与分析。通过对SPOT与TM影像做严格的配准纠正，用基于像元的ISH变换方法得到研究区SPOT与TM融合影像（图版13），对比融合图像与SPOT全色图像（图版14及图版13）发现原SPOT阴影区中的细部信息大多数反映清晰，为下一步的遥感解释提供了重要帮助。

提高政府为人民服务的效率。政务数据与社会数据相融合，打造“舒心就医”“保医通”等应用，群众可以“先看病、后付费”，涉及商业保险报销也能做到“零跑腿”，极高的提高了政府为人民服务的效率。政务数据，是指政府部门及法律、法规授权具有行政职能的组织（以下称政务部门）在履行职责过程中制作或者获取的，以电子或者非电子形式记录、保存的文字、数字、图表、图像、音频、视频等，包括政务部门直接或者通过第三方依法采集的、依法授权管理的和因履行职责需要依托政务信息系统形成的数据等。

数据融合的作用不包括乳酸菌。酵母菌里能把葡萄糖转化为乳酸的是乳酸菌，有乳酶生发酵，所以乳酸菌可以把葡萄糖转化为乳酸。酵母菌通过呼吸作用分解有机物从而得到生命活动所需要的能量。其有两种呼吸方式，分别是有氧呼吸和无氧呼吸两种。酵母菌在有氧的情况下，可以将葡萄糖彻底分解，产物是水和二氧化碳以及大量的能量。乳酸菌是一类能利用可发酵碳水化合物产生大量乳酸的细菌的统称。这类细菌在自然界分布极为广泛，具有丰富的物种多样性，至少包含18个属，共200多种。除极少数外，其绝大部分都是人体内必不可少的、且具有重要生理功能的菌群，广泛存在于人体的肠道中。

地质特征、地球物理、地球化学和遥感等信息都是区域地质及成矿作用不同侧面的反映，因此在它们之间进行成矿信息的融合是必然的。矿产勘查中的多源数据融合包括: ①定性和定量数据的融合; ②相同分辨率的不同平台测量数据的融合; ③不同分辨率不同平台测量数据的融合。目前，大多数融合主要是在多源遥感信息之间进行，如进行多传感器、多时相和多频谱的图像融合，还无法在图像处理中自动将非图像数据加入进去，在具体操作中只能通过GIS 数据库的数据综合叠加来实现对多源数据进行图像对图像的融合。以下将就矿产勘查中多源地学图像的融合过程进行介绍。1. 物化探数据生成图像物化探数据在空间结构上有网格化数据和不规则数据两种，对于网格化数据，根据所需像素密度应用插值技术生成图像，插值的方法有双三次样条、双线性插值，后者是最简单实用的一种。经过插值后的图像可以是二值、灰度或彩色的，为了进一步处理，通常将其处理成灰度图像，根据具体应用，灰阶可以为 16 或 256。离散数据可以先进行网格化再插值，当然也可以直接用三角网插值。对于矢量 GIS 地质数据，例如地层、岩性、断裂等，由于其属性的复杂性，可进行二次开发，按照属性意义生成图像。2. 图像的配准和镶嵌目前，大多数 GIS 和图像软件都实现了这两项功能，基本原理是在两幅图像上找出若干个同名地物，利用坐标变换将需要配准的图像坐标变换为标准坐标，把分幅图像拼接为一幅图像，以便于下一步处理。3. 图像的地学专业化处理及信息提取基于地学目标对不同类型的空间数据进行各种预处理，如遥感数据的光谱信息和空间信息提取、空间滤波、频率滤波、主成分分析、分形分析和纹理分析等处理; 对于物探数据进行专业化的化极、延拓、匹配滤波等数值处理，提取目标体不同特征的结构信息; 地球化学数据处理的目的是要找出化探异常区，关键问题是确定异常下限，通过多种计算方法，得到异常区的分布图像。4. 多源地学数据的融合矿产勘查中所用的信息源有遥感信息和地、物、化探信息，遥感信息具有高的光谱信息，色彩鲜艳，视域广，直观性强和综合信息丰富的特点，对地面地质特征 ( 地层、岩性、构造等) 、地形地貌和岩石裸露、水系分布均可直接提取; 地质与物化探信息则对具体目标有指示能力，可以看作一种影像的强度，参与图像的融合。基于原始数据的融合方法可采用 HIS 变换、K-L 变换、像元加权融合等方法来实现。复习思考题1. 遥感矿产解译应遵循的原则是什么?2. 遥感常见的找矿解译标志有哪些?3. 在遥感图像上如何识别矿体露头?4. 在遥感图像上如何利用铁帽及氧化露头追索矿体?5. 地质构造对找矿的控制作用有哪些?6. 在遥感图像上如何利用围岩蚀变进行找矿?7. 地貌标志在遥感找矿中有哪些?8. 如何利用植物特征进行示矿信息的提取?9. 如何应用 TM / ETM + 遥感影像识别蚀变矿物?10. 简述 TM / ETM + 遥感影像的矿化蚀变信息提取的处理方法。11. 如何建立区域遥感找矿模式?12. 地质找矿中多源地学数据有何特点?13. 简述矿产勘查中多源地学数据融合过程。

