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《面向多模态数据的鲁棒非平行平面分类器研究》

一、引言

随着大数据时代的到来，多模态数据在各个领域的应用越来越广泛。多模态数据包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据，这些数据具有丰富的信息量和复杂的结构，因此需要有效的分类器进行分类处理。然而，传统的分类器往往存在对非平行平面数据的处理能力不足，鲁棒性不够强等问题。因此，本文旨在研究面向多模态数据的鲁棒非平行平面分类器，以提高分类器的性能和鲁棒性。

二、多模态数据的特点

多模态数据具有以下特点：

1.数据类型多样：包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。

2.数据结构复杂：多模态数据中不同类型的数据具有不同的结构和特征，需要进行统一