基于灵敏感知的异构传感器协作数据清洗机制

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基于分子手性的分子传感器的制备及其在环境监测中的应用研究

基于分子手性的分子传感器的制备及其在环境监测中的应用研究分子传感器是一种基于分子识别的传感器，常常用于对环境中的目标分子进行检测和监测。

其中，基于分子手性的分子传感器在近年来受到了广泛的关注。

本文将会介绍基于分子手性的分子传感器的制备方法以及其在环境监测中的应用研究。

一、基于分子手性的分子传感器的制备方法分子手性是有机分子特有的性质之一，具有手性的有机分子可以有左右两种异构体，分别为L和D型异构体。

这两种异构体的结构完全相同，但它们的光学旋转性质和生物学反应性质却存在较大的差异。

基于分子手性的分子传感器利用了这种异构体之间的差异，从而可以对环境中的目标手性分子进行高效识别和检测。

其制备方法主要包括以下几种：1、手性识别分子的选择和设计选择或设计出合适的手性识别分子对于制备基于分子手性的传感器是非常关键的。

这些手性识别分子通常具有一定的手性选择性，即能够与目标手性分子发生特异性识别和相互作用。

2、手性识别分子的修饰和固定在手性识别分子表面引入一些特定的修饰基团可以进一步增强其与目标手性分子之间的作用力。

同时，将手性识别分子固定在具有良好生物相容性的基质上可以将其应用于生物样品中。

3、传感信号的转换和放大将目标手性分子与手性识别分子结合后，需要将这种分子识别事件转换成电化学、荧光或其他物理化学信号。

这需要引入适当的信号转换和放大机制，以提高检测灵敏度和可靠性。

二、基于分子手性的分子传感器在环境监测中的应用研究基于分子手性的分子传感器已经被广泛应用于环境污染物和有毒化学物质的监测。

以下列举几个具有代表性的应用例子：1、手性污染物的检测手性污染物是一类环境中比较常见的有机化合物，其中包括手性农药、手性药物、手性化学农药等。

这些污染物的不同手性异构体在水液和空气中分布不同，因此需要针对不同场合和物质设计合适的传感器。

2、生物样品中的手性检测在临床医学和药物化学领域，手性分子的识别和分离有着极其重要的意义。

异构传感器数据的融合与应用研究

异构传感器数据的融合与应用研究随着计算机科技的发展和应用场景的不断扩展，智能化已经成为了当前社会发展的关键词之一。

而作为智能化的基础之一——传感器技术也在不断的发展和完善，其中以异构传感器技术的应用最为广泛。

异构传感器指的是由不同类型的传感器组成的传感器网络，可以很好的解决单一传感器无法满足复杂环境监测和数据采集需求的问题。

但由于不同类型的传感器对环境的敏感度和采集数据的方式等存在差异，因此如何实现异构传感器数据的融合成为了当前研究的热点之一。

本篇文章将基于此，探讨异构传感器数据融合的相关研究和应用。

一、异构传感器数据的融合技术1.数据预处理传感器存在着高斯白噪声和随机误差等干扰，因此需要进行数据预处理。

对于不同类型传感器的数据，需要针对其特征进行差异化处理。

例如，对于温度传感器和湿度传感器，可以选取平滑算法进行数据平滑，而对于CO2传感器，则可通过去均值算法进行数据校正。

2.传感器信息融合传感器信息融合包括时间融合和空间融合。

时间融合是指对于同一地点的不同类型的传感器数据，在时间维度上对数据进行融合；而空间融合则是指在空间维度上进行数据的融合。

空间融合可以采用叠加加权平均的方式，将不同类型传感器的数据进行加权平均，进而得到整体数据。

3.数据矫正对于依据环境采集数据的传感器，其所采集的信息受到环境条件的影响而发生变化，因此需要数据矫正。

数据矫正的方法包括参数校正，比例校正等。

例如，对于CO2传感器，则可以通过温度校正和湿度校正等方法来避免环境因素影响带来的失准数据。

二、异构传感器数据融合的应用研究1.环境监测异构传感器数据融合技术可以在环境监测领域发挥重要作用。

例如，在气象监测中，可以使用温度、湿度、风速和气压等不同类型的传感器，通过对数据的融合来获取气象数据。

此外，在水质监测中，可以使用多种水质传感器和流量传感器等，通过对数据的融合来监测水质变化。

2.健康监测异构传感器数据融合对于健康监测的应用也具有很大价值。

八部门印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》的通知

八部门印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》的通知作者：来源：《中国信息化》2021年第10期物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）物联网是以感知技术和网络通信技术为主要手段，实现人、机、物的泛在连接，提供信息感知、信息传输、信息处理等服务的基础设施。

随着经济社会数字化转型和智能升级步伐加快，物联网已经成为新型基础设施的重要组成部分。

为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，打造系统完备、高效实用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系，推進物联网新型基础设施建设，充分发挥物联网在推动数字经济发展、赋能传统产业转型升级方面的重要作用，制定本计划。