随着计算机技术、通信技术的快速发展，且日趋紧密地互相结合，加之军事应用的特殊迫切需求，作为数据处理的新兴技术——数据融合技术，在近10年中得到惊人发展并已进入诸多军事应用领域。数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断。这对战场上及时准确地获取各种有用的信息，对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评价，实施战术、战略辅助决策与对作战部队的指挥控制，是极其重要的。未来战场瞬息万变，且影响决策的因素更多更复杂，要求指挥员在最短的时间内，对战场态势作出最准确的判断，对作战部队实施最有效的指挥控制。而这一系列“最”的实现，必须有最先进的数据处理技术做基本保证。否则再高明的军事领导人和指挥官也会被浩如烟海的数据所淹没，或导致判断失误，或延误决策丧失战机而造成灾难性后果。用途数据融合技术为先进的作战管理和C[3]I系统提供了重要的数据处理技术基础。数据融合在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信，而且使原来由军事操作人员和情报分析人员完成的许多功能均由数据处理系统快速、准确、有效地自动完成。数据融合技术对未来作战技术和武器系统的影响极为深远。大量新的作战技术的发展迫切需要数据融合技术的应用和支持。如现代作战原则强调纵深攻击和遮断能力，要求能描述目标位置、运动及其企图的信息，这已超过了使用的常规传感器的性能水平。未来的战斗车辆、舰艇和飞机将对射频和红外传感器呈很低的信号特征。为维持其低可观测性，它们将依靠无源传感器和从远距离信息源接受的信息。那么，对这些信息数据的融合处理就是至关重要的了。数据融合技术还是作战期间对付敌人使用隐身技术（如消声技术、低雷达截面、低红外信号特征）及帮助进行大面积目标监视的重要手段。数据融合技术将帮助战区指挥员和较低层次的指挥员从空间和水下进行大范围监视、预报环境条件、管理电子对抗和电子反对抗设备等分散资源。同样还能协助先进的战术战斗机、直升飞机的驾驶员进行超低空导航。高速、低成本及高可靠性的数据融合技术不仅在军事领域得到越来越广泛的应用，而且在自动化制造领域、商业部门，乃至家庭都有极其广阔的应用前景。如自动化制造过程中的实时过程控制、传感器控制元件、工作站以及机器人和操作装置控制等均离不开数据融合技术的应用。数据融合技术为需要可靠地控制本部门敏感信息和贸易秘密的部门提供了实现新的保密系统的控制擅自进入的可能性。对于来自无源电子支援测量、红外、声学、运动控测器、火与水探测器等各种信息源的数据融合，可以用于商店和家庭的防盗防火。军事应用领域开发的一些复杂的数据融合应用同样可以应用于民用部门的城市规划、资源管理、污染监测和分析以及气候、作物和地质分析，以保证在不同机关和部门之间实现有效的信息共享。

