第十三讲数据融合的应用PPT课件
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大数据融合及应用PPT张
大数据融合及应用什么是大数据融合？大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。
大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据湖进行数据存储和管理。
大数据融合的应用大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。
以下是一些具体的应用案例：医疗健康方面1. 个性化医疗大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。
2. 疾病预警和控制大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防的效率。
例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。
金融领域1. 风险管理大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。
2. 交易和客户分析大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制定更好的交易策略和预测客户的行为。
能源领域1. 智能能源大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测和控制，包括电力、天然气、水资源等。
通过数据分析可以找到节约能源的方法。
2. 资源利用大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而帮助实现可持续的资源利用策略和环保措施。
如何应用大数据融合？大数据融合需要通过以下的步骤来实现：1.数据收集和存储：从多个数据源收集不同类型和格式的数据，并存储在数据仓库或数据湖中。
2.数据集成和清洗：将不同源和格式的数据进行集成，并对数据进行清洗和筛选，以保证数据的准确性和完整性。
遥感影像数据融合原理与方法课件.ppt
（3）图象比值法
2.2 图像回归法（Image Regression）
图像回归法是首先假定影像的像元值是另一影像的一 个线性函数，通过最小二乘法来进行回归，然后再用回 归方程计算出的预测值来减去影像的原始像元值，从而 获得二影像的回归残差图像。经过回归处理后的遥感数 据在一定程度上类似于进行了相对辐射校正，因而能减 弱多时相影像中由于大气条件和太阳高度角的不同所带 来的影响。
2.7 贝叶斯（Bayes）估计 2.8 D-S推理法(Dempster-Shafter) 2.9 人工神经网络（ANN） 2.10 专家系统
遥感数据融合存在问题及发展趋势
遥感影像数据融合还是一门很不成熟的技术，有待于进 一步解决的关键问题有： 空间配准模型 建立统一的数学融合模型 提高数据预处理过程的精度
它将多波段的低分辨率图像进行PCA变换，将单波段的高分辨率 图像经过灰度拉伸，使其灰度的均值与方差和PCA变换第一分量图像 一致；然后用拉伸过的高分辨率图像代替第一分量图像，经过PCA逆 变换还原到原始空间，生成具有高空问分辨率的多波段融合图像。
PCT的优点是能够分离信息，减少相关，从而突出不同的地物目 标。另外，它对辐射差异具有自动校正的功能，因此无须再做相对辐 射校正处理。
特征级
熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法 Dempater-shafer推理法
决策级
专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法 Dempater-shafer推理法
2 数据融合方法介绍
2.1 代数法
代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值 法等。 （1）加权融合法 （2）单变量图像差值法
小波变换常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。它具有 在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变 的优越性。
2.2 图像回归法（Image Regression）
图像回归法是首先假定影像的像元值是另一影像的一 个线性函数，通过最小二乘法来进行回归，然后再用回 归方程计算出的预测值来减去影像的原始像元值，从而 获得二影像的回归残差图像。经过回归处理后的遥感数 据在一定程度上类似于进行了相对辐射校正，因而能减 弱多时相影像中由于大气条件和太阳高度角的不同所带 来的影响。
2.7 贝叶斯（Bayes）估计 2.8 D-S推理法(Dempster-Shafter) 2.9 人工神经网络（ANN） 2.10 专家系统
遥感数据融合存在问题及发展趋势
遥感影像数据融合还是一门很不成熟的技术，有待于进 一步解决的关键问题有： 空间配准模型 建立统一的数学融合模型 提高数据预处理过程的精度
它将多波段的低分辨率图像进行PCA变换，将单波段的高分辨率 图像经过灰度拉伸，使其灰度的均值与方差和PCA变换第一分量图像 一致；然后用拉伸过的高分辨率图像代替第一分量图像，经过PCA逆 变换还原到原始空间，生成具有高空问分辨率的多波段融合图像。
PCT的优点是能够分离信息，减少相关，从而突出不同的地物目 标。另外，它对辐射差异具有自动校正的功能，因此无须再做相对辐 射校正处理。
特征级
熵法 表决法 聚类分析 Bayes估计 神经网络法 加权平均法 Dempater-shafer推理法
决策级
专家系统 神经网络 Bayes估计 模糊聚类法 可靠性理论 基于知识的融合法 Dempater-shafer推理法
2 数据融合方法介绍
2.1 代数法
