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本发明公开了一种基于FC‑SAE的多源异构数据融合方法,包括FC‑SAE数据融合模型,所述的FC‑SAE数据融合模型包括文本特征提取模块、时间序列建模模块以及异构数据特征融合模块,所述的文本特征提取模块包括GloVe词嵌入模型和卷积神经网络,所述的时间序列建模模块使用多层全连接神经网络进行建模,所述的异构数据特征融合模块包括稀疏自动编码器。本发明优点在于:本申请在对时间序列数据进行去趋势的基础上,采用FC对时间序列进行建模,减小在某些时间序列预测问题上的误差,通过深度稀疏自动编码器作为融合模型,
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113807447 A
(43)申请公布日 2021.12.17
(21)申请号 202111113882.9 G06F 16/2458 (2019.01)
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