數據融合范文10篇

摘要:介紹了數據融合技術的基本概念和內容,分析了該技術在森林防火、森林蓄積特征的估計和更新、森林資源調查等方面的應用,提出該技術可應用于木材無損檢測及精確林業。融合機器視覺、X射線等單一傳感器技術檢測木材及木制品,可以更準確地實時檢測出木材的各種缺陷;集成GPS、GIS、RS及各種實時傳感器信息,利用智能決策支持系統以及可變量技術,能夠實現基于自然界生物及其賴以生存的環境資源的時空變異性的客觀現實,建立基于信息流融合的精確林業系統。

關鍵詞:數據融合傳感器無損檢測精確林業應用

多傳感器融合系統由于具有較高的可靠性和魯棒性,較寬的時間和空間的觀測范圍,較強的數據可信度和分辨能力,已廣泛應用于軍事、工業、農業、航天、交通管制、機器人、海洋監視和管理、目標跟蹤和慣性導航等領域[1,2]。筆者在分析數據融合技術概念和內容的基礎上,對該技術在林業工程中的應用及前景進行了綜述。

1數據融合

1.1概念的提出

1973年,數據融合技術在美國國防部資助開發的聲納信號理解系統中得到了最早的體現。70年代末,在公開的技術文獻中開始出現基于多系統的信息整合意義的融合技術。1984年美國國防部數據融合小組(DFS)定義數據融合為:“對多源的數據和信息進行多方的關聯、相關和綜合處理,以更好地進行定位與估計,并完全能對態勢及帶來的威脅進行實時評估”。

摘要：介紹了數據融合技術的基本概念和內容，分析了該技術在森林防火、森林蓄積特征的估計和更新、森林資源調查等方面的應用，提出該技術可應用于木材無損檢測及精確林業。融合機器視覺、X射線等單一傳感器技術檢測木材及木制品，可以更準確地實時檢測出木材的各種缺陷；集成GPS、GIS、RS及各種實時傳感器信息，利用智能決策支持系統以及可變量技術，能夠實現基于自然界生物及其賴以生存的環境資源的時空變異性的客觀現實，建立基于信息流融合的精確林業系統。

關鍵詞：數據融合傳感器無損檢測精確林業應用

多傳感器融合系統由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時間和空間的觀測范圍，較強的數據可信度和分辨能力，已廣泛應用于軍事、工業、農業、航天、交通管制、機器人、海洋監視和管理、目標跟蹤和慣性導航等領域。筆者在分析數據融合技術概念和內容的基礎上，對該技術在林業工程中的應用及前景進行了綜述。

一、數據融合

1.1概念的提出

1973年，數據融合技術在美國國防部資助開發的聲納信號理解系統中得到了最早的體現。

摘要對于油田信息化建設而言，建立一個高度共享、界面友好、高效運行的數據融合平臺有著重要而深遠的現實意義。經過深入調研和分析，該文結合國內外數據中心建設的實踐經驗歸納總結了影響數據融合平臺建設成敗的五大關鍵技術因素。并在此基礎上，提出了以虛擬數據倉庫為核心的油田數據中心系統架構及關鍵技術路線。

關鍵詞虛擬數據倉庫；數據中心；聯邦；信息門戶；元數據

1引言

隨著信息技術的飛速發展，國內外各大石油公司的競爭已經表現在信息技術應用的競爭，都在設法借助信息技術的力量，尋找新的增長點，從石油天然氣行業的上、中、下游陸續建立了各類信息系統，歷經數十年，投資數十億美金不等。

另一方面，國內大多數油氣田，現有的信息系統多為自主開發和部分引進系統。已經完成的各類專業應用軟件、專業數據庫系統和數據倉庫等分別建立在不同的平臺上，數據源各異，信息標準不一、相互獨立，信息來源渠道分散并分別集中在不同的層次，相互間難以實現不同層次信息交換；這些系統不僅各自獨立，分散，甚至存在某些數據重復建設的情況，數據冗余嚴重，同一份數據重復出現在多個應用系統中，存在數據不一致的風險。

數據中心（數據融合平臺）通過將油田各應用系統有機集成和業務重組，最終構建一個統一的、標準的、集成的、能夠包容各業務流程的數據中心體系架構和數據交換和共享平臺，支持分散的、松藕合的分布式應用集成。大大地避免油田在信息系統方面重復建設，重復投資，為油田節省大量的資金。

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摘要:為了更加準確地預測城市地鐵交通中動態變化的客流量,通過分析城市地鐵交通客流量的特點,提出了一種基于神經網絡數據融合的預測方法。這種方法根據預測數據各屬性的特點,將采集的數據提取出多個相關序列。在此基礎上對各序列采取不同的處理、預測方法,再利用神經網絡進行融合。這種方法可用于數據動態預測的各種領域。實驗表明,采用這種方法可以有效地改善數據預測的誤差。

