数据融合综述

在分类算法和回归模型中，正广泛而且成功地使用着融合方法，该方法能克服分类、回归中的不稳定 性，并给出较好的结果。在非监督机器学习领域，由于缺乏数据集的先验知识，所以分类和回归中的融合方法就 不能直接用

数据融合与敌我识别综述

遥感图像融合方法综述

我上传的是我根据最近三年的数据融合相关的论文做的图像融合的文献综述。

这是一篇关于“传感器融合”（SensorFusion）的文献综述。全文为英语。本文对传感器融合的定义、历史、原理和架构等等进行了回顾，所列参考文献也很有价值，是一篇快速入门“传感器融合”的好资料。

红外与可见光双波段图像融合技术与双目立体视觉综述

多传感器信息融合技术是一门新兴学科，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文主要对多传感器信息融合的模型与结构、信息融合的主要技术和方法、信息融合理论体系以及信息融合技术的应用等内容进行了概要介绍和

介绍了信息融合的概念与结构，以及在雷达探测与跟踪中的应用

数据融合的综述文献

概括介绍现有的图像融合算法，给大家一个直观的印象

多传感器数据融合的关键问题是模型设计,数据融合模型主要包括功能、结构和数学模型。根据数据融合功能层次性和信息流通方式及传输形式,把数据融合功能模型分为五级,即检测级、跟踪级、属性级、态势级和威胁级。这

压缩包中包含了三篇有关信息融合的综述文章,简述了信息融合的概念、结构模型,信息融合的基本进展与现状,贝叶斯优化

数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键,深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器,基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值,从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。

随着基于数据融合的目标检测在军事以及自然防护等领域广泛应用,越来越多的研究希望通过对检测融合系统进行优化或引入新的检测融合方法来更好地进行目标检测,从而推动相关领域的发展.基于数据融合的目标检测具有重

本文综述了多聚焦图像融合方法，探讨了该领域的研究现状和进展。我们着重分析了多聚焦方法的原理和特点，并给出了几个具体的例子来说明其应用。同时，对于该方法可能存在的问题和改进方向也进行了讨论。通过这篇文章