數據融合都有什麼特點

❶ 數據層融合，特徵層融合，決策層融合中哪一種融合更精確

數據融合更精確。
從表現形式上,地學數據可分為以下幾類:①地質、物探、化探等測量數據;②地形圖、地質圖、遙感圖等圖形、圖像數據;③各種經驗性、描述性數據。鑒於目前的研究現狀,我們認為地學數據融
合的關鍵問題如下:①空間遙感數據與地面測量數據的融合;②各地面測量數據之間的融合;③不同空間測量手段獲取的數據間的融合;④定量數據與經驗性、知識性數據的融合

①一般的地學數據整合模式是：
1、數據包括感測器收集數據的直接數據和專家經驗知識和描述性文字等間接數據；
2、首先是初級濾波，主要是對各種數據源的、有不同量級、不同量綱、不同表現形式的數據作第一次規整；
3、然後是一級處理是對各種數據集的操作,包括校對、識別、相關分析、數據或變數的綜合等,形成的結果有的可直接進入到數據管理系統供用戶使用,有的進入到二級處理；
4、二級處理是對目標的評估,即根據前面的操作,協同利用各數據源對目標進行識別和評估,並盡可能給出評估的精度,最後將結果送至數據管理系統。
5、最後利用GIS的空間數據管理能力,將結果轉換為空間圖層的方式,可極大地方便用戶的使用和對空間分析功能的支持。

②遙感圖像處理中的數據融合
1、「融合」這一術語在遙感圖像的處理中已不是新名詞了。它主要是對不同感測器、不同波段、不
同時相的影像進行融合處理,處理的目的多是為提高圖像光譜解析度和空間解析度。
2、應用圖像處理方法時,首先對原始圖像進行嚴格的配準是非常必要的。目前基於圖像處理的數據融合主要有以下3個方面:①基於像元的融合（來自兩個不同特性的影像的加權融合）;②基於特徵的融合（是在①的基礎上加入特徵的提取與分離）;③基於判決水平的融合（高層次的決策融合，通常是面向特定應用的融合）。

③VGE中的數據融合
1、VGE即虛擬地理環境，它是一種綜合應用各種技術製造逼真的人工模擬環境,並能有效地模擬人在自然環境中的各種感知系統行為的高級的人機交互技術。為了達到對現實世界的真實模擬必然需要用到大量的地理數據，其中3維數據的應用尤為重要！
2、由於獲取的數據，包含有不同的領域，不同的格式，所以需要設計統一的數據介面，這個可以通過FME實現。
3、由於部分領域數據可能不具有明確的地理坐標，所以還需要根據其地理參考信息做出一系列的配准，投影轉換等操作。
4、建立統一的空間資料庫，對數據加以統一組織，存儲與管理。
5、最後就是多源數據的可視化與交互，這個涉及到具體的計算機技術就不做展開了。

❷ 數據融合技術有什麼用途

數據融合技術為先進的作戰管理和C[3]I系統提供了重要的數據處理技術基礎。數據融合在多信息源、多平台和多用戶系統內起著重要的處理和協調作用，保證了數據處理系統各單元與匯集中心間的連通性與及時通信

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❸ 分布式融合體系的特點

您好，分布式融合體系的特點：
1、分布性。分布式系統由多台計算機組成，它們在地域上是分散的，可以散布在一個單位、一個城市、一個國家，甚至全球范圍內。整個系統的功能是分散在各個節點上實現的，因而分布式系統具有數據處理的分布性。
2、自治性。分布式系統中的各個節點都包含自己的處理機和內存，各自具有獨立的處理數據的功能。通常，彼此在地位上是平等的，無主次之分，既能自治地進行工作，又能利用共享的通信線路來傳送信息，協調任務處理。
3、並行性。一個大的任務可以劃分為若干個子任務，分別在不同的主機上執行。

❹ 數據融合具有哪些顯著特點，簡述信息抽象的三個層次

鄧小平關於社會主義本質的概括，具有以下幾個方面的顯著特點：

(1)在目標層次上揭示社會主義的本質。黨的十一屆三中全會以後，鄧小平以實踐作為檢驗真理的標准，在改革的實踐中檢驗原有的認識，不是抽象地談論社會主義的原則，而是把社會主義要達到的實際目標放在首位來談論社會主義。在談到如何建設社會主義時，鄧小平從社會主義建設的目的和目標角度，提出了"三個有利於"的標准，在談到什麼是社會主義時，鄧小平從社會主義的目標層次上揭示社會主義的本質。鄧小平關於社會主義本質論斷的五句話即是五個目標，具體又可以分成兩個大目標，即解放生產力、發展生產力是生產力方面的目標，消滅剝削、消除兩極分化，最終達到共同富裕是人民利益方面的目標，或者說是價值目標。鄧小平認為社會主義的優越性歸根到底體現在這兩方面目標的實現上。