数据融合是许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域，是现代C3I系统的重要组成部分。由西安电子科技大学出版社出版、康耀红编著的《数据融合理论与应用》是我国第一本关于多传感器数据融合理论的专著。全书共分12章。

遥感图像数据融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。

1. 数据异构问题面临繁琐的数据源和目的地适配以及异构数据源的转换问题。2. 随时变化的数据结构数据源结构会随时发生变化，造成下游写入失败。当数据结构发生改变时，需要保证数据像正常一样，不会出现任何问题。3. 数据平台的扩展性需要根据业务驱动做水平拓展，甚至需应对一对多的分发要求，另外也需要处理和解决多任务并行的QoS。4. 数据一致性在任何情况下都需要保证数据是一致的，这也是在生产过程中需要保证的问题。回答者：DataPipeline

传感器数据融合的定义可以概括为把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层融合、特征层融合、决策层融合。（1）数据级融合。针对传感器采集的数据，依赖于传感器类型，进行同类数据的融合。 数据级的融合要处理的数据都是在相同类别的传感器下采集，所以数据融合不能处理异构 数据。（2）特征级融合。特征级融合，指的是提取所采集数据包含的特征向量，用来体现所 监测物理量的属性，这是面向监测对象特征的融合。如在图像数据的融合中，可以采用边 沿的特征信息，来代替全部数据信息。（3）决策级融合。决策级融合，指的是根据特征级融合所得到的数据特征，进行 一定的判别、分类，以及简单的逻辑运算，根据应用需求进行较高级的决策，是高级的融合。决策级融合是面向应用的融合。比如在森林火灾的监测监控系统中，通过对于温度、湿度和风力等数据特征的融合，可以断定森林的干燥程度及发生火灾的可能性等。这样，需要发送的数据就不是温湿度的值以及风力的大小，而只是发送发生火灾的可能性及危害程度等。在传感网络的具体数据融合实现中，可以根据应用的特点来选择融合方式。

多源遥感数据融合是指利用不同遥感传感器获取的多源遥感数据，通过一定的方法和技术，将这些数据融合成一张综合图像或数据，从而获得更加详细、准确、全面的遥感信息。这种融合方式可以利用各种不同波段、分辨率和遥感传感器的优势，从而提高遥感数据的质量和精度，为地球科学、环境监测、资源调查和管理等领域提供更加丰富和准确的信息。多源遥感数据融合有以下几点重要意义：提高遥感数据的精度和可靠性：不同遥感传感器所获得的数据具有不同的特点，因此，通过多源遥感数据融合的方式，可以利用各种传感器的优势，避免单一传感器数据的缺陷，提高遥感数据的精度和可靠性。获得更加详细、全面、准确的遥感信息：多源遥感数据融合可以融合多种不同波段、分辨率和传感器的数据，从而获得更加详细、全面、准确的遥感信息，以满足地球科学、环境监测、资源调查和管理等领域的需要。提高遥感数据的利用率和效率：多源遥感数据融合可以将多种遥感数据融合成一张综合图像或数据，从而提高遥感数据的利用率和效率，减少数据冗余和处理时间。促进遥感技术的发展和应用：多源遥感数据融合是遥感技术的一个重要应用领域，对于推动遥感技术的发展和应用具有重要意义。多源遥感数据融合的方法主要包括基于像素的融合、基于特征的融合和基于决策的融合等。其中，基于像素的融合是最为常用的一种融合方式。基于像素的融合主要是通过对不同波段、分辨率和传感器的数据进行加权平均、最大值合成、最小值合成、标准差合成等方式进行融合，以获得一张综合图像或数据。而基于特征的融合则是利用不同波段、分辨率和传感器的数据中的一些特征信息，例如纹理、形状、边缘等，进行特征提取和融合，以获得更加详细、全面、准确的遥感信息。而基于决策的融合则是利用不同传感器的数据进行分类和判定，以获得更加准确和可靠的遥感信息。总之，多源遥感数据融合是一种重要的遥感数据处理方式，可以利用不同传感器的优势，提高遥感数据的精度和可靠性，获得更加详细、全面、准确的遥感信息，促进遥感技术的发展和应用，具有重要的意义和价值。