代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值 法等。 （1）加权融合法 （2）单变量图像差值法
小波变换常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。它具有 在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变 的优越性。
多传感器数据融合技术及应用ppt课件
CVIS展望图
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38
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39
7、农业
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40
无土栽培
精准农业
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41
• 食品检测 • 农作物农药残留量检测
酶抑制法→通过光谱分析→确定有害物质 • 水产养殖 • 分拣系统 8、其他 • 电子鼻(electronic nose) • 电子舌(electronic tongue)
• 德国大众 • 中国自主车大赛
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35
国防科技大学自主研制的红旗 HQ3无人车
• 7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无 人驾驶实验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状 况下自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识 别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达 到世界先进水平
26
2、工业过程监控
• 识别引起系统状况超出正常运行范围的故障条 件→触发报警器
• 石油勘探 • 火力发电（发电机组监控） • 转炉炼钢（温度和含碳量） • 核反应堆
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3、遥感图像融合处理
• 主要对地面目标或实体进行监视、识别与定位，使用的传 感器主要为合成孔径雷达，在多源图像进行融合时，要利 用像素级配准
车 • 制造业机器人 • 服务机器人 • 导游机器人 • 机械手 • Robotcup • 路径规划
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24
机器人舞蹈
qiro机器人
20个机器人Nao在上海世博会法国馆完美演出了长达10分钟的全自主集体
舞蹈表演，创造了类人机器人历史性一幕，这也是世界上第一次大规模机
器人同时跳“集体舞”。机器人Nao的表演分三个音乐片段，其中包括法国
物联网技术物联网数据融合及管理PPT学习教案
2021年6月27日
第5页/共31页
2.数据融合研究的主要内容 数据融合是针对一个网络感知系统中使用多个和(或)多 类感知节点（如多传感器）展开的一种数据处理方法，研究 的内容包含以下几个主要问题。 1）数据对准。 2）数据相关。 3）数据识别，即估计目标的类别和类型。 3)感知数据的不确定性。 4）不完整、不一致和虚假数据. 5) 数据库。 6)性能评估。
6.3 数据融合技术与算法 6.3.1 传感网数据传输及融合技术 6.3.2 多传感器数据融合算法 6.3.3 传感网数据融合路由算法 6.4 物联网数据管理技术 6.4.1 传感网数据管理系统 6.4.2 数据模型及存储查询 6.4.3 数据融合及管理技术研究与发展
2021年6月27日
第1页/共31页
2021年6月27日
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6.2.1 数据融合的基本原理
1）多个不同类型的传感器（有源或无 源的） 采集观 测目标 的数据 ； 2）对传感器的输出数据（离散的或连 续的时 间函数 数据、 输出矢 量、成 像数据 或一个 直接的 属性说 明）进 行特征 提取， 提取代 表观测 数据的 特征矢 量； 3）对特征矢量进行模式识别处理（例 如：汇 聚算法 、自适 应神经 网络或 其它能 将特征 矢量变 换成目 标属性 判决的 统计模 式识别 法等） 完成各 传感器 关于目 标的说 明； 4）将各传感器关于目标的说明数据按 同一目 标进行 分组， 即关联 ； 5）利用融合算法将每一目标各传感器 数据进 行合成 ， 得到该目标的一致性解释与描述。
6.1.2 物联网中的数据融合
1.物联网数据融合的意义和作用 物联网(IoT) 是利用射频识别(RFID)装置、各种传感 器、全 球定位 系统（ GPS） 、激光 扫描器 等各种 不同装 置、嵌 入式软 硬件系 统，以 及现代 网络及 无线通 信、分 布式数 据处理 等诸多 技术， 能够协 作地实 时监测 、感知 、采集 网络分 布区域 内的各 种环境 或监测 对象的 信息， 实现包 括物 与物、 人与物 之间的 互相连 接，并 且与互 联网结 合起来 而形成 的一个 巨大信 息网络 系统。
第七章-数据融合方法-课件
其
他
一、彩色技术
数据融合方法 彩色的数字表达主要有两种方式:
绿 黄 红 品 青 蓝
① RGB 三原色坐标系统，即RGB混色系统；
② IHS 坐标系统，它构成颜色的３属性： “I” （intensity）为明度或光照强度，表示色彩的亮度；
（最亮为 1、最暗为 0 ）
“H” （hue）为色调、色度，表示红（R）、 绿（G）、蓝（B）、 蓝（B）等颜色特性；
图像数据融合 -- 概念