(2)突出生產力的基礎地位。過去我們脫離生產力抽象地談論社會主義，現在，鄧小平對社會主義本質的概括則突出了生產力的基礎地位，即解放生產力和發展生產力。這既是對過去社會主義建設歷史經驗的總結，也是為進一步改革開放開辟道路。根據我國國情和時代的特徵，講社會主義的本質尤其需要突出生產力的首要基礎地位。我國正處在社會主義初級階段，又面臨著新技術革命挑戰，講社會主義不能不突出生產力基礎地位。

(3)突出社會主義的價值目標。消滅剝削、消除兩極分化，最終達到共同富裕，是社會主義的價值目標，也是社會主義和資本主義的本質區別，也就是說，只有社會主義才能做到。在所有制上以公有制為主體，在分配上以按勞分配為主體，為實現共同富裕提供了基本條件。發展生產力的目標和實現共同富裕的目標是互為條件的。(4)在動態中描述社會主義的本質。鄧小平在談到社會主義本質時，沒有把它限定在僵死的定義中，而是用了五個動詞："解放"、"發展"、"消滅"、"消除"、"達到"，在動態中生動地描述了社會主義的本質。社會主義是一個過程，社會主義的本質也有一個逐步實現的過程。

❺ 「數據融合」總結1

融合標准 ：以融合數據與數據真實值的偏差作為數據融合方法的穩定性判定依據。
所提方法 ：加權最小二乘法在數據融合

常用的融合方法有：

加權最小二乘法融合
對於數據線性模型基於加權最小二乘法融合演算法為：

所提方法 ：基於多維特徵融合（幾何特徵、顏色特徵和紋理特徵）與 Adaboost-SVM 強分類器的車輛目標識別演算法。
僅提取了大量特徵，文中直接說對構建多維特徵向量。

首先用光流法提取步態周期，獲得一個周期的步態能量圖（GEI）；然後分三層提取 GEI的 LBP特徵，得到三層的 LBP圖像；依次提取每層LBP圖像的HOG特徵，最後將每層提取的LBP和HOG特徵融合（串聯拼接），得到每層的新特徵最後將三個新特徵依次融合成可以用於識別的最終特徵。

提出一個FLANN結構進行特徵融合，functional link artificial neural networks。FLANN是一個單層非線性網路，輸入X_k是n維向量，輸出y_k是一個標量，訓練數據集為{X_k, y_k}，偏置集合T用來增強網路的非線性能力，這些函數值的線性組合可以用它的矩陣形式表示S=WT, Y=tanh(S)。FLANN和MLP的主要區別是FLANN只有輸入和輸出層，中間的隱藏層完全被非線性映射代替，事實上，MLP中隱藏層的任務由Functional expansions來執行。

三種Functional expansions :

提出了三種融合策略：早期融合、中期融合和晚期融合。早期融合也就是特徵級融合，決策級融合也就是晚期融合。
特徵級融合 ：
直接將不同方法提取的特徵進行串聯。

多核學習（Multiple kernel learning, MKL) :
參考自文獻。MKL由巴赫創立。核學習演算法在多類問題的分類任務中表現出良好的性能。為了將內核學習演算法應用於特徵組合，每個單獨的內核與每個特徵鏈接在一起。因此，特徵組合問題就變成了核組合問題。在支持向量機中，採用單核函數，而在MKL中，利用核的求和或積定義了不同核的線性組合。

提出一種新穎的系統，它利用訓練好的卷積神經網路（CNN）的多階段特徵，並精確地將這些特徵與一系列手工特徵相結合。手工提取的特徵包括三個子集：

所提出的系統採用一種新穎的決策級特徵融合方法對ECG進行分類，分別利用了三種融合方法：

在多數表決的基礎上，將三種不同分類器的個體決策融合在一起，並對輸入的心電信號分類做出統一的決策。

通過對圖像進行對偶樹復小波變換（DTCWT）和快速傅里葉變換（FFT）提取特徵，將二者通過 算數加法（arithmetic addition） 融合為一個特徵集合。

DTCWAT特徵 ：對圖像進行5層小波分解得到384個小波系數
FFT特徵 ：採用傅里葉變換生成圖像的絕對系數，然後排序後取前384個作為fft特徵
算數加法特徵融合 ：

本文提出了一種快速的特徵融合方法將深度學習方法和傳統特徵方法相結合。

淺層網路結構 ：

每個特性的重要性應根據應用程序和需求的不同而有所不同。因此，為了實現動態權值分配，我們提出了多特徵融合模型。

使用Curvelet變換進行特徵提取，因為它有效地從包含大量C2曲線的圖像中提取特徵。Curvelet Transform具有很強的方向性,能更好地逼近和稀疏表達平滑區域和邊緣部分。
我們應用了基於包裝的離散Curvelet變換，使用了一個實現快速離散Curvelet變換的工具箱Curvelab-2.1.2。在實驗中使用了默認的方向和5層離散Curvelet分解。
使用標准差進行降維
串聯融合方法

