一种基于WHO-RNN算法的多源异构信息融合方法

本发明提出了一种基于WHO‑RNN算法的多源异构信息融合方法，涉及数据融合技术领域，包括：S1、获取待处理的多源异构信息，并进行数据预处理；S2、基于循环神经网络建立RNN网络模型；S3、通过WHO算法对RNN网络模型的网络参数进行优化以得到多源异构数据融合模型；S4、将预处理后的多源异构信息输入改进后的多源异构数据融合模型完成多源异构信息融合；本发明能够显著提高多源异构信息的融合效果，确保了多源异构信息的数据完整度，相比于传统信息管理方法具有显著的数据处理效率，保障了网络数据的安全。