图像数据融合是对多遥感器的图像数据及其它信息的处理 过程。它着重于把那些在空间或时间上互补的多源数据，按 一定的规则（或算法）进行运算处理，以获得比任何单一数 据更精确、更丰富的信息，生成具有新的空间、波谱、时间 特征的融合图像。 它不仅仅是数据间的简单复合，而强调信息的优化，以 突出有用的专题信息，消除或抑制无关的信息，改善目标识 别的图像环境，从而增加解译的可靠性、减少模糊性、改善 分类、扩大应用范围和效果。 什么是图像复合？
图像融合的具体目标（目的）
1．提高数据的视觉效果
如 多光谱与全色数据融合（TM多光谱 与SPOT全色， SPOT的“P+XS” 等）。
2．提高专题信息识别能力
如 微波+光学遥感数据融合，增强 土壤水分等专题信息；多时相图像数据 融合，提取变化信息等。
Landsat / TM（30m）＋ IRS/ p（5m）
式中， DN f 为融合图像的数据值；DN a , DN b 为a、b 输入图像的数据 值；Ａ、Ｂ为经验常数； W ,W 为权重系数。
1 2
此法曾成功应用于Landsat/TM 和 SPOT/pan数据的融合， 生成高分辨率的多光谱影像。但要注意和避免图像数据相加 时可能产生的亮度值“填平补齐”现象，即部分地物的波段差 异减少。
第12~13讲-智能信息融合技术20191118
Kalman滤波：基本知识
两个随机向量之间的协方差： 表示的两个变量之间的相关误差，当Y=X的时候就是方差
高斯分布：
多元高斯分布：
10/112ຫໍສະໝຸດ 二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：基本知识
11/112
二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：系统模型
优势： 满足比Bayes概率理论更弱的条件，即不需要知道先验概率。具有
直接表达“不确定”和“不知道”的能力。
局限性： 要求证据必须独立，这有时不易满足； 证据合成规则没有坚固的理论支持，其合理性和有效性还存在 较大的争议； 计算上存在着潜在的组合爆炸问题。
50/68
五、基于模糊集的信息融合
42/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
3种传感器每种测量两个周期： 中频雷达:
ESM:
IFF:
43/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
中频雷达两个周期融合：
44/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
ESM两个周期融合：
45/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
根据Bayes公式:
先验概率 后验概率
23/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
两个传感器情况：两传感器独立
24/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
利用最大似然估计：
25/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
Bel({1,2})=0.4 PI({1,2})=1-Bel({3})=0.9
两个随机向量之间的协方差： 表示的两个变量之间的相关误差，当Y=X的时候就是方差
高斯分布：
多元高斯分布：
10/112ຫໍສະໝຸດ 二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：基本知识
11/112
二、基于Kalman滤波的信息融合
Kalman滤波：系统模型
优势： 满足比Bayes概率理论更弱的条件，即不需要知道先验概率。具有
直接表达“不确定”和“不知道”的能力。
局限性： 要求证据必须独立，这有时不易满足； 证据合成规则没有坚固的理论支持，其合理性和有效性还存在 较大的争议； 计算上存在着潜在的组合爆炸问题。
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五、基于模糊集的信息融合
42/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
3种传感器每种测量两个周期： 中频雷达:
ESM:
IFF:
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四、基于D-S证据理论的信息融合
D-S证据理论：示例
中频雷达两个周期融合：
44/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
ESM两个周期融合：
45/68
四、基于D-S证据理论的信息融合
根据Bayes公式:
先验概率 后验概率
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三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
两个传感器情况：两传感器独立
24/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
利用最大似然估计：
25/60
三、基于Bayes的信息融合
基于Bayes估计的传感器融合
Bel({1,2})=0.4 PI({1,2})=1-Bel({3})=0.9
数据融合基本概念最新优质ppt课件
自动化学3院7
NUST
美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
38
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NUST
雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
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?