在本文中，提出了一種深度多特徵融合方法（Deep multiple feature fusion，DMFF）對高光譜圖像進行分類。

基於gcForest的思想，提出了DMFF方法。
gcForest
gcForest模型主要包含兩個部分：

DMFF
DMFF去掉了Multigrained Scanning，缺失了多樣性輸入，因為採用多特徵來進行彌補。隨即森林都是同一種類型。

❻ 數據融合技術的用途

隨著系統的復雜性日益提高，依靠單個感測器對物理量進行監測顯然限制頗多。因此在故障診斷系統中使用多感測器技術行多種特徵量的監測(如振動、溫度、壓力、流量等)，並對這些感測器的信息進行融合，以提高故障定位的准確性和可靠性。此外，人工的觀測也是故障診斷的重要信息源．但是．這一信息來源往往由於不便量化或不夠精確而被人們所忽略。信息融合技術的出現為解決這些問題提供了有力的工具．為故障診斷的發展和應用開辟了廣闊的前景。通過信息融合將多個感測器檢測的信息與人工觀測事實進行科學、合理的綜合處理．可以提高狀態監測和故障診斷智能化程度。
信息融合是利用計算機技術將來自多個感測器或多源的觀測信息進行分析、綜合處理．從而得出決策和估計任務所需的信息的處理過程。另一種說法是信息融合就是數據融合．但其內涵更廣泛、更確切、更合理，也更具有概括性．不僅包括數據，而且包括了信號和知識，由於習慣上的原因，很多文獻仍使用數據融合。信息融合的基本原理是：充分利用感測器資源．通過對各種感測器及人工觀測信息的合理支配與使用．將各種感測器在空間和時間上的互補與冗餘信息依據某種優化准則或演算法組合來，產生對觀測對象的一致性解釋和描述。其目標是基於各感測器檢測信息分解人工觀測信息．通過對信息的優化組合來導出更多的有效信息。
復雜工業過程式控制制是數據融合應用的一個重要領域。通過時間序列分析、頻率分析、小波分析，從感測器獲取的信號模式中提取出特徵數據，同時，將所提取的特徵數據輸入神經網路模式識別器，神經網路模式識別器進行特徵級數據融合，以識別出系統的特徵數據，並輸入到模糊專家系統進行決策級融合。專家系統推理時，從知識庫和資料庫中取出領域規則和參數，與特徵數據進行匹配（融合）。最後，決策出被測系統的運行狀態、設備工作狀況和故障

❼ 多源遙感影像數據融合的主要優點是什麼呢

像素級：保留較多的信息，較高的准確度；特徵級：實現了可觀的信息壓縮，有利於實時；決策級：具有很強的容錯性，很好的開放性等

❽ 多感測器數據融合技術的定義

感測器數據融合的定義可以概括為把分布在不同位置的多個同類或不同類感測器所提供的局部數據資源加以綜合，採用計算機技術對其進行分析，消除多感測器信息之間可能存在的冗餘和矛盾，加以互補，降低其不確實性，獲得被測對象的一致性解釋與描述，從而提高系統決策、規劃、反應的快速性和正確性，使系統獲得更充分的信息。其信息融合在不同信息層次上出現，包括數據層融合、特徵層融合、決策層融合。
（1）數據級融合。針對感測器採集的數據，依賴於感測器類型，進行同類數據的融合。 數據級的融合要處理的數據都是在相同類別的感測器下採集，所以數據融合不能處理異構 數據。
（2）特徵級融合。特徵級融合，指的是提取所採集數據包含的特徵向量，用來體現所 監測物理量的屬性，這是面向監測對象特徵的融合。如在圖像數據的融合中，可以採用邊 沿的特徵信息，來代替全部數據信息。
（3）決策級融合。決策級融合，指的是根據特徵級融合所得到的數據特徵，進行 一定的判別、分類，以及簡單的邏輯運算，根據應用需求進行較高級的決策，是高級的融合。決策級融合是面向應用的融合。比如在森林火災的監測監控系統中，通過對於溫度、濕度和風力等數據特徵的融合，可以斷定森林的乾燥程度及發生火災的可能性等。這樣，需要發送的數據就不是溫濕度的值以及風力的大小，而只是發送發生火災的可能性及危害程度等。在感測網路的具體數據融合實現中，可以根據應用的特點來選擇融合方式。

❾ 數據整合和數據融合的區別

數據整合和數據融合的區別。區別在於數據整合是相關數據，數據融合是不同數據。數據融合內涵更廣泛、更確切、更合理，也更具有概括性，不僅包括數據，而且包括了信號和知識。通過對不同的數據進行分析加工處理。數據整合由多方的數據共同存在才能夠實現產品價值，將相關數據集成到一個平台進行分析處理。