（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，坚持问题导向和需求导向，打造支持固移融合、宽窄结合的物联网接入能力，加速推进全面感知、泛在连接、安全可信的物联网新型基础设施建设，加快技术创新，壮大产业生态，深化重点领域应用，推动物联网全面发展，不断培育经济新增长点，有力支撑制造强国和网络强国建设。

（二）基本原则聚焦重点，精准突破。

聚焦感知、传输、处理、存储、安全等重点环节，加快关键核心技术攻关，提升技术的有效供给；聚焦发展基础好、转型意愿强的重点行业和地区，加快物联网新型基础设施部署，提高物联网应用水平。

需求牵引，强化赋能。

以社会治理现代化需求为导向，积极拓展应用场景，提升社会治理与公共服务水平；以产业转型需求为导向，推进物联网与传统产业深度融合，促进产业提质增效；以消费升级需求为导向，推动智能产品的研发与应用，丰富数字生活体验。

统筹协同，汇聚合力。

充分发挥地方政府在新型基础设施建设规划、投资布局中的统筹引导作用，形成政策合力；充分发挥科研院所、高校、企业在技术攻关、成果转化中的创新主体作用，形成技术合力；充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，调动各方积极性，形成产业合力。

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用

多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展，感知数据的获取与处理已成为众多领域，如智能监控、自动驾驶、航空航天等的关键技术。

其中，多源异构感知数据融合技术更是成为了一个研究热点。

本文旨在探讨多源异构感知数据融合方法，以及其在目标定位跟踪中的应用。

本文将介绍多源异构感知数据的概念和特点，阐述数据融合的必要性和挑战。

在此基础上，我们将详细讨论多源异构感知数据融合的关键技术，包括数据预处理、特征提取、数据融合算法等。

这些技术是实现高效、准确数据融合的关键。

本文将重点探讨多源异构感知数据融合在目标定位跟踪中的应用。

我们将分析目标定位跟踪的基本原理和方法，以及多源异构感知数据融合如何提升目标定位跟踪的精度和鲁棒性。

我们还将讨论在实际应用中可能遇到的问题和挑战，并提出相应的解决方案。

本文将总结多源异构感知数据融合方法及其在目标定位跟踪中的应用现状，并展望未来的发展趋势。

我们希望通过本文的研究，能够为多源异构感知数据融合技术的发展和应用提供有益的参考和启示。

二、多源异构感知数据融合方法多源异构感知数据融合方法是指将来自不同感知设备、不同数据格式和不同类型的数据进行有效融合，以提高数据质量、增强信息的完整性和准确性，从而实现更精确的目标定位与跟踪。

需要对各个感知设备采集的数据进行预处理。

预处理包括数据清洗、去噪、标准化和归一化等操作，目的是消除数据中的冗余、错误和噪声，使数据更适合后续的融合处理。

接下来，对预处理后的数据进行特征提取。

特征提取的目的是从原始数据中提取出与目标定位跟踪相关的关键信息，如目标的形状、大小、颜色、纹理等。

对于不同类型的感知数据，需要采用相应的特征提取方法。

数据融合策略是多源异构感知数据融合方法的核心。

根据数据的特性和应用场景，可以选择不同的融合策略，如加权平均融合、卡尔曼滤波融合、基于机器学习的融合等。

加权平均融合适用于数据质量相近的情况，卡尔曼滤波融合适用于动态目标跟踪，而基于机器学习的融合则适用于复杂场景下的数据融合。

基于多传感器融合的协同感知方法

基于多传感器融合的协同感知方法
王秉路;靳杨;张磊;郑乐;周天飞
【期刊名称】《雷达学报(中英文)》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】该文提出了一种新的多模态协同感知框架,通过融合激光雷达和相机传感器的输入来增强自动驾驶感知系统的性能。

首先,构建了一个多模态融合的基线系统,能有效地整合来自激光雷达和相机传感器的数据,为后续研究提供了可比较的基准。

其次,在多车协同环境下,探索了多种流行的特征融合策略,包括通道级拼接、元素级求和,以及基于Transformer的融合方法,以此来融合来自不同类型传感器的特征并评估它们对模型性能的影响。

最后,使用大规模公开仿真数据集OPV2V进行了一系列实验和评估。

实验结果表明,基于注意力机制的多模态融合方法在协同感知任务中展现出更优越的性能和更强的鲁棒性,能够提供更精确的目标检测结果,从而增加了自动驾驶系统的安全性和可靠性。

【总页数】10页(P87-96)
【作者】王秉路;靳杨;张磊;郑乐;周天飞
【作者单位】西安建筑科技大学信息与控制工程学院;北京理工大学信息与电子学院;西北工业大学自动化学院;北京理工大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于多层感知器的无线传感器网络分布式协同训练方法研究
2.水泥窑协同处置垃圾煅烧熟料的经验
3.基于信息融合的电网运行事件协同感知与交互方法
4.基于毫米波传感器与激光雷达信号融合的自动驾驶障碍物感知方法
5.基于多传感器的城市隧道环境监测数据协同融合方法研究
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传感器信息融合技术介绍