静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
ys?? 0 s1xs? 2 x2 ??L sn xn
式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
息 信 技 备 通 电 床 器 用 相 车 机 舶 象 洋 境 疗 火 能 能 械 木 林 币品
处电测控控系 人电机
污
利利能建 金
理话试制制统
器
染
用用利筑 融
用
36
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NUST
电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
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美国火星车“Sojourner”号上用QCM来检测太阳能 电池板上的灰尘堆积情况
每平方米范围内落下了一层4克重的尘埃，则会导致太 阳能效率下降40%。
视频：QCM-D
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雷达
C3I系统（ Communication，Command，Control and Intelligence systems通信、指挥、控制和情报，军事指挥自动化系统）所用传感器 的种类很多，但它们是以雷达、电子情报机（ELINT)、 电子支援测量系统（ESM）、声音、红外等传感器为主， 再辅以其他类 型的传感器，在整个三维空间形成一个传感器网阵。
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静态特性又称“刻度特性”、“标定曲线”或“校准曲线”。 它表示当输入系统的被测物理量 x(t)为不随时间变化的恒定信号， 即x(t)=常量时，系统的输入与输出之间呈现的关系。通常，静态 特性可由如下的多项式来表示：
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式中： s0,s1,s2,…,sn—— y—— x——输入量。
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电子警察
胶片式“电子警察” 、数码式“电子警察” 、视频式“电 子警察”；压力或磁电传感器，两个脉冲信号，触发拍照 系统进行拍照
比方说所谓海洋背景噪音90dB实际上就是我们一般所说的38dB 声纹库
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数据融合的数学基础PPT课件
第8页/共119页
• 特殊值及其涵义 第9页/共119页
第10页/共119页
• 基于证据的mass函数 第11页/共119页
• 证明 第12页/共119页
合成公式
• 证明 • N的作用 • 例题
第13页/共119页
Mass函数的性质
• 满足交换律和结合律 第14页/共119页
合成公式的一般形式
• 核元素 •核 • 简单mass函数 • 结论
两个简单的mass函数总可以合成
mass函数不能合成当且仅当其核不相交
第24页/共119页
合成公式的灵敏分析度
• 问题描述
mass函数的微小变化对证据合成结果有着明显影响
第25页/共119页
第26页/共119页
第27页/共119页
证据推理模式
第63页/共119页
4、数据关联存在于多目标跟踪的各个过程 （1）跟踪过程的新目标产生 需要在多个采样周期间进行“观测-观测”数据关联，以为新目标建立
• 证据推理原理 首先给出假设的度量函数mass—计算bel、pl—条 件bel、pl
• 相关定义
• m(A)的意义
第20页/共119页
如何利用先验概率？
• 例题1 • 例题2
第21页/共119页
第22页/共119页
• 证据推理的一般模型计算过程
第23页/共119页
• 证据推理的复杂度分析 • 例题3
• 证据本身也是不确定的—证据推理模式 • 问题描述
第28页/共119页
• 分析
第29页/共119页
• 上述e的表达式可表示证据是否为真 • 求bel(hi)和pl(hi) （求解过程） • 证据推理模式转换为经典逻辑的条件
• 特殊值及其涵义 第9页/共119页
第10页/共119页
• 基于证据的mass函数 第11页/共119页
• 证明 第12页/共119页
合成公式
• 证明 • N的作用 • 例题
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Mass函数的性质
• 满足交换律和结合律 第14页/共119页
合成公式的一般形式
• 核元素 •核 • 简单mass函数 • 结论
两个简单的mass函数总可以合成
mass函数不能合成当且仅当其核不相交
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合成公式的灵敏分析度
• 问题描述
mass函数的微小变化对证据合成结果有着明显影响
第25页/共119页
第26页/共119页
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证据推理模式
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4、数据关联存在于多目标跟踪的各个过程 （1）跟踪过程的新目标产生 需要在多个采样周期间进行“观测-观测”数据关联，以为新目标建立