数据融合中心对来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融合(这种融合通常是决策级融合)．提取征兆信息，在推理机作用下．将征兆与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。在基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块．故障决策经自学习模块反馈给知识库．并对相应的置信度因子进行修改，更新知识库．同时．自学习模块能根据知识库中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理。以获得新知识．总结新经验，不断扩充知识库，实现专家系统的自学习功能。

加强科学监督。在加强科学监督情况下，数据融合可以发挥更好效果，数据的融合应用反映了科学的进步，因此监管也要与时俱进、同步跟上。数据融合是将多传感器信息源的数据和信息加以联合、相关及组合，获得更为精确的位置估计及身份估计，从而实现对战场态势和威胁以及其重要程度实时、完整评价的处理过程。

应用数据融合技术能够获得性能方面的提升，主要有以下几个原因：1、信息多样性：通过将来自不同传感器、不同数据源的数据进行融合，可以获取更加丰富、综合的信息，从而提高数据处理和决策的精度和效率。2、数据一致性：使用数据融合技术可以将不同源数据之间的差异性和不一致性进行修正和消除，从而保证数据的一致性和准确性，提高数据处理的可靠性和准确度。3、动态实时性：利用数据融合技术，可以实现对多源数据的动态实时采集和处理，提高数据处理的速度和效率，为实时决策提供支持。4、系统鲁棒性：通过数据融合技术对多源数据进行冗余度和容错处理，提高系统的鲁棒性和可靠性，从而避免单点故障和系统崩溃等问题的发生。综上所述，应用数据融合技术可以有效地解决数据来源多样、数据不一致、数据量大、数据实时性要求高等问题，从而提高系统的性能和可靠性。在应用数据融合技术时，需要注意以下几个事项：1、数据质量控制：不同数据源的质量和精度可能有所不同，应该在进行数据融合前对数据质量进行评估和控制，避免差异性和不一致性等问题。2、数据预处理：针对不同类型的数据，需要进行相应的预处理工作，如数据清洗、去噪、采样等，以提高数据融合的效果和准确度。3、融合算法选择：应根据不同的数据类型和场景选择适合的融合算法，如加权平均融合、概率统计融合、模型融合等。4、信息可视化：在进行数据融合后，需要对融合结果进行分析和可视化展示，以便对数据进行更加深入的研究和决策支持。5、系统安全保障：数据融合技术涉及多种敏感信息，必须确保系统的安全性和机密性，防止信息泄露和攻击等问题。6、隐私保护：在进行数据融合时，需要考虑到数据隐私的保护，遵循相关法律法规和道德准则，保护用户隐私不被泄露。总之，在应用数据融合技术时，需要注重数据质量控制、预处理、算法选择、信息可视化等方面，并保障系统安全和隐私保护，以确保数据融合的效果和安全性。

数据整合和数据融合的区别。区别在于数据整合是相关数据，数据融合是不同数据。数据融合内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性，不仅包括数据，而且包括了信号和知识。通过对不同的数据进行分析加工处理。数据整合由多方的数据共同存在才能够实现产品价值，将相关数据集成到一个平台进行分析处理。

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。

1、数据融合指的是将来自不同数据源的数据进行整合，使其变得更加有用和可操作。2、系统集成则指的是将不同的软件和硬件系统组合在一起，使它们能够相互通信和协同工作。

数据融合一词始于 20 世纪 70 年代，在 90 年代以来得到较快发展。美国国防部实验室 专家组在其 1991 年出版的数据融合字典中，对数据融合的定义如下：数据融合是将多传感 器信息源的数据和信息加以联合、相关及组合，获得更为精确的位置估计及身份估计，从 而实现对战场态势和威胁以及其重要程度实时、完整评价的处理过程。从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，需要分析的数据量也成级数增加，同时还涉及各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题，如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大的挑战，因 此怎样合理、有效地整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。结合 P2P、云 计算等分布式计算技术，成为解决以上难题的一个途径。云计算为物联网提供了一种新的高效率计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，其具有相对可靠并且安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无需担心信息泄露、黑客入侵等棘手问题。云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化 成本并大大提高了数据中心的效率。

