数据融合范文10篇

摘要:介绍了数据融合技术的基本概念和内容,分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用,提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品,可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷;集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息,利用智能决策支持系统以及可变量技术,能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实,建立基于信息流融合的精确林业系统。

关键词:数据融合传感器无损检测精确林业应用

多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性,较宽的时间和空间的观测范围,较强的数据可信度和分辨能力,已广泛应用于军事、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域[1,2]。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上,对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。

1数据融合

1.1概念的提出

1973年,数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。70年代末,在公开的技术文献中开始出现基于多系统的信息整合意义的融合技术。1984年美国国防部数据融合小组(DFS)定义数据融合为:“对多源的数据和信息进行多方的关联、相关和综合处理,以更好地进行定位与估计,并完全能对态势及带来的威胁进行实时评估”。

摘要：介绍了数据融合技术的基本概念和内容，分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用，提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品，可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷；集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息，利用智能决策支持系统以及可变量技术，能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实，建立基于信息流融合的精确林业系统。

关键词：数据融合传感器无损检测精确林业应用

多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性，较宽的时间和空间的观测范围，较强的数据可信度和分辨能力，已广泛应用于军事、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上，对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。

一、数据融合

1.1概念的提出

1973年，数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。

摘要对于油田信息化建设而言，建立一个高度共享、界面友好、高效运行的数据融合平台有着重要而深远的现实意义。经过深入调研和分析，该文结合国内外数据中心建设的实践经验归纳总结了影响数据融合平台建设成败的五大关键技术因素。并在此基础上，提出了以虚拟数据仓库为核心的油田数据中心系统架构及关键技术路线。

关键词虚拟数据仓库；数据中心；联邦；信息门户；元数据

1引言

随着信息技术的飞速发展，国内外各大石油公司的竞争已经表现在信息技术应用的竞争，都在设法借助信息技术的力量，寻找新的增长点，从石油天然气行业的上、中、下游陆续建立了各类信息系统，历经数十年，投资数十亿美金不等。

另一方面，国内大多数油气田，现有的信息系统多为自主开发和部分引进系统。已经完成的各类专业应用软件、专业数据库系统和数据仓库等分别建立在不同的平台上，数据源各异，信息标准不一、相互独立，信息来源渠道分散并分别集中在不同的层次，相互间难以实现不同层次信息交换；这些系统不仅各自独立，分散，甚至存在某些数据重复建设的情况，数据冗余严重，同一份数据重复出现在多个应用系统中，存在数据不一致的风险。

数据中心（数据融合平台）通过将油田各应用系统有机集成和业务重组，最终构建一个统一的、标准的、集成的、能够包容各业务流程的数据中心体系架构和数据交换和共享平台，支持分散的、松藕合的分布式应用集成。大大地避免油田在信息系统方面重复建设，重复投资，为油田节省大量的资金。

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摘要:为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化的客流量,通过分析城市地铁交通客流量的特点,提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点,将采集的数据提取出多个相关序列。在此基础上对各序列采取不同的处理、预测方法,再利用神经网络进行融合。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验表明,采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。

关键词:铁路交通;信息预测;数据融合;神经网络

在城市地铁交通中,各车站交通流量信息(如候乘数量、下车数量等)的准确预测有利于地铁运行高效、及时地调度,从而既达到增加效益的经济目的,又可以更好地满足人们的乘车需求。传统的预测方法有回归分析算法以及Kalman滤波等。这些方法假定过程是平稳的,系统是线性的,系统的干扰是白噪声,因此在线性系统平稳的随机时间序列预测中能够获得满意的结果。然而,交通问题是有人参与的主动系统,具有非线性和扰动性强的特征,前述方法难以奏效,表现为以下缺点:①每次采样的数据变化较小时适用,数据变化大误差就大;②预测值的变化总是滞后于实测值的变化;③无法消除奇异信息的影响。基于小波分析的动态数据预测方法以小波变换后的数据进行预测,克服了传统预测方法不能消除奇异信息的缺点,有效地预测动态的流量信息[1]。但该方法只能对单个的数据序列进行处理,而事实上能够用于预测的数据可以是多方面的。