• 证据推理原理 首先给出假设的度量函数mass—计算bel、pl—条 件bel、pl
• 相关定义
• m(A)的意义
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如何利用先验概率？
• 例题1 • 例题2
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• 证据推理的一般模型计算过程
第23页/共119页
• 证据推理的复杂度分析 • 例题3
• 证据本身也是不确定的—证据推理模式 • 问题描述
第28页/共119页
• 分析
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• 上述e的表达式可表示证据是否为真 • 求bel(hi)和pl(hi) （求解过程） • 证据推理模式转换为经典逻辑的条件
大数据和融合及应用共51页文档
大数据和融合及应用
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
第十三讲数据融合的应用PPT课件
▪ 对简单的聚集操作十分有效，对于一般的查询请 求，作用不是非常明显；
当查询请求为收集所有传感器节点采集的温度值时，转 发节点收到子节点发来的查询结果后无法进行聚集操作， 只能将每个子节点的查询结果依次发送到父节点。
32
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
典型算法：TiNA
▪ TiNA是一种利用传感器节点采集数据的时间一致 性进行网内融合的机制；
通常各传感器单独做出决策后，再将决策信息传送 到决策中心做出最终决策。
进行融合的数据量、计算量均较小。
20
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智能信息处理技术
七、基于多Agent的数据融合模型
▪ Agent是指在一定环境下具有自主性、持续性、社 会性和代理性等特征的计算实体；有自己的知识 库和推理机制，能主动对环境的作用做出反应；
▪ 在满足用户对于数据准确性需求的前提下，通过 网内融合尽可能地节省能量。
33
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智能信息处理技术
基本思想
▪ 当前采集的数据与上一次采集的数据的差值大于 某指定的容忍限度时，节点才进行数据发送；
▪ 采用定向扩散的方式建立路由树，为每个节点分 配梯度值并指定其父节点，节点为了利用数据的 时间一致性，必须保存额外的信息；
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
19
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智能信息处理技术
3、决策层属性融合结构
在特征层属性融合基础上，对监测对象进行分类判 别，从而得出判决信息；
当查询请求为收集所有传感器节点采集的温度值时，转 发节点收到子节点发来的查询结果后无法进行聚集操作， 只能将每个子节点的查询结果依次发送到父节点。
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典型算法：TiNA
▪ TiNA是一种利用传感器节点采集数据的时间一致 性进行网内融合的机制；
通常各传感器单独做出决策后，再将决策信息传送 到决策中心做出最终决策。
进行融合的数据量、计算量均较小。
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智能信息处理技术
七、基于多Agent的数据融合模型
▪ Agent是指在一定环境下具有自主性、持续性、社 会性和代理性等特征的计算实体；有自己的知识 库和推理机制，能主动对环境的作用做出反应；
▪ 在满足用户对于数据准确性需求的前提下，通过 网内融合尽可能地节省能量。
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基本思想
▪ 当前采集的数据与上一次采集的数据的差值大于 某指定的容忍限度时，节点才进行数据发送；
▪ 采用定向扩散的方式建立路由树，为每个节点分 配梯度值并指定其父节点，节点为了利用数据的 时间一致性，必须保存额外的信息；
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
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智能信息处理技术
3、决策层属性融合结构
在特征层属性融合基础上，对监测对象进行分类判 别，从而得出判决信息；
数据融合助推智慧城市建设PPT课件
将关联的数据项按多个维度进聚行合切的分信：息资源包括：
按地域
1）重点人群分布情况：
按户籍类型
按工作单位
服 按年龄 务
按性别
聚
合
按教育程度 切
按居住地
分
区域儿童分布：应急事件区域儿童信息
人口 区域老人口年关基人础联分信布息：应急事件区域老年人信息
库
法人 区域残机构疾人名口人库分工布作：机单应构住急所与位法人事机件构区名域称残匹疾人信息 配关联； 库 2）法称人单地位理分位布置情（况区县） 按区（县）、街道（乡 民政数据 基镇本）信、息社区（社村区 ）、楼宇特与殊人空群间坐标地住址址匹信息
数据融合助推智慧城市建设
.