拓展系统感知能力
通过融合不同传感器的信息，可以拓展系统的感知能力，使其能够感知到更广泛的环境信息和目标状态。
多传感器信息融合可以增强系统对故障和干扰的鲁棒性，因为即使某个传感器出现故障，系统仍然可以依靠其他传感器继续运行。
应用领域及前景展望
应用领域
传感器信息融合技术已经广泛应用于军事、工业、农业、医疗、交通等领域。例如，在军事领域，它可以用于目标跟踪、战场态势感知等；在工业领域，它可以用于智能制造、工业自动化等；在医疗领域，它可以用于远程医疗、健康监测等。
卡尔曼滤波法
利用系统状态方程和观测方程，对系统状态进行最优估计。
贝叶斯估计法
基于贝叶斯定理，利用先验信息和观测数据对未知参数进行估计。
Dempster-Shafer证据理论
通过信任函数和似然函数对多源信息进行融合。
深度学习在信息融合中应用
卷积神经网络（CNN）
用于图像传感器信息融合，提取图像中的深层特征。
避免出现矛盾和错误。
05
实时动态系统设计与实现
实时动态系统架构设计思路
分布式架构
采用分布式架构设计，将传感器信息采集、处理、融合等功能分散到不同的节点上，提高系统的可扩展性和可靠性。
模块化设计
将系统划分为多个功能模块，每个模块负责特定的功能，便于开发和维护。
实时性保障
通过优化数据传输和处理流程，减少系统延迟，确保实时性要求得到满足。
03
信息融合算法及策略
数据预处理与特征提取方法
数据清洗
去除重复、异常和噪声数据，保证数据质量。
数据转换
将数据转换为适合后续处理的格式，如标准化、归一化等。
特征提取
从原始数据中提取出与任务相关的特征，如统计特征、时域特征、频域特征等。

数据要素的融合创新

数据要素的融合创新1.引言1.1 概述数据要素的融合创新是近年来信息技术领域的一个热门话题。

随着大数据时代的到来，各行各业产生的数据量越来越庞大，这些数据往往来自于不同的来源、格式和结构，对其进行合理的整合和利用成为了一个亟待解决的问题。

数据要素的融合创新主要指的是将来自于不同数据源的多个数据要素进行有效的组合和整合，使其之间具有更高的数据价值和应用潜力。

数据要素可以是任何类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。

通过融合这些数据要素，可以实现更全面、准确和深入的数据分析和应用。

数据要素的融合创新是一个综合性的过程，需要运用到数据融合方法和技术。

常见的数据融合方法包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据抽取以及数据规约等。

数据要素的融合技术则涵盖了数据存储、数据处理、数据挖掘和数据可视化等方面的技术。

数据要素的融合创新对于推动信息技术的发展和应用具有重要意义和深远影响。

首先，通过融合不同数据要素，可以获取更全面、准确和有代表性的数据集，从而提高数据分析和应用的可信度和可靠性。

其次，通过数据要素的融合，可以发现隐藏在数据中的潜在关联和模式，为决策提供更多的参考依据。

此外，数据要素的融合还可以促进不同领域之间的信息交流和知识共享，从而推动跨学科、跨行业的创新和发展。

未来，数据要素的融合创新仍然面临着许多挑战和机遇。

随着技术的不断进步和发展，我们将能够应对更加复杂和多样化的数据要素融合问题。

同时，随着数据资源不断增加和数据应用场景的不断扩展，数据要素的融合创新也将呈现出更加多元化和个性化的特点。

综上所述，数据要素的融合创新是信息技术领域的一个重要研究方向。

通过融合不同数据要素，我们可以发挥数据的最大价值，推动信息技术的发展和应用，促进社会的创新和进步。

在未来的发展中，我们应当不断探索和研究数据要素的融合方法和技术，以更好地应对数据融合的挑战和机遇。

1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文将分为三个部分来介绍数据要素的融合创新。

自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法研究

自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法研究一、本文概述随着科技的不断进步和创新，自动驾驶汽车已经成为当今科技领域的研究热点。

自动驾驶汽车的成功实施，关键在于环境感知技术的发展。

多源异构传感器环境感知方法是自动驾驶汽车中的核心技术之一，对于实现车辆的安全、稳定和高效行驶具有至关重要的意义。

本文旨在对自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法进行深入研究，探索其原理、现状、挑战与未来发展趋势。

本文将首先介绍自动驾驶汽车环境感知的重要性，阐述多源异构传感器在环境感知中的作用和优势。

接着，文章将详细介绍多源异构传感器环境感知方法的基本原理，包括传感器类型、数据融合算法以及感知结果的生成过程。

本文还将分析当前多源异构传感器环境感知方法面临的主要挑战，如传感器间的同步问题、数据融合算法的优化以及感知精度的提升等。

文章将展望多源异构传感器环境感知方法的发展前景，探讨新技术和新方法的潜在应用以及可能带来的行业变革。

通过对自动驾驶汽车多源异构传感器环境感知方法的全面研究，本文旨在为自动驾驶汽车技术的发展提供理论支持和实践指导，推动自动驾驶汽车在安全、稳定和高效行驶方面取得更大的突破。