数据融合(Data2Fusion)技术起源并发展于军事领域,主要用于目标的航迹跟踪、定位与身份识别以及态势评估等[2]。传统的数据融合技术大多采用概率理论(如Bayes决策理论)对多种信息的获取与处理进行研究,从而去掉信息的无用成分,保留有用成分[3]。在信息处理中,分别运用各种体现数据不同属性特征的方法处理(如预测)后进行融合是一个有待深入研究的问题。为了充分利用各方面已有的数据,获得可靠的交通流量动态预测,本文借鉴数据融合的基本思想,提出了在数据处理方法上的融合预测方法。

1流量融合预测模型

1.1预测模型的结构

摘要:环境质量与我国民众的身体健康以及社会经济发展有着紧密联系，随着我国环境监测工作的不断深入，越来越需要对多个维度的数据进行处理，所以也为数据融合技术的发展提供了宝贵机遇。基于此，本文将以阐述数据融合技术的基本概念为切入点，对数据融合技术在环境监测网络中的应用进行分析，以供参考。

关键词:数据融合技术;环境监测网络;应用分析

自改革开放以来，我国经济发展取得了十分显著成绩，但是随之而来的便是我们赖以生存的环境受到越来越严重的破坏。因此，为了改善我国环境质量，我国加大了环境治理力度，同时也为环境监测提出了更加严格的要求。在环境监测网络中，需要对很多数据进行分析与处理，以此来为后续环境治理工作的开展提供依据，而数据融合技术在其中有着较大的应用潜力，所以加大对数据融合技术的研究就显得很有必要。

1数据融合技术概述

1．1数据融合技术的含义。所谓数据融合技术，指的是通过采集数据信息，并加以综合分析，从而为接下来的决策提供必要的依据。对于数据融合技术来说，其在出现早期主要是应用在军事领域，并且随着智能技术的不断发展，将数据技术与智能化技术相结合，从而为数据融合技术的出现奠定了宝贵基础。在使用数据融合技术时，信息数据通过各类传感器进行采集，并最终汇聚到信息系统中进行处理，最终将信息以波形、数据的形式表现出来，使人们可以更加直观地看到数据信息，有助于提升工作效率。1．2数据融合的原理与过程。通常来说，数据融合分为两个阶段，即:数据预处理与数据融合。在数据预处理阶段，其可对遥感图像、大气等参数进行纠正，并调节与匹配立体空间。在调节、匹配遥感影像空间时，数据融合通常会根据特征、空间等信息来进行匹配，并采用现代化的算法来找出多幅图像中最为显著的特征，有助于更有效的构建不同影像中的映射关系，降低数据误差。在数据融合阶段，需要对多个传感器中的信息源数据进行收集，并予以融合、分析，有助于提升位置信息与环境数据的准确程度。环境监测人员可根据实际需求选择需要的数据进行进一步的计算，从而使数据信息更加精准，为后续工作的开展提供真实、可靠的数据支持，最大限度的提升环境监测质量。

2构建环境监测网络的意义

摘要：云时代的到来，互联网技术迅速发展带来了海量的数据、种类繁多的业务以及日益增长的网络规模，与此同时传统网络的部署、运维和管理也迎来巨大的挑战。传统网络设备无法智能配置策略，当网络出现故障时，网络管理人员无法快速锁定并解决网络问题。SDN(SoftwareDefinedNetwork，SDN)的出现给传统网络无法适应现在快速发展的云计算业务的现状带来了转机。本文主要讲述SDN基本原理及框架，讨论利用SDN解决校园网络现有问题的方案。

