4.3　数据融合发展趋势

随着人工智能技术的崛起，深度学习迅猛发展，其内容包括卷积神经网络和循环神经网络，并且在图像处理和文本处理方面取得了重大突破。然而，深度学习在航迹融合领域还没有提出相关算法。深度神经网络具备智能化处理二维数据和非线性关系的能力，对数据关联、数据融合问题的难点具有良好适应性，并且数据融合系统能为深度神经网络提供充足的数据资源，解决网络训练过程中需要大量数据的问题。因此，探索深度神经网络模型在数据关联、数据融合中的应用具有较大的研究价值，接下来将介绍卷积神经网络模型的组成及各相应的作用。