二、自动驾驶汽车环境感知技术概述自动驾驶汽车的环境感知技术是实现自动驾驶功能的核心之一。

它通过各种传感器设备，获取车辆周围环境的信息，然后对这些信息进行处理和分析，从而实现对周围环境的准确理解和判断。

自动驾驶汽车的环境感知技术主要包括视觉感知、雷达感知、激光雷达（LiDAR）感知等多种方式。

视觉感知主要依赖摄像头获取图像信息，然后通过计算机视觉算法进行处理。

这种方式对于识别道路标志、行人、车辆等目标非常有效。

然而，视觉感知在恶劣天气或光照条件不佳的情况下可能会受到限制。

雷达感知利用无线电波进行探测，可以穿透雨、雪、雾等恶劣天气，因此在这些情况下比视觉感知更为可靠。

雷达可以获取物体的距离、速度、角度等信息，对于车辆周围障碍物的检测和追踪非常有效。

多源异构传感器数据融合与处理研究

多源异构传感器数据融合与处理研究随着物联网和各类传感器技术的迅速发展，多源异构传感器数据融合与处理作为一个重要的研究方向，受到了广泛的关注。

传感器数据融合与处理的目标是通过整合多个传感器产生的数据，提取有用的信息，并为决策和应用提供准确和全面的数据支持。

本文将对多源异构传感器数据融合与处理的研究进行探讨。

首先，多源异构传感器数据融合与处理的研究背景和意义得到了介绍。

传感器技术的快速发展使得我们可以从不同的角度和层面获取数据，如气象传感器、图像传感器、医疗传感器等。

然而，不同传感器之间存在着数据的异构性，包括数据结构不同、量纲不一致、测量误差、采样率等。

因此，如何将多源异构传感器的数据进行融合和处理，并提取出有用的信息和知识成为了一个重要的研究方向。

接下来，本文将讨论多源异构传感器数据融合与处理的方法与技术。

首先，数据预处理是重要的一步，包括数据清洗、去噪、校正等。

然后，针对不同的传感器数据，可以使用不同的融合方法，如加权融合、模型融合、特征融合等。

同时，多源异构传感器数据的融合也需要考虑数据的时空特性，如时间序列数据和空间分布数据的融合。

此外，还需要结合数据挖掘和机器学习的方法，提取出隐藏在数据中的模式、关联和规律。

最后，为了进一步提高数据融合系统的性能和效果，还可以引入信息融合的理论和方法，如贝叶斯网络、信息熵等。

然后，本文将讨论多源异构传感器数据融合与处理的应用领域和主要挑战。

多源异构传感器数据融合与处理的应用领域非常广泛，包括环境监测、智能交通、医疗诊断、无人机等。

在环境监测领域，多源传感器数据的融合可以提供精确的气象预测和空气质量监测。

在智能交通领域，多源传感器数据的融合可以实现交通信号的智能优化和交通拥堵的预测。

在医疗诊断领域，多源传感器数据的融合可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。

然而，多源异构传感器数据融合与处理也面临着一些挑战，如数据质量问题、数据隐私问题、算法复杂度、系统可扩展性等。

北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施原文及政策解读

北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施原文及政策解读措施原文：为贯彻落实《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》，充分发挥政府引导作用和创新平台催化作用，整合创新资源，加强要素配置，营造创新生态，重视风险防范，推动本市通用人工智能实现创新引领和理性健康发展，特制定以下措施。

一、提升算力资源统筹供给能力（一）组织商业算力满足紧迫需求着力发挥本市算力资源优势，实施算力伙伴计划，通过与云厂商加强合作，加快归集现有算力，明确供给技术标准、软硬件服务要求、算力供给规模和支持措施，为创新主体提供多元化优质普惠算力，保障人工智能技术创新和产品研发算力需求。

（二）高效推动新增算力基础设施建设将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型、大规模精细神经网络模拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。

（三）建设统一的多云算力调度平台针对弹性算力需求，通过建设多云算力调度平台，实现异构算力环境统一管理、统一运营，便利创新主体在不同云环境上无缝、经济、高效地运行各类人工智能计算任务。

进一步优化本市与天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区等区域算力集群的直连基础光传输网络，提高环京地区算力一体化调度能力。

二、提升高质量数据要素供给能力（四）归集高质量基础训练数据集组织有关机构整合、清洗中文预训练数据，形成安全合规的开放基础训练数据集；持续扩展多模态数据来源，建设高质量的文字、图片、音频、视频等大模型预训练语料库，支持在依法设立的数据交易机构开展数据流通、交易。

