基于数据挖掘的异构网络多源目标数据融合跟踪方法研究

• 作者: 韩高峰
• 来源期刊: 安庆师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 异构网络 多源目标数据 融合跟踪
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 43-46,56
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13757/j.cnki.cn34-1328/n.2020.03.009

摘要

为了提高对异构网络多源目标数据的检测和识别能力,提出基于数据挖掘的异构网络多源目标数据融合跟踪方法.构建异构网络多源目标数据的分布式存储结构模型,采用相空间重构方法构建数据融合跟踪的网格分布结构模型,实现多源目标数据的可视化调度和自动监测;根据特征提取结果分析异构网络多源目标数据的统计特征,结合模糊层析性分析方法进行多源目标数据的多层次融合和自适应挖掘,提取其中的关联特征量,实现对数据的融合跟踪.仿真实验结果表明,采用该方法进行异构网络多源目标数据融合跟踪的自适应性较好、抗干扰能力较强,同时还提高了数据融合跟踪过程中的跟踪准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩高峰	安徽文达信息工程学院计算机工程学院	12	17	2.0	4.0