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本文方法通过学习诸多信源在一定时间段内的变化过程，挖掘出那些与结论相关的信源及与结论相关时间片段。形成最终的决策树模式。该方法适用于大规模多因素动态隐含相关性信息融合。
基于动态相关性挖掘的信息融合方法
【摘 要】
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本文方法通过学习诸多信源在一定时间段内的变化过程，挖掘出那些与结论相关的信源及与结论相关时间片段。形成最终的决策树模式。该方法适用于大规模多因素动态隐含相关性信息
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2002年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金 (No .698730 0 7)
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