1
中间件产品厂商
创新应用的 软件基础设施厂商
（云+大数据+移动 +物联网）
打造创新应用的软件基础设施领导者品牌
.
2
应用…… 数据应用
移动应用 物联应用
云管理 平台
应用平台 （云能力）
数据平台
移动平台 （收购）
物联平台
云安全 平台
虚拟化
Байду номын сангаас
网络/存储/硬件
东方通正逐步通过内生与外延方式，构造新的软件基础设
智能分析 根据海量数据计 算，支持模型， 做出科学的预测 和决策分析。
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智慧城市数据融合特征
多领域（大城管、大环保、大社保、综合交通等）、多元（四库、传感）数
融合领域
融合管理
融合内容
结构化、非结构化；实时、非实时数据内容
融合方式
以管理对象为中心，以时间、地点、状态为维度，对
基础属性、业务状态信息进行融合。
数据融合系统结构及数据准备PPT课件
管
身份识别
理
四级处理 优化控制
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二级处理 态势评估
三级处理 威胁评估
动
态
数 据 库
数 据 库
管
理
系
统
支
持
数
据
库
通用模型的特点
分为四级处理
第一级处理的主要内容：
1）数据和图像的配准 2）关联 3）跟踪和识别
智能信息处理技术
1）数据配准：
把从各个传感器接收的数据或图像在时间和空间
上进行校准，使它们有相同的时间基准、平台和
4)各传感器信息之间校准精度要求较高，各传感器信息应来自同质传感器。
24
第24页理技术
对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是被观 测对象的各种物理量)，然后对特征信息进行综合分析和 处理。
特征级融合属于中间层次，融合过程为：
1)提取特征信息(数据信息表示量或统计量) 2)按特征信息对多传感器数据进行分类、综合和分析。
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融合层次的优缺点比较
智能信息处理技术
处理信息量 信息量损失 抗干扰性能
容错性能 算法难度 融合前处理 融合性能 对传感器的依赖程度
像素级融合
最大 最小 最差 最差 最难 最小 最好 最大
特征级融合
中等 中等 中等 中等 中等 中等 中等 中等
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第30页/共57页
决策级融合
最小 最大 最好 最好 最易 最大 最差 最小
一数据融合系统结构 形式
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主要内容 1、数据融合的主要结构 2、数据融合系统的功能模型 3、数据融合的层次
2
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统计学与数据融合分析培训ppt
中的模式和关系。
回归分析
用于探索变量之间的关系，通过 回归模型来预测因变量的值，可
以用于预测和决策。
时间序列分析
用于分析随时间变化的数据，如 趋势分析、季节性分析等，可以 帮助我们发现数据中的动态变化
和规律。
统计学与数据融合的未来发展
随着大数据时代的到来，数据融合和统计学将更加紧密地结合在一起，为各个领域 提供更加精准和深入的数据分析和预测。
时间序列预测
解析如何利用统计学方法 对时间序列数据进行预测 ，包括ARIMA模型、指数 平滑等方法。
实践经验分享：常见问题与解决方法
数据缺失值处理
分享处理数据缺失值的常见方法和技巧，包括填充缺失值、删除 缺失值和插值等方法。
数据异常值检测
介绍如何检测数据中的异常值，以及如何处理这些异常值，包括基 于统计的方法和可视化方法等。
以提取有用的信息或知识。
统计学：是研究数据的科学，通 过统计方法对数据进行处理和分 析，以揭示数据背后的规律和趋
势。
在数据融合中，统计学提供了一 种系统的数据处理和分析框架， 帮助我们更好地理解和解释数据
。
统计方法在数据融合中的应用实例
多元统计分析
用于处理多个变量的数据，如主 成分分析、聚类分析等，可以帮 助我们简化数据结构，发现数据
中获取有用的信息和知识，并解决实际问题。
02
统计学的应用领域
统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学、生物
学等。
03
统计学的分支
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支，描述统计学主要研
究如何整理、描述和展示数据，而推断统计学则研究如何基于样本数据
推断出总体特征。
统计学基本概念
回归分析
用于探索变量之间的关系，通过 回归模型来预测因变量的值，可
以用于预测和决策。
时间序列分析
用于分析随时间变化的数据，如 趋势分析、季节性分析等，可以 帮助我们发现数据中的动态变化
和规律。
统计学与数据融合的未来发展
随着大数据时代的到来，数据融合和统计学将更加紧密地结合在一起，为各个领域 提供更加精准和深入的数据分析和预测。
时间序列预测
解析如何利用统计学方法 对时间序列数据进行预测 ，包括ARIMA模型、指数 平滑等方法。
实践经验分享：常见问题与解决方法
数据缺失值处理
分享处理数据缺失值的常见方法和技巧，包括填充缺失值、删除 缺失值和插值等方法。
数据异常值检测
介绍如何检测数据中的异常值，以及如何处理这些异常值，包括基 于统计的方法和可视化方法等。
以提取有用的信息或知识。
统计学：是研究数据的科学，通 过统计方法对数据进行处理和分 析，以揭示数据背后的规律和趋
势。