关键词：SDN；校园网；负载均衡

智慧校园是数字化校园的延伸产物，是信息化技术发展的必然结果。目前，国内外高校都致力于建设智慧化校园，为此做出了大量的建设方案并实施了一系列的措施，目的就是更快更好的打造出一条适合自身发展的信息化建设道路。智慧校园全面提升了高校教学质量和管理水平，推动了高校信息化建设进程[1]。在信息化快速发展的时代，高校教师和学生在日常的教学与生活中对网络、计算机、智能手机以及多媒体设备的应用越来越广泛，教师的教学活动、学生的学习与生活以及管理人员的管理工作等需求使得高校工作需实现信息化与智慧化。针对高校信息化与智慧化建设落后的现状，提出大数据与云计算融合的高校智慧校园建设。

1关键技术

1.1大数据

信息化推动高校智慧校园建设过程中出现了大量的数据信息，这些数据呈现出容量大、结构多样化、种类多、冗余以及更新速度快等特点[2]。为了保证学校各项工作的正常运转，需要对这些数据进行采集、分析、处理与存储。采用大数据技术对海量的数据信息进行采集和深入挖掘，然后对挖掘出的有效数据进行分析与处理。在对数据进行处理时，采用的是分布式处理方式，最后对需要保存的数据信息进行存储以便随时进行查询。大数据技术的应用为提高高校的整体管理服务水平以及教学能力奠定了坚实的基础。大数据平台具备数据存储、信息收集、数据分析辅助决策、数据处理以及数据交换共享等功能，是所有数据的汇聚中心，是智慧校园建设的核心部分，为学校师生提供全面的信息化服务。利用大数据可以对教学资源进行共享，实现开放式教学，对学生进行分级教学或分层管理，实现精准化、差异化以及个性化教育[3-4]。大数据技术能够对学生的学业、心理、就业以及生活进行科学、合理、便捷且有效的管理。学校公共资源使用情况通过大数据技术可以实时方便地掌握，然后反馈给师生和用户，很大程度上促进了公共资源的有效利用。后勤管理是一项繁杂的工作，大数据能够对能耗进行监管，构建绿色校园，还可以对维修进行监管以便提高服务水平。此外，在辅助决策中大数据的应用也是非常广泛的。

摘要：近年来随着大数据、电视传媒的迅速发展，我国广播电视行业取得了显著的发展成果，相关的广播电视的编辑研究也受到了更多的关注和重视。本文从大数据融合背景下来对我国广播电视编辑研究的现状出发，分析了当前我国在相关的研究领域所存在的问题，并结合实际情况分析了其发展的方向和趋势。

关键词：大数据；广播电视编辑；研究现状；发展趋势

在大数据的时代背景下，网络信息技术与人们的生活联系日益密切，逐渐成为现代社会生活中必不可少的重要组成部分。在迎来重大发展机遇的同时，广播电视行业也面临着前所未有的压力，如何在大数据融合背景下保证信息的真实性、严肃性和客观性，如何保证广播电视媒体的权威性和公信力，是广播电视行业在大数据融合背景下所必须面临的问题。因此，这也就促进了广播电视编辑研究的进展，以期能够为广播电视行业的发展提供方向和动力。