（五）谋划建设数据训练基地加快建设数据基础制度先行先试示范区，探索打造数据训练基地，推动数据要素高水平开放，提升本市人工智能数据标注库规模和质量。

鼓励开展内容信息服务的互联网平台提供高质量语料数据，供创新主体申请使用。

多空间多源异构传感器数据融合标准

多空间多源异构传感器数据融合标准下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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“三位一体”智慧园区综合数据服务

“三位一体”智慧园区综合数据服务平台的设计思路初探陈元元(厦门精图信息技术有限公司福建厦门 361000)摘要：随着大数据时代的到来，大数据和社会经济的深度融合，产业园区进入创新发展期，逐步向智慧园区发展。

信息系统的推广，物联传感的装载，信息数据的剧增，数据源存在多源、多度、海量以及异构特性，为此，对智慧园区进行数据治理，制定数据管理规范体系、建立主数据管理中心、搭建智慧运营平台，并为业务标准化工作提供规范性数据传输服务，实现园区数据的互联互通、资源共享、功能联动，以期加强园区的改革与创新，全面提升园区管理的科学化水平。

关键词：智慧园区大数据主数据数据治理物联网地理信息中图分类号：TP311.52文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2022)12(b)-0017-05Preliminary Study on the Design of the "Trinity" Wisdom ParkIntegrated Data Service PlatformCHEN Yuanyuan(Xiamen Kingtop Information Technology Co., Ltd., Xiamen, Fujian Province, 361000 China) Abstract:With the advent of era of big data and the deep integration of big data and social economy,the industrial parks have entered a period of innovation and development, gradually develop into smart parks. The promotion of information systems, the loading of IoT sensors, the dramatic increase of information data, and the existence of multi-source, multi degree, massive and heterogeneous data sources. Therefore, we will conduct data governance for the smart park, develop a data management standard system, establish a master data management center, build a smart operation platform, and provide normative data transmission services for business standardization to achieve the interconnection, resource sharing, and functional linkage of the park data, With a view to strengthening the re‐form and innovation of the park and comprehensively improving the scientific level of park management.Key Words: Smart park; Big data; Master data; Data governance; IoT; GIS智慧园区是通过综合应用移动、物联网、云计算、大数据、人工智能、5G等技术，使物理空间的园区具备设备设施的互联互通、数据资源开放共享、园区各方协同运作、园区产业创新发展的能力，实现对园区的数字化、在线化、智能化、精细化的管理[1]，帮助园区实现产业结构和管理模式的转变，提升园区企业市场竞争力，促进以园区为中心的产业聚合，进而实现园区的可持续发展。

大数据处理实现多源异构传感器数据进行有效融合

大数据处理实现多源异构传感器数据进行有效融合文章标题：大数据处理实现多源异构传感器数据进行有效融合一、引言在当今信息化社会中，传感器技术的发展已经渗透到各个领域，产生了大量的异构传感器数据。

这些数据来自不同类型的传感器，包括但不限于气象传感器、地质传感器、生物传感器等，其数据格式和采集方式多种多样。

如何高效地融合这些多源异构的传感器数据，成为了一个重要且具有挑战性的课题。

本文将从大数据处理的角度，探讨如何实现多源异构传感器数据的有效融合。

二、多源异构传感器数据的挑战1. 数据异构性不同类型的传感器采集到的数据具有很大的差异性，包括数据格式、数据精度、数据频率等方面。

这使得数据融合变得十分困难，需要通过特殊的处理手段才能实现。

2. 数据量大、实时性强随着传感器技术的不断发展，产生的传感器数据量越来越大，要求对数据进行实时处理和分析。

但是多源传感器数据的融合涉及到大规模数据的处理和挖掘，因此对数据处理能力提出了更高的要求。

3. 数据质量要求高多源传感器数据的融合需要保证其数据质量，在数据质量不高的情况下，融合结果往往会产生较大的偏差，影响后续数据分析和应用。

三、大数据处理技术在多源传感器数据融合中的应用1. 数据预处理针对传感器数据的异构性，可以通过数据预处理技术，对数据进行清洗、归一化等操作，使得数据具有一定的一致性和可比性，方便后续的融合处理。

2. 数据融合算法大数据处理技术中的数据融合算法，比如融合滤波算法、加权融合算法等，可以有效地将多源传感器数据进行融合，提高数据的准确性和可信度。

3. 评台化架构基于大数据处理评台的架构，比如Hadoop、Spark等，可以实现对大规模数据的分布式处理和存储，满足多源传感器数据融合的实时性和数据质量要求。

四、案例分析：基于大数据处理的多源传感器数据融合实践以气象领域为例，通过大数据处理技术，将来自不同气象传感器的数据进行融合，可以实现更精准的气象预测和预警。

多源异构数据融合技术路线

多源异构数据融合技术路线摘要：随着信息时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，数据来源类型也越来越多样化，如何高效地融合多源异构数据成为了当前数据处理领域的热点问题。