在数据融合中，统计学提供了一 种系统的数据处理和分析框架， 帮助我们更好地理解和解释数据
。
统计方法在数据融合中的应用实例
多元统计分析
用于处理多个变量的数据，如主 成分分析、聚类分析等，可以帮 助我们简化数据结构，发现数据
中获取有用的信息和知识，并解决实际问题。
02
统计学的应用领域
统计学在各个领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、经济学、生物
学等。
03
统计学的分支
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支，描述统计学主要研
究如何整理、描述和展示数据，而推断统计学则研究如何基于样本数据
推断出总体特征。
统计学基本概念
大数据融合及应用1
1）实现智能生产
2）实现大规模定制
三、大数据构成新一代智能工厂
“两个海量” ① 消费需求产生海量数据 ② 生产过程产生海量数据
这两方面大数据信息流最终通过互联网在智 能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、 决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出 高品质的个性化产品
实现工业4.0的两大特征：智能与互联 大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。
制造业大数据分布图
产品数据：设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、 变更记录等。
运营数据：组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、 目标计划、电子商务等。
价值链数据：客户、供应商、合作伙伴等。
外部数据：经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
聚焦于消费群体 习惯使用的主流 社交和网络平台
联合80后脱口秀
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与思 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
乔布斯开玩笑说：“我要么是第一个通 过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一 个因为这种方式死于癌症的人。
案例6 依靠大数据玩转愚人节营销
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁
趣多多在愚人节的这次营销活动，创造了6 定主流消费群体 亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户， 品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一 次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多 的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默 的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
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智能信息处理技术
六、属性级融合模型
▪ 属性信息融合是基于目标类型的识别融合。传感 器网络中各传感器节点对环境事件监测所获得的 数据流，经分析处理提取特征，然后用模式识别 方法完成属性信息融合。根据对传感器数据的识 别层次，属性数据融合结构可分为三类： 1、数据层属性融合结构 2、特征层属性融合结构 3、决策层属性融合结构
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
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（2）数据关联： 传统多传感器的数据融合着重解决多目标的数据 关联问题。
WSN由于大量节点之间的通信可能引起干扰，且 传感器测量存在不精确性，因此它更注重解决数 据的相关二义性问题。
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（3）能量约束： WSN中节点能量有限，且节点发送与接收数据
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2、分布式结构
源节点发送的数据经中间节点转发时，中间节点 查看数据包的内容，进行相应的数据融合后再传 送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据综合。
在一定程度上提高了网络数据收集的整体效率， 减少了传输的数据量，从而降低能耗，提高了信 道利用率。
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主要表现
（1）稳定性： 传统多传感器融合系统通过扩展空间覆盖范围和 提高抗干扰能力来增强运行的鲁棒性。
WSN则从提高数据收集效率出发，数据融合多基 于网内进行，考虑到部分节点会由于恶劣环境因 素或自身能量耗尽而造成失效情形，因此稳健性 和自适应性是WSN数据融合实现的前提。
▪ 提高数据收集效率，减少网络通信量，提高能源 有效性，最终增加网络生命期。
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三、WSN数据融合特点