關鍵詞:鐵路交通;信息預測;數據融合;神經網絡

在城市地鐵交通中,各車站交通流量信息(如候乘數量、下車數量等)的準確預測有利于地鐵運行高效、及時地調度,從而既達到增加效益的經濟目的,又可以更好地滿足人們的乘車需求。傳統的預測方法有回歸分析算法以及Kalman濾波等。這些方法假定過程是平穩的,系統是線性的,系統的干擾是白噪聲,因此在線性系統平穩的隨機時間序列預測中能夠獲得滿意的結果。然而,交通問題是有人參與的主動系統,具有非線性和擾動性強的特征,前述方法難以奏效,表現為以下缺點:①每次采樣的數據變化較小時適用,數據變化大誤差就大;②預測值的變化總是滯后于實測值的變化;③無法消除奇異信息的影響?；谛〔ǚ治龅膭討B數據預測方法以小波變換后的數據進行預測,克服了傳統預測方法不能消除奇異信息的缺點,有效地預測動態的流量信息[1]。但該方法只能對單個的數據序列進行處理,而事實上能夠用于預測的數據可以是多方面的。

數據融合(Data2Fusion)技術起源并發展于軍事領域,主要用于目標的航跡跟蹤、定位與身份識別以及態勢評估等[2]。傳統的數據融合技術大多采用概率理論(如Bayes決策理論)對多種信息的獲取與處理進行研究,從而去掉信息的無用成分,保留有用成分[3]。在信息處理中,分別運用各種體現數據不同屬性特征的方法處理(如預測)后進行融合是一個有待深入研究的問題。為了充分利用各方面已有的數據,獲得可靠的交通流量動態預測,本文借鑒數據融合的基本思想,提出了在數據處理方法上的融合預測方法。

1流量融合預測模型

1.1預測模型的結構

摘要:環境質量與我國民眾的身體健康以及社會經濟發展有著緊密聯系，隨著我國環境監測工作的不斷深入，越來越需要對多個維度的數據進行處理，所以也為數據融合技術的發展提供了寶貴機遇。基于此，本文將以闡述數據融合技術的基本概念為切入點，對數據融合技術在環境監測網絡中的應用進行分析，以供參考。

關鍵詞:數據融合技術;環境監測網絡;應用分析

自改革開放以來，我國經濟發展取得了十分顯著成績，但是隨之而來的便是我們賴以生存的環境受到越來越嚴重的破壞。因此，為了改善我國環境質量，我國加大了環境治理力度，同時也為環境監測提出了更加嚴格的要求。在環境監測網絡中，需要對很多數據進行分析與處理，以此來為后續環境治理工作的開展提供依據，而數據融合技術在其中有著較大的應用潛力，所以加大對數據融合技術的研究就顯得很有必要。

1數據融合技術概述

1．1數據融合技術的含義。所謂數據融合技術，指的是通過采集數據信息，并加以綜合分析，從而為接下來的決策提供必要的依據。對于數據融合技術來說，其在出現早期主要是應用在軍事領域，并且隨著智能技術的不斷發展，將數據技術與智能化技術相結合，從而為數據融合技術的出現奠定了寶貴基礎。在使用數據融合技術時，信息數據通過各類傳感器進行采集，并最終匯聚到信息系統中進行處理，最終將信息以波形、數據的形式表現出來，使人們可以更加直觀地看到數據信息，有助于提升工作效率。1．2數據融合的原理與過程。通常來說，數據融合分為兩個階段，即:數據預處理與數據融合。在數據預處理階段，其可對遙感圖像、大氣等參數進行糾正，并調節與匹配立體空間。在調節、匹配遙感影像空間時，數據融合通常會根據特征、空間等信息來進行匹配，并采用現代化的算法來找出多幅圖像中最為顯著的特征，有助于更有效的構建不同影像中的映射關系，降低數據誤差。在數據融合階段，需要對多個傳感器中的信息源數據進行收集，并予以融合、分析，有助于提升位置信息與環境數據的準確程度。環境監測人員可根據實際需求選擇需要的數據進行進一步的計算，從而使數據信息更加精準，為后續工作的開展提供真實、可靠的數據支持，最大限度的提升環境監測質量。

2構建環境監測網絡的意義

摘要：云時代的到來，互聯網技術迅速發展帶來了海量的數據、種類繁多的業務以及日益增長的網絡規模，與此同時傳統網絡的部署、運維和管理也迎來巨大的挑戰。傳統網絡設備無法智能配置策略，當網絡出現故障時，網絡管理人員無法快速鎖定并解決網絡問題。SDN(SoftwareDefinedNetwork，SDN)的出現給傳統網絡無法適應現在快速發展的云計算業務的現狀帶來了轉機。本文主要講述SDN基本原理及框架，討論利用SDN解決校園網絡現有問題的方案。