本文将探讨多源异构数据融合的技术路线，包括数据预处理、数据集成、数据挖掘和数据可视化等方面，旨在为数据处理领域的从业人员提供一些参考和借鉴。

一、数据预处理数据预处理是数据融合的第一步，也是最关键的一步。

由于数据来源的异构性，数据的质量和格式差异非常大，需要进行一系列的处理和清洗，以便后续的数据分析和挖掘。

1.数据清洗数据清洗是指对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理、噪声处理等操作。

数据清洗的目的是保证数据的准确性和完整性，避免在后续的数据处理过程中产生误差和偏差。

2.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合和合并，形成一个统一的数据集。

数据集成需要考虑数据的格式、数据类型、数据量等因素，需要进行数据转换和数据映射等操作。

3.数据标准化数据标准化是指将数据转换为统一的格式和规范，方便后续的数据分析和挖掘。

数据标准化包括数据编码、数据格式化、数据单位转换等操作。

二、数据集成数据集成是数据融合的核心环节，也是最具挑战性的环节。

数据集成需要考虑数据来源的异构性、数据格式的不同、数据量的巨大等因素，需要采用多种技术手段进行支持和实现。

1.数据匹配数据匹配是指将来自不同数据源的数据进行匹配和对齐。

数据匹配需要考虑数据的语义、数据的格式、数据的精度等因素，需要采用多种匹配算法进行实现。

2.数据转换数据转换是指将来自不同数据源的数据进行转换和映射，以便进行统一的数据处理和分析。

数据转换需要考虑数据的格式、数据的类型、数据的精度等因素，需要采用多种转换算法进行实现。

3.数据聚合数据聚合是指将来自不同数据源的数据进行聚合和合并，形成一个统一的数据集。

数据聚合需要考虑数据的格式、数据的类型、数据的精度等因素，需要采用多种聚合算法进行实现。

三、数据挖掘数据挖掘是数据融合的重要环节，也是数据处理的核心技术。

基于力控与多传感器数据融合的智能清洗研究

基于力控与多传感器数据融合的智能清洗研究智能清洗技术的发展，为清洁工作提供了更高效、便捷的解决方案。

基于力控与多传感器数据融合的智能清洗技术，通过结合力学控制和多样化传感器的数据，能够实现对清洁任务的精确感知和控制，提高清洁质量和效率。

本文将对基于力控与多传感器数据融合的智能清洗技术进行研究和探讨。

一、引言智能清洗技术在现代社会中扮演着重要的角色，能够解放人力、提高清洁效率，广泛应用于各个领域。

此外，随着人工智能和物联网技术的快速发展，使得智能清洗技术具备了更加丰富的数据和精确的控制手段，为提升清洁任务的性能和便捷性提供了新的途径。

二、力控与传感器数据融合技术1. 力控技术力控技术是基于力学和控制理论实现对清洁设备的力量控制。

通过力控技术，可以根据目标表面的特性和清洁需求，对清洗设备施加合适的力量，实现对清洁过程的精细控制。

力控技术能够避免因施加过大的力量导致损坏或因施加过小的力量而无法完成清洁任务的情况，提高清洁的准确性和效率。

2. 传感器数据融合技术传感器数据融合技术是将多个传感器采集到的数据进行融合处理，以获取更加准确和全面的信息。

在智能清洗技术中，多传感器数据融合技术可以将来自于视觉、力量、声音等传感器的数据进行融合，实现对环境和清洁任务的感知。

通过传感器数据融合技术，可以提高智能清洗系统对环境的理解和清洁过程的适应性。

三、基于力控与传感器数据融合的智能清洗系统设计1. 硬件设计智能清洗系统的硬件部分包括清洗设备、力传感器、视觉传感器等。

清洗设备可以根据力传感器和视觉传感器提供的数据，实现精确的力量控制和目标识别。

力传感器负责实时采集和反馈清洗设备施加的力量信息，视觉传感器负责获取目标表面特征和环境信息。

2. 软件算法设计智能清洗系统的软件算法部分包括目标检测与识别、力控算法和数据融合算法。

目标检测与识别算法可以利用视觉传感器的数据，通过机器学习和图像处理技术，实现对清洁目标的自动检测和识别。

无线传感器网络(山东联盟)智慧树知到答案章节测试2023年山东农业工程学院

第一章测试1.传感器的线性度是线性的。

（）A:错B:对答案:A2.温度会影响传感器的灵敏度。

（）A:对B:错答案:A3.无线通信模块存在发送、接收、空闲三种状态（）A:对B:错答案:B4.无线传感器网络的发展趋势呈现出以低功耗、异构互联、泛在协同为基本特征的全新形态。

随着时间的推移，它可在更多更新的领域得到应用。

A:错B:对答案:B5.压电式传感器主要用于测量（）A:压力B:电流C:电感D:电压答案:A第二章测试1.一个典型的无线传感器网络系统中负责数据采集的部件是（）A:传感器节点B:计算机C:网关D:路由节点答案:A2.存储速度较快，但断电后会丢失数据的存储器类型是（）A:PROMB:Flash MemoryC:EPROMD:RAM答案:D3.不属于无线低速网络的通信标准为（）A:Wi-FiB:IrLANC:BluetoothD:ZigBee答案:A4.在无线射频电路设计中，主要考虑天线设计、阻抗匹配、电磁兼容等因素。