1.大数据融合背景下广播电视编辑研究发展的现状分析

1.1广播电视编辑研究的层次比较浅

从目前我国广播电视编辑的相关研究成果可以看出，虽然大数据融合在我国得到了快速的发展，但是在广播电视编辑研究领域还停留在比较低水平的阶段。在研究的内容来看，大部分的研究著作只是对广播电视编辑的工作经验的总结，还有的只是对广播电视各个环节的工作流程和注意事项的总结，在理论研究方面缺乏深度和思考，没有从大数据融合背景下我国广播电视编辑的表层现象出发，透过现象分析出其内在的精华和本质，缺乏对深层原因和本质问题的探讨和研究。这样的研究和创作方式使得广播电视编辑研究的成果表现出明显的高重复率的特征，深层研究的缺乏使得广播电视行业的很多工作人员在从事相关的研究和分析工作时都选择从表层现象出发，对行业内部及发展情况的表象进行概括和总结，因而很多研究人员的研究内容都是互相重复的，仅仅局限于低层次的某些方面。因此可以看出，这样浅层次的研究方式是无法推动广播电视行业相关理论研究的进展的。一个领域，或者一个学科的研究工作的开展，必须建立在一个比较深层次的研究平台上。简单地说，其特点可以概括为以下几个方面：第一，研究的系统性和完整性。从当前我国广播电视研究的情况来看，大部分的研究工作还局限在对工作经验和行业现象的描述和总结上，而通常这些经验和现象都是比较片面、不完整的，无法反映广播电视行业的本质和核心问题，这样得来的研究成果也无法为广播电视行业的深化发展做出贡献。真正的研究工作要保证深入到问题的本质和核心，保证研究内容的完整性、逻辑性和深刻性。第二，从具体到抽象。一项理论研究成熟与否的重要标志就是要看其是否实现了从具体问题到抽象理论的升华。为了达成这一目标，研究人员在研究问题时要将涉及到的因素充分、全面考虑到，保证理论成果的得出是建立在大数据融合背景的基础之上，这样才能够保证该研究成果具有一般意义上的、普遍的指导意义。就大数据融合背景下广播电视编辑研究的情况来说，很多研究只是对现象和经验的描述和总结，并没有上升到抽象出其本质的高度，没有对广播电视编辑进行深入的探讨和分析。因此，总的来说，目前我国广播电视编辑在研究领域还处于初步阶段，仍停留在比较浅层次的水平。

摘要：针对传统水质监测系统可靠性差、维护困难和未能直观反映水质情况的不足，设计了一种基于鸿蒙嵌入式系统的水质监测系统。基于鸿蒙嵌入式系统设计了传感器各检测参数的调理电路，通过WiFi技术将采集到的pH、TDS和浊度数据汇总至阿里云物联网平台；经阿里云物联网平台数据流转后，将检测数据发送到PC端上位机软件；上位机将接收的数据通过隶属度中心法、加权平均法和D-S证据理论进行数据融合后可得到水质情况。仿真和实验结果表明，该系统具有较强的鲁棒性并能够准确分析水质情况。

关键词：水质监测；鸿蒙嵌入式系统；调理电路；WiFi技术；云平台；多传感器数据融合

生活用水的卫生安全与人体健康密切相关，因此对生活用水进行水质监测具有重要意义[1]。随着技术的发展，水质监测领域已经取得了诸多研究成果[2-5]。目前，多数水质监测系统实现了数据的无线传输和实时监测，但仍然存在稳定性和可靠性较差、维护困难和未能准确分析水质情况等问题。针对上述问题，设计了一种基于鸿蒙操作系统（HarmonyOperatingSystem，鸿蒙OS）的多传感器数据融合的水质监测系统，该系统能够实现对水质的实时监测和分析，准确直观地获得水质情况。

1系统总体设计

水质监测系统结构如图1所示。该系统共分为三部分：（1）数据采集层：鸿蒙OS是整个终端的核心，其主要作用在于接收传感器的模拟信号，经AD转换和计算后通过内部集成的WiFi模块上传到数据中转层；（2）数据中转层：是一种基于WiFi协议的信息传输平台，终端节点连接上WiFi热点后，再使用MQTT协议连接阿里云IoT平台和人机交互软件；（3）人机交互层：用户和工程师站二者组成人机交互层，能够实现对终端设备的业务管理。

2系统硬件设计

关键词：数据融合传感器无损检测精确林业应用

摘要：介绍了数据融合技术的基本概念和内容，分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用，提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品，可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷；集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息，利用智能决策支持系统以及可变量技术，能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实，建立基于信息流融合的精确林业系统。

多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性，较宽的时间和空间的观测范围，较强的数据可信度和分辨能力，已广泛应用于军事、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上，对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。

一、数据融合

1.1概念的提出

1973年，数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。70年代末，在公开的技术文献中开始出现基于多系统的信息整合意义的融合技术。1984年美国国防部数据融合小组(DFS)定义数据融合为：“对多源的数据和信息进行多方的关联、相关和综合处理，以更好地进行定位与估计，并完全能对态势及带来的威胁进行实时评估”。