【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息融合领域，尤其涉及一种多源异构灾情数据融合理解方法。
技术介绍
1、随着无线通信、人工智能等科学技术的发展，灾情信息获取的手段越来越多样化，为灾情信息实时获取提供可能，然而在灾害发生后的不同时段，通过不同的手段及方式获取的灾情信息体现出不同的特征，以及各类灾情信息大量涌入且呈现爆发式增长的状态，这时的灾情信息具有多源性、异构性、随机性、片面、零散、重叠、矛盾、种类繁多等特点，要想准确地分析实时变化的灾情动态并全面反映实际的灾害救援状况时十分困难的。
2、在灾害发生后，对多源灾情信息数据进行联合识别，准确地理解数据信息所描述的典型灾情场景，根据获取的灾情信息，掌握数据信息与灾情的相关程度，为抢险救援筛选出及时、准确、有效的信息数据，对多源灾情信息进行深度融合处理，对准确地分析实时变化的灾情动态，支持各项救援方案的部署，具有十分关键的作用。
技术实现思路
1、本专利技术的专利技术目的是针对上述
技术介绍
的不足，提供一种多源异构灾情数据融合理解方法，对输入的多源灾情数...
【技术保护点】
1.建立一种多源异构灾情数据融合理解方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的建立一种多源异构灾情数据融合理解方法，其特征在于，步骤1中需要提取特征的多源异构灾情数据主要是由移动互联网社交平台实施接入的文本、图像、视频、音频等非结构化数据，对于文本数据使用改进的词频-逆向文档频率-首次出现位置距离特征提取算法对文本中的词汇的各种特征进行提取，其中词频可以用来寻找文本中出现次数较多的特征词汇，词频的计算公式表示为
3.根据权利要求1所述的建立一种多源异构灾情数据融合理解方法，其特征在于，步骤2中使用多核支持向量机来实现多源异构灾情...
【技术特征摘要】
1.建立一种多源异构灾情数据融合理解方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的建立一种多源异构灾情数据融合理解方法，其特征在于，步骤1中需要提取特征的多源异构灾情数据主要是由移动互联网社交平台实施接入的文本、图像、视频、音频等非结构化数据，对于文本数据使用改进的词频-逆向文档频率-首次出现位置距离特征提取算法对文本中的词汇的各种特征进行提取，其中词频可以用来寻找文本中出现次数较多的特征词汇，词频的计算公式表示为
3.根据权利要求1所述的建立一种多源异构灾情数据融合理解方法，其特征在于，...
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