（）A:对B:错答案:A5.IAR嵌入式集成开发环境内嵌编辑器、编译器、汇编器、调试器、连接器等工具，可完成程序编辑、编译、连接、调试等功能。

A:错B:对答案:B6.无线传感器网络系统中的网关就是路由节点。

A:错B:对答案:A7.IAR开发环境可适用于cc2530芯片应用开发。

A:错B:对答案:B2530芯片在家庭、楼宇数字化、照明系统、工业控制和监控、消费型电子产品、智能医疗设备等领域有广泛应用。

（）A:对B:错答案:A第三章测试1.无线传感器网络中结构简单、易维护的拓扑结构是（）A:Mesh网络结构B:分级网络结构C:平面网络结构D:混合网络结构答案:C2.分级网络结构中骨干节点的功能不包括（）。

A:数据处理B:数据汇聚C:节点路由D:节点管理答案:A3.LEACH算法的优点不包括（）A:路由算法简单B:网络可扩展性强C:降低数据冗余量D:减少节点平均负载能量消耗答案:B4.无线传感器网络拓扑控制的意义包括（）A:减少节点通信负载B:节点冗余C:数据融合策略D:延长网络寿命答案:ABCD5.Mesh网络中簇首节点一旦失效，其它节点可以立即补充并发挥作用。

情指行一体化体系中大数据技术的应用

DCWTechnology Application技术应用0 引言随着互联网特别是移动互联网的发展，一个以信息爆炸为特征的大数据时代已到来，这对公安机关来说既是挑战，也是机遇。

传统警务机制在处置突发性事件、预防与打击新型违法犯罪时往往“力不从心”，难以达到机制构建与运行之目的[1]。

为此，公安部加快推进全国公安机关深化警务改革工作，要求加快构建适应新发展阶段要求的现代警务体系，深化推进情指勤舆一体化实战化运行机制改革。

按照公安机关深化警务改革总体要求，2019年6月，公安部成立了情报指挥中心，担负情报分析、研判预警、指挥调度、应急值守等重要职责，同时牵头推进情指勤舆一体化实战化工作机制并下发了《情指勤舆一体化实战平台建设任务书》，各省紧跟公安部的脚步陆续实现了情报和指挥部门的合并。

近年来，各地公安机关结合区域实际，积极探索，深入创新，延伸拓展，先行一步，积累经验，在情指勤舆探索和建设方面取得一定成效[2]。

在情报会商研判、风险预测预警、指挥调度、舆情监测分析等方面已经取得了丰硕的成果。

但是情报指挥工作仍面临着警情数量持续攀升、情报信息处理工作量井喷式增长，资源壁垒、手段壁垒、信息来源单一化等问题始终困扰着情报指挥工作的进一步提质增效[3]。

同时由于情报平台情指行一体化体系中大数据技术的应用张金鹏1,2，王菁怡1,2，孙慧超1,2（1.河北远东通信系统工程有限公司，河北石家庄 050200；2.河北省社会治安风险感知与防控重点实验室，河北石家庄 050200）摘要：作为公安机关提高犯罪侦查和治安防控能力重要的手段，大数据在公安工作中发挥着不可忽视的作用。

但随着公安信息化的不断发展，信息量逐渐呈现出了指数级的增长，不断加强对公安内部的信息数据、社会资源和互联网资源信息的整合和处理以及对数据的深度挖掘，成为公安信息化新的发展方向。

利用大数据技术将海量情指行相关的数据进行汇聚、清洗、治理、分析、预测，从复杂的数据中挖掘隐性规律和内在联系，构建立体化、空间化的信息关联体系，综合分析应用并产生巨大价值是构建智慧警务的重要途径。

传感器的军事应用

传感器在军事领域的应用什么是传感器：传感器就是能感知外界信息并能按一定规律将这些信息转换成可用信号的装置；简单说传感器是将外界信号转换为电信号的装置。

所以它由敏感元器件（感知元件）和转换器件两部分组成，有的半导体敏感元器件可以直接输出电信号，本身就构成传感器。

敏感元器件品种繁多，就其感知外界信息的原理来讲，可分为：①物理类，基于力、热、光、电、磁和声等物理效应。

②化学类，基于化学反应的原理。

③生物类，基于酶、抗体、和激素等分子识别功能。

通常据其基本感知功能可分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。

传感器的分类：一温度传感器温度传感器主要由热敏元件组成。

热敏元件品种教多，市场上销售的有双金属片、铜热电阻、铂热电阻、热电偶及半导体热敏电阻等。

以半导体热敏电阻为探测元件的温度传感器应用广泛，这是因为在元件允许工作条件范围内，半导体热敏电阻器具有体积小、灵敏度高、精度高的特点，而且制造工艺简单、价格低廉。

