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本发明公开了一种基于神经网络的多源异构数据融合方法及装置,包括:对第一多源异构数据进行特征提取,得到多个数据源的第一目标特征;通过由神经网络训练得到的特征提取模型,将第一多源异构数据转换为各数据源的特征映射图,并将各第一目标特征分解为若干个子特征,然后基于各子特征之间的关联关系,将所有子特征融合为特征映射子图序列;通过由神经网络训练得到的目标分类识别模型,对特征映射子图序列进行目标分类识别,并利用目标分类识别结果,对特征映射子图序列中的所有待处理特征进行叠加和归一化处理,得到总体特征。采用本发明
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117251823A
(43)申请公布日2023.12.19
(21)申请号202311249798.9G06N3/0464(2023.01)
(22)申请日2023.09
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