▪ WSN中主要有从用户到网络的查询及从传感器节 点到用户的感知数据两种通信量；
▪ 传感器节点都有可能对环境进行感知或成为对其 他节点产生的数据进行转发的中继节点，这些节 点产生的数据有可能使网络发生拥塞；
▪ 在满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最 小化，并提供被监控环境丰富、有用的信息。
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四、 WSN数据包级融合模型
数据包级融合有无损融合和有损融合两种：
1、无损融合： 所有的细节信息均被保留，在各个结果之间相 关性很大的情况下，会存在许多冗余数据；
数据缩减的基本原则就是减少这些冗余信息。
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WSN主要结构
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用户 监控系统
通信卫星 或者
互联网
汇聚节点
监测区域
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传感器节点
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▪ 传感器节点数量多且随机分布，相邻的传感器对 同一事件进行监测所获得的数据具有相似性；
▪ 传感器节点的能量、存储空间与计算能力有限， 冗余数据的传送在一定程度将消耗过多的能量， 缩短整个网络的生存期；
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1、数据层属性融合结构
基于原始的多个传感器采集的数据，直接融合来 自同类传感器数据，然后实现特征提取和对来自 融合数据的属性判决；
多数情况下仅依赖于传感器类型，不依赖于用户 需求；
数据量大，冗余度高，融合计算量庞大，属于最 底层的融合。
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▪ WSN大规模密集部署的特点导致这些数据中大部 分是无效的，应在传送过程中运用数据融合技术 进行处理，减少无效数据。
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▪ WSN中数据融合技术已成为非常有用的方法，看 作是一种自动整理数据的方法，把来自许多传感 器节点的数据整合成一组有意义的信息。
▪ 将不同传感器的数据进行综合，删除冗余、无效 和可信度较差的数据，同时将来自不同节点的信 息结合起来进行融合处理；
的能耗要远大于计算及存储能耗。
网络数据的融合应考虑节点的能耗与网络能量的 均衡，选择合适的融合处理节点。
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二、 WSN数据融合原理
▪ WSN中传感器提供的信息具有不同的特征，如模 糊或确定、时变或非时变、实时或非实时、可靠 或非可靠、相互支持或相互矛盾；
▪ WSN数据融合充分利用多个传感器节点资源，将 采集的多份数据或信息进行处理，从而组合出更 有效、更符合用户需求的数据；
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1、集中式结构
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汇聚节点发送有关数据的兴趣或查询，具有相关 数据的多个源节点直接将数据发送给汇聚节点， 最后由汇聚节点进行数据的融合；
信息损失较小，由于WSN节点分布较为密集， 多源对同一事件的数据表征存在近似冗余信息， 对冗余信息的传输将使网络消耗更多的能量。
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第十三讲 数据融合的典型应用
--WSN中的数据融合
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无线传感器网络(WSN)特点
▪ 由部署在监测域内大量的微型传感器节点组成， 通过无线通信方式而形成的一个多跳的自组织网 络系统；
协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知 对象的信息，并发送给观察者；
在军事、工农业、生物医疗、环境监测等许多重 要领域具有十分广泛的应用前景。
▪ 无线传感器网络在收集数据过程中使用数据融合 技术，将多传感器节点的数据进行综合处理，得 出更为准确完整的信息。
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一、与传统多传感器数据融合的比较
▪ 传统的多传感器数据融合是将不同的知识源与传 感器采集的数据进行融合，实现对观测现象更好 的理解；
▪ WSN中，数据融合能节省整个网络的能量，提高 所收集数据的准确性和收集数据的效率。
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2、有损融合： 采用减少一些信息的详细内容或降低数据质量的方 法来减少需要存储或传输的数据量，从而达到节 省能源的目的；
在有损融合中，信息损失的上限是要保留应用所需 的全部信息量。
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五、跟踪级融合模型
▪ 无线传感器网络中大量的感知数据从多源节点向 汇聚节点传送，从信息流通形式和网络节点处理 的层次看，跟踪级融合模型可分为两种： 1、集中式结构 2、分布式结构