大數(shù)據(jù)時代的到來，要求我們需要使用更加有效的數(shù)據(jù)處理方式，但實際應用中獲得大量數(shù)據(jù)相當一部分是冗余和無效的，這些數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中傳輸和處理會極大降低效率，數(shù)據(jù)融合技術是比較理想的解決辦法。

物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)結合起來形成了一個巨大信息網(wǎng)絡系統(tǒng)，在這個系統(tǒng)中，有大量感知數(shù)據(jù)，需要選取適當?shù)娜诤夏Ｊ?、處理算法進行綜合分析，才能提高數(shù)據(jù)質量，獲得最佳決策和完成評估，這些工作的完成需要使用數(shù)據(jù)融合技術。

一、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合

“數(shù)據(jù)融合”是20世紀70年代美國國防部針對多傳感器系統(tǒng)而提出，經(jīng)過40多年發(fā)展，現(xiàn)已被應用在多源影像復合、智能儀器系統(tǒng)、無人駕駛飛機、圖像分析與理解、自動目標識別等多個領域。

數(shù)據(jù)融合是利用現(xiàn)代計算機技術對時序獲得的若干感知數(shù)據(jù)，在一定準則下加以分析、綜合，以完成所需決策和評估任務而進行的數(shù)據(jù)處理過程。數(shù)據(jù)融合的目標數(shù)據(jù)是全空間的，即包括所有確定的和模糊的、全空間的和子空間的、同步的和異步的，數(shù)字的和非數(shù)字的，是復雜多維多源的；數(shù)據(jù)融合是內部特征，是系統(tǒng)動態(tài)過程中的一種數(shù)據(jù)綜合加工處理；數(shù)據(jù)融合是數(shù)據(jù)的互補，即表達方式互補、結構互補、功能互補、不同層次互補，只有互補數(shù)據(jù)融合才能使系統(tǒng)發(fā)生質的變化。數(shù)據(jù)融合的實質是針對多維數(shù)據(jù)進行關聯(lián)或綜合分析，選取適當?shù)娜诤夏Ｊ胶吞幚硭惴ǎ靡蕴岣邤?shù)據(jù)質量，為數(shù)據(jù)處理奠定基礎。

二、數(shù)據(jù)融合原理、步驟和分類

數(shù)據(jù)融合可以是物聯(lián)網(wǎng)多個傳感器的信息融合，也可以是多個傳感器信息和人機界面觀測事實信息融合。原理是先將多個不同類型傳感器獲取數(shù)據(jù)收集；對傳感器輸出數(shù)據(jù)進行特征提取的變換，提取代表觀測數(shù)據(jù)的特征矢量Yi；對特征矢量Yi利用聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡等模式識別處理完成各傳感器關于目標的說明；將各傳感器關于目標的說明數(shù)據(jù)按同一目標進行關聯(lián)；利用融合算法將每一個目標傳感器數(shù)據(jù)進行合成，得到該目標的一致性解釋與描述。例如故障診斷系統(tǒng)中，從獲取數(shù)據(jù)中提取征兆信息，在推理機作用下，將征兆與知識庫中的知識匹配，做出故障診斷決策，繼而提供給用戶使用。也可加入自學習模塊，故障決策經(jīng)自學習模塊將獲得的新知識、新經(jīng)驗反饋給知識庫，并對知識庫置信因子修改，從而實現(xiàn)知識庫更新和擴充。

數(shù)據(jù)融合有六個基本步驟：（1）連接所需多源數(shù)據(jù)庫并獲取相關數(shù)據(jù)，（2）研究和理解所獲得的數(shù)據(jù)，（3）梳理和清理數(shù)據(jù)，（4）數(shù)據(jù)轉換和建立結構，（5）數(shù)據(jù)組合，（6）建立分析數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)融合技術最早應用于聲吶信號分析和遙感影像，目前根據(jù)融合水平由低到高可分為像素級融合、特征級融合、決策級融合三類。

三、數(shù)據(jù)融合研究內容和意義

數(shù)據(jù)融合是針對物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)使用多個或多類傳感器展開的一種數(shù)據(jù)綜合處理方法，主要用來解決“大數(shù)據(jù)”分析中數(shù)據(jù)相關對準、識別、不確定、不完整一致、虛假數(shù)據(jù)等問題。在數(shù)據(jù)融合時要解決的關鍵問題首先是數(shù)據(jù)融合節(jié)點選擇，因為節(jié)點選擇與路由協(xié)議密切關聯(lián)，需要依靠路由協(xié)議建立的路由回路數(shù)據(jù)；并且使用路由結構中的某些節(jié)點作為數(shù)據(jù)融合的節(jié)點。其次是融合時機、算法，物聯(lián)網(wǎng)需要使用大規(guī)模傳感器，因為傳感器檢測范圍和可靠性有限，在實際應用中，為了增強網(wǎng)絡采集信息的魯棒性和準確性，傳感器節(jié)點檢測范圍相互重疊，就會導致近距離傳感節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)有一定冗余，如果每個節(jié)點傳輸全部感測信息，就會產(chǎn)生大量冗余信息，導致網(wǎng)絡中傳輸數(shù)據(jù)能耗遠遠大于處理數(shù)據(jù)能耗，所以選擇合適時機和算法對完成數(shù)據(jù)融合非常必要。

數(shù)據(jù)融合技術是近年來快速發(fā)展的應用技術，涉及概率統(tǒng)計、模式識別、模糊數(shù)學、信號處理等多學科，廣泛應用于工業(yè)控制、導航、農業(yè)、遙感、醫(yī)療診斷、圖像處理、模式識別等領域。數(shù)據(jù)融合技術充分利用多個傳感器資源，把多個傳感器信息在空間或時間上冗余或互補信息依據(jù)某種準則進行組合，獲得被測對象的一致性解釋，實現(xiàn)相應決策和估計，從而使系統(tǒng)獲得正確、充分的信息。

四、結束語

傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析經(jīng)常是對單一數(shù)據(jù)源（營銷數(shù)據(jù)、問卷調查等）進行深入的追蹤和分析，分析人員對數(shù)據(jù)的來源和結構有一定的控制和深層的了解。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)源是多樣的，海量的數(shù)據(jù)常常是半結構或無結構的，這就要求專業(yè)人士駕馭多樣、多源的數(shù)據(jù)，將它們梳理后進行挖掘和分析，在這個過程中，數(shù)據(jù)融合就成為不可或缺的一步。數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)一體化不同，它的目的不是將一個企業(yè)或組織的所有數(shù)據(jù)集中在一起并標準化而產(chǎn)生唯一的真相，它是以產(chǎn)生決策智能為目標將多種數(shù)據(jù)源中的相關數(shù)據(jù)提取、融合、梳理整合成一個分析數(shù)據(jù)集。這個分析數(shù)據(jù)集是個獨立的和靈活的實體，可隨數(shù)據(jù)源的變化重組、調整和更新。另一方面，數(shù)據(jù)融合能包容多源數(shù)據(jù)，勝于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)一體化。

如今移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術和應用之間不是孤立的，而是一個相互融合的應用與發(fā)展。在數(shù)字化經(jīng)濟迅速崛起的趨勢下，這種創(chuàng)新融合使得今天的IT業(yè)不再像過去那樣只是提供簡單的服務，而是通過技術的不斷的發(fā)展與創(chuàng)新，以及在行業(yè)中的不斷滲透，為客戶創(chuàng)造更多價值。相信數(shù)據(jù)融合技術的不斷發(fā)展，可以幫助企業(yè)和用戶獲取真實有效數(shù)據(jù)，為其提高決策效率和管理水平產(chǎn)生更多幫助。