数据融合技术为先进的作战管理和C[3]I系统提供了重要的数据处理技术基础。数据融合在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信【海量信息】专注于大数据实践20年，提供数字化转型顶层设计、数据中台（内置用户画像核心引擎），业务中台建设、数据获取、治理、分析服务，是您值得信赖的企业数字化转型专业服务商。网页链接

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： 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： 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。 首先用光流法提取步态周期，获得一个周期的步态能量图（GEI）；然后分三层提取 GEI的 LBP特征，得到三层的 LBP图像；依次提取每层LBP图像的HOG特征，最后将每层提取的LBP和HOG特征融合（串联拼接），得到每层的新特征最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。 提出一个FLANN结构进行特征融合，functional link artificial neural networks。FLANN是一个单层非线性网络，输入X_k是n维向量，输出y_k是一个标量，训练数据集为{X_k, y_k}，偏置集合T用来增强网络的非线性能力，这些函数值的线性组合可以用它的矩阵形式表示S=WT, Y=tanh(S)。FLANN和MLP的主要区别是FLANN只有输入和输出层，中间的隐藏层完全被非线性映射代替，事实上，MLP中隐藏层的任务由Functional expansions来执行。 三种Functional expansions : 提出了三种融合策略：早期融合、中期融合和晚期融合。早期融合也就是特征级融合，决策级融合也就是晚期融合。 特征级融合 ： 直接将不同方法提取的特征进行串联。 多核学习（Multiple kernel learning, MKL) : 参考自文献。MKL由巴赫创立。核学习算法在多类问题的分类任务中表现出良好的性能。为了将内核学习算法应用于特征组合，每个单独的内核与每个特征链接在一起。因此，特征组合问题就变成了核组合问题。在支持向量机中，采用单核函数，而在MKL中，利用核的求和或积定义了不同核的线性组合。 提出一种新颖的系统，它利用训练好的卷积神经网络（CNN）的多阶段特征，并精确地将这些特征与一系列手工特征相结合。手工提取的特征包括三个子集： 所提出的系统采用一种新颖的决策级特征融合方法对ECG进行分类，分别利用了三种融合方法： 在多数表决的基础上，将三种不同分类器的个体决策融合在一起，并对输入的心电信号分类做出统一的决策。 通过对图像进行对偶树复小波变换（DTCWT）和快速傅里叶变换（FFT）提取特征，将二者通过 算数加法（arithmetic addition） 融合为一个特征集合。 DTCWAT特征 ：对图像进行5层小波分解得到384个小波系数 FFT特征 ：采用傅里叶变换生成图像的绝对系数，然后排序后取前384个作为fft特征 算数加法特征融合 ： 本文提出了一种快速的特征融合方法将深度学习方法和传统特征方法相结合。 浅层网络结构 ： 每个特性的重要性应根据应用程序和需求的不同而有所不同。因此，为了实现动态权值分配，我们提出了多特征融合模型。 使用Curvelet变换进行特征提取，因为它有效地从包含大量C2曲线的图像中提取特征。Curvelet Transform具有很强的方向性,能更好地逼近和稀疏表达平滑区域和边缘部分。 我们应用了基于包装的离散Curvelet变换，使用了一个实现快速离散Curvelet变换的工具箱Curvelab-2.1.2。在实验中使用了默认的方向和5层离散Curvelet分解。 使用标准差进行降维 串联融合方法 在本文中，提出了一种深度多特征融合方法（Deep multiple feature fusion，DMFF）对高光谱图像进行分类。 基于gcForest的思想，提出了DMFF方法。 gcForest gcForest模型主要包含两个部分： DMFF DMFF去掉了Multigrained Scanning，缺失了多样性输入，因为采用多特征来进行弥补。随即森林都是同一种类型。