關鍵詞：SDN；校園網；負載均衡

智慧校園是數字化校園的延伸產物，是信息化技術發展的必然結果。目前，國內外高校都致力于建設智慧化校園，為此做出了大量的建設方案并實施了一系列的措施，目的就是更快更好的打造出一條適合自身發展的信息化建設道路。智慧校園全面提升了高校教學質量和管理水平，推動了高校信息化建設進程[1]。在信息化快速發展的時代，高校教師和學生在日常的教學與生活中對網絡、計算機、智能手機以及多媒體設備的應用越來越廣泛，教師的教學活動、學生的學習與生活以及管理人員的管理工作等需求使得高校工作需實現信息化與智慧化。針對高校信息化與智慧化建設落后的現狀，提出大數據與云計算融合的高校智慧校園建設。

1關鍵技術

1.1大數據

信息化推動高校智慧校園建設過程中出現了大量的數據信息，這些數據呈現出容量大、結構多樣化、種類多、冗余以及更新速度快等特點[2]。為了保證學校各項工作的正常運轉，需要對這些數據進行采集、分析、處理與存儲。采用大數據技術對海量的數據信息進行采集和深入挖掘，然后對挖掘出的有效數據進行分析與處理。在對數據進行處理時，采用的是分布式處理方式，最后對需要保存的數據信息進行存儲以便隨時進行查詢。大數據技術的應用為提高高校的整體管理服務水平以及教學能力奠定了堅實的基礎。大數據平臺具備數據存儲、信息收集、數據分析輔助決策、數據處理以及數據交換共享等功能，是所有數據的匯聚中心，是智慧校園建設的核心部分，為學校師生提供全面的信息化服務。利用大數據可以對教學資源進行共享，實現開放式教學，對學生進行分級教學或分層管理，實現精準化、差異化以及個性化教育[3-4]。大數據技術能夠對學生的學業、心理、就業以及生活進行科學、合理、便捷且有效的管理。學校公共資源使用情況通過大數據技術可以實時方便地掌握，然后反饋給師生和用戶，很大程度上促進了公共資源的有效利用。后勤管理是一項繁雜的工作，大數據能夠對能耗進行監管，構建綠色校園，還可以對維修進行監管以便提高服務水平。此外，在輔助決策中大數據的應用也是非常廣泛的。

摘要：近年來隨著大數據、電視傳媒的迅速發展，我國廣播電視行業取得了顯著的發展成果，相關的廣播電視的編輯研究也受到了更多的關注和重視。本文從大數據融合背景下來對我國廣播電視編輯研究的現狀出發，分析了當前我國在相關的研究領域所存在的問題，并結合實際情況分析了其發展的方向和趨勢。

關鍵詞：大數據；廣播電視編輯；研究現狀；發展趨勢

在大數據的時代背景下，網絡信息技術與人們的生活聯系日益密切，逐漸成為現代社會生活中必不可少的重要組成部分。在迎來重大發展機遇的同時，廣播電視行業也面臨著前所未有的壓力，如何在大數據融合背景下保證信息的真實性、嚴肅性和客觀性，如何保證廣播電視媒體的權威性和公信力，是廣播電視行業在大數據融合背景下所必須面臨的問題。因此，這也就促進了廣播電視編輯研究的進展，以期能夠為廣播電視行業的發展提供方向和動力。

