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多模态数据融合的预测模型构建研究
1.文档综述
（1）多模态数据融合概述
在信息时代，单一的数据源已无法满足日益复杂的问题需求。多模态数据融合，作为一门跨学科的研究领域，旨在整合来自不同模态的数据（如文本、内容像、音频和视频），以提供更全面、准确的信息。这种融合方法不仅能够提升模型的预测性能，还能增强系统的鲁棒性和智能化水平。
（2）研究现状与发展趋势
近年来，随着计算机视觉、自然语言处理等技术的飞速发展，多模态数据融合的研究取得了显著进展。目前，该领域的研究主要集中在以下几个方面：特征级融合、决策级融合以及混合级融合。特征级融合通过整合不同模态的特征表示来提高整体性能；决策级融合则侧重于在
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