【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据融合，具体是涉及一种多模态数据融合方法。
技术介绍
1、随着物联网和智能家居技术的迅速发展，多模态数据融合方法在家庭环境监测与控制系统中变得越来越重要，家庭环境的多模态数据来源广泛，包括温度、湿度、光照、运动和气体浓度等信息，这些数据可以通过各种传感器实时采集，通过有效的数据融合技术，能够对家庭环境进行全面的理解和智能化管理，传统的单一传感器监测方法往往无法准确反映家庭环境的复杂性，因为环境因素之间存在着多种相互关系，例如，室内温度不仅受外界气候影响，还与湿度、光照等因素相互作用。因此，基于多模态数据的融合技术能够充分利用多种传感器的信息，以更全面、精准地描述和预测家庭环境状态。
2、此外，家庭环境的动态性要求系统具备自适应能力，以应对不同场景下的环境变化。因此，采用自适应算法根据实时反馈动态调整不同数据源的权重，能够提高模型的决策能力和可靠性，通过神经网络模型对多模态数据进行融合，不仅可以提升决策的准确性，还能为家庭用户提供更加个性化和智能化的服务。
技术实现思路>
1、为解决上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多模态数据融合方法，其特征在于，数据融合方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合方法，其特征在于，所述部署传感器，实时收集家庭环境的多模态数据，对收集到的数据进行清洗和标准化具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种多模态数据融合方法，其特征在于，所述基于上下文信息和传感器数据，构建家庭环境模型，识别不同环境因素之间的相互关系具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种多模态数据融合方法，其特征在于，所述使用皮尔逊相关系数计算特征之间的相关性，识别重要特征具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种多模态数据...
【技术特征摘要】
1.一种多模态数据融合方法，其特征在于，数据融合方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合方法，其特征在于，所述部署传感器，实时收集家庭环境的多模态数据，对收集到的数据进行清洗和标准化具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种多模态数据融合方法，其特征在于，所述基于上下文信息和传感器数据，构建家庭环境模型，识别不同环境因素之间的相互关系具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种多模态数据融合方法，其特征在于，所述使用皮尔逊相关系数计算特征之间的相关性，识别重要特征具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种多模态数据融合方法，其特征在于，所述使决策树法进行特征选择，筛选出与目标变量关系密切的特征具体包括：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：麻名蕊，刘伟，赵静，任日鹏，逄瑞洁，
申请(专利权)人：青岛工学院，
类型：发明
国别省市：
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