1.大數據融合背景下廣播電視編輯研究發展的現狀分析

1.1廣播電視編輯研究的層次比較淺

從目前我國廣播電視編輯的相關研究成果可以看出，雖然大數據融合在我國得到了快速的發展，但是在廣播電視編輯研究領域還停留在比較低水平的階段。在研究的內容來看，大部分的研究著作只是對廣播電視編輯的工作經驗的總結，還有的只是對廣播電視各個環節的工作流程和注意事項的總結，在理論研究方面缺乏深度和思考，沒有從大數據融合背景下我國廣播電視編輯的表層現象出發，透過現象分析出其內在的精華和本質，缺乏對深層原因和本質問題的探討和研究。這樣的研究和創作方式使得廣播電視編輯研究的成果表現出明顯的高重復率的特征，深層研究的缺乏使得廣播電視行業的很多工作人員在從事相關的研究和分析工作時都選擇從表層現象出發，對行業內部及發展情況的表象進行概括和總結，因而很多研究人員的研究內容都是互相重復的，僅僅局限于低層次的某些方面。因此可以看出，這樣淺層次的研究方式是無法推動廣播電視行業相關理論研究的進展的。一個領域，或者一個學科的研究工作的開展，必須建立在一個比較深層次的研究平臺上。簡單地說，其特點可以概括為以下幾個方面：第一，研究的系統性和完整性。從當前我國廣播電視研究的情況來看，大部分的研究工作還局限在對工作經驗和行業現象的描述和總結上，而通常這些經驗和現象都是比較片面、不完整的，無法反映廣播電視行業的本質和核心問題，這樣得來的研究成果也無法為廣播電視行業的深化發展做出貢獻。真正的研究工作要保證深入到問題的本質和核心，保證研究內容的完整性、邏輯性和深刻性。第二，從具體到抽象。一項理論研究成熟與否的重要標志就是要看其是否實現了從具體問題到抽象理論的升華。為了達成這一目標，研究人員在研究問題時要將涉及到的因素充分、全面考慮到，保證理論成果的得出是建立在大數據融合背景的基礎之上，這樣才能夠保證該研究成果具有一般意義上的、普遍的指導意義。就大數據融合背景下廣播電視編輯研究的情況來說，很多研究只是對現象和經驗的描述和總結，并沒有上升到抽象出其本質的高度，沒有對廣播電視編輯進行深入的探討和分析。因此，總的來說，目前我國廣播電視編輯在研究領域還處于初步階段，仍停留在比較淺層次的水平。

摘要：針對傳統水質監測系統可靠性差、維護困難和未能直觀反映水質情況的不足，設計了一種基于鴻蒙嵌入式系統的水質監測系統?；邙櫭汕度胧较到y設計了傳感器各檢測參數的調理電路，通過WiFi技術將采集到的pH、TDS和濁度數據匯總至阿里云物聯網平臺；經阿里云物聯網平臺數據流轉后，將檢測數據發送到PC端上位機軟件；上位機將接收的數據通過隸屬度中心法、加權平均法和D-S證據理論進行數據融合后可得到水質情況。仿真和實驗結果表明，該系統具有較強的魯棒性并能夠準確分析水質情況。

關鍵詞：水質監測；鴻蒙嵌入式系統；調理電路；WiFi技術；云平臺；多傳感器數據融合

生活用水的衛生安全與人體健康密切相關，因此對生活用水進行水質監測具有重要意義[1]。隨著技術的發展，水質監測領域已經取得了諸多研究成果[2-5]。目前，多數水質監測系統實現了數據的無線傳輸和實時監測，但仍然存在穩定性和可靠性較差、維護困難和未能準確分析水質情況等問題。針對上述問題，設計了一種基于鴻蒙操作系統（HarmonyOperatingSystem，鴻蒙OS）的多傳感器數據融合的水質監測系統，該系統能夠實現對水質的實時監測和分析，準確直觀地獲得水質情況。

1系統總體設計

水質監測系統結構如圖1所示。該系統共分為三部分：（1）數據采集層：鴻蒙OS是整個終端的核心，其主要作用在于接收傳感器的模擬信號，經AD轉換和計算后通過內部集成的WiFi模塊上傳到數據中轉層；（2）數據中轉層：是一種基于WiFi協議的信息傳輸平臺，終端節點連接上WiFi熱點后，再使用MQTT協議連接阿里云IoT平臺和人機交互軟件；（3）人機交互層：用戶和工程師站二者組成人機交互層，能夠實現對終端設備的業務管理。

2系統硬件設計

關鍵詞：數據融合傳感器無損檢測精確林業應用

摘要：介紹了數據融合技術的基本概念和內容，分析了該技術在森林防火、森林蓄積特征的估計和更新、森林資源調查等方面的應用，提出該技術可應用于木材無損檢測及精確林業。融合機器視覺、X射線等單一傳感器技術檢測木材及木制品，可以更準確地實時檢測出木材的各種缺陷；集成GPS、GIS、RS及各種實時傳感器信息，利用智能決策支持系統以及可變量技術，能夠實現基于自然界生物及其賴以生存的環境資源的時空變異性的客觀現實，建立基于信息流融合的精確林業系統。

多傳感器融合系統由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時間和空間的觀測范圍，較強的數據可信度和分辨能力，已廣泛應用于軍事、工業、農業、航天、交通管制、機器人、海洋監視和管理、目標跟蹤和慣性導航等領域。筆者在分析數據融合技術概念和內容的基礎上，對該技術在林業工程中的應用及前景進行了綜述。

一、數據融合

1.1概念的提出

1973年，數據融合技術在美國國防部資助開發的聲納信號理解系統中得到了最早的體現。70年代末，在公開的技術文獻中開始出現基于多系統的信息整合意義的融合技術。1984年美國國防部數據融合小組(DFS)定義數據融合為：“對多源的數據和信息進行多方的關聯、相關和綜合處理，以更好地進行定位與估計，并完全能對態勢及帶來的威脅進行實時評估”。