二光传感器光传感器主要由光敏元件组成。

目前光敏元件发展迅速、品种繁多、应用广泛。

市场出售的有光敏电阻器、光电二极管、光电三极管、光电耦合器和光电池等。

光敏电阻器光敏电阻器由能透光的半导体光电晶体构成，因半导体光电晶体成分不同，又分为可见光光敏电阻（硫化镉晶体）、红外光光敏电阻（砷化镓晶体）、和紫外光光敏电阻（硫化锌晶体）。

当敏感波长的光照半导体光电晶体表面，晶体内载流子增加，使其电导率增加（即电阻减小）。

三气敏传感器由于气体与人类的日常生活密切相关，对气体的检测已经是保护和改善生态居住环境不可缺少手段，气敏传感器发挥着极其重要的作用。

例如生活环境中的一氧化碳浓度达0.8～1.15 ml/L时，就会出现呼吸急促，脉搏加快，甚至晕厥等状态，达1.84ml/L时则有在几分钟内死亡的危险，因此对一氧化碳检测必须快而准。

利用SnO2金属氧化物半导体气敏材料，通过颗粒超微细化和掺杂工艺制备SnO2纳米颗粒，并以此为基体掺杂一定催化剂，经适当烧结工艺进行表面修饰，制成旁热式烧结型CO敏感元件，能够探测0.005%～0.5%范围的CO气体。

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率较低，针对以上问题，研究了基于灵敏感知的单节点／多节点异构切换的传感器协作数据清洗算法。首
先，根据节点内部结构和外部感知特性建立了外界干扰和内部干涉分析模型，在此基础上，提出了基于灵
敏度的数据质量感知方案，其次异构模式下结合协作状态概率建立了传感器协作信号处理的数据质量影响分析模型，最后基于灵敏感知结合协作数据处理技术，提出了适用于异构传感器网络的数据协作清洗算法。实验结果表明：所提清洗方案在能效、精度和数据压缩率等方面具有明显优势。关键词：协同合作；灵敏感知；数据清洗；异构传感器
基于灵敏感知的异构传感器协作数据清洗机制
林晓佳，黄榕宁
（１．福州大学数学与计算机科学学院，福建福州３５０１１６；２．福州师范大学数学与计算机科学学院，福建福州３５０１１７）
摘
要：工作环境的干扰和系统内部噪声干涉使得异构传感器网络的监测数据质量严重下降同时清洗效
ｍｕｌｔｉ — ｎｏｄｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｗｉｔｃｈ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｎｔｅｎａｒｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｅｘｔｅｎａｒｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｅｘｔｅｒｎａｌｉｎｔｅｆｒｅｒｅｎｃｅａｎｄｉｎｔｅｒｎａｌｉｎｔｅｆｒｅｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｏｐｏｓｅｄａｔａｑｕｌｉａｔｙｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，ｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙｉｎｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｃｏｌｌｂｏａｒａｔｅｍｏｄｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｔａｔｅｐｏｂｒａｂｉｌｉｔｙ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｓｅｎｓｏｒｃｏｌｌｂｏａｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｄａｔａｑｕａｌｉｔｙｉｍｐａｃｔａｎａｌｙｓｉｓｍｏｄｅｌ，ｉｆｎｌｌａｙｂａｓｅｄｏｎ
４２
传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
２０１５年第３４卷第８期
ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００－９７８７（２０１５）０８－００４２－０４
１ ● ■ １ ● ・ ■ ・ ●
ｍｅＣｎａｎｌＳｍＤａＳｅｄ０ｎＳｅｎｓｉｔｌＶｅｏｅｒｃｅＤｔｉｏｎ
ＬＩＮＸｉａｏ－ｊｉａ，ＨＵＡＮＧＲｏｎｇ．ｎｉｎｇ２
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１１６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＦｕｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０１１７，Ｃｈｉｎａ）
ｄａｔａｑｕｌｉａｔｙｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｅｒｏｕｓｄｅｃｌｉｎｅａｎｄｃｌｅａｎｉｎｇｅｉｃｆｉｅｎｃｙｉｓｌｏｗ，ａｉｍｉｎｇａｔａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｓｔｕｄｙｓｅｎｓｏｒｃｏｌｌｂｏａｒａｔｉｏｎｄａｔａｃｌｅａｎｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｅｎｓｉｔｉｖｅｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅｎｏｄｅ／
中图分类号：ＴＰ３１９文献标识码：Ａ文章编号：１０００９７－８７（２０１５）０８－－００４２－－０４
Ｈｅｔｅｒ０ｇｅｎｅ０ｕｓｓｅｎｓｏｒｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎｄａｔａｃｌｅａｎｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｎｔｅｆｅｒｒｅｎｃｅｏｆｗｏｒｋｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｉｎｔｅｒｎａｌｓｙｓｔｅｍｎｏｉｓｅｉｎｔｅｆｅｒｒｅｎｃｅｒｅｓｕｌｔｉｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