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J-GLOBAL ID：202202227986493753   整理番号：22A0917710

相対差分係数に基づくデータニュース報告のデータ融合法【JST・京大機械翻訳】

Data Fusion Method of Data News Report Based on Relative Difference Coefficient

著者 (1件)： Yang Yang (Geely University of China,College of Humanities,Chengdu,China,641423)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICMTMA  ページ： 1034-1039  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データニュースレポートの従来のデータ融合方法は,不十分なデータ融合精度と貧弱なデータ融合効果の問題を持っている。相対差係数に基づくデータニュースレポートのデータ融合法を提案した。データ融合の機能的要求を分析することによって,ニュースレポートデータを収集して,相対差異係数に基づく収集したデータを前処理して,データ処理結果に従ってデータとニュースレポートデータを融合する。比較実験を用いて,この方式のデータ融合精度がより高く,データ融合効果がより良く,そして,それは大きな促進値であることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  データ処理 ,  *ニュース ,  比較試験 ,  *データ融合

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 差分 ,  係数 ,  ニュース ,  報告 ,  データ融合