多源信息融合的图书目录

融合标准 ：以融合数据与数据真实值的偏差作为数据融合方法的稳定性判定依据。 所提方法 ：加权最小二乘法在数据融合 常用的融合方法有： 加权最小二乘法融合 对于数据线性模型基于加权最小二乘法融合算法为： 所提方法 ：基于多维特征融合（几何特征、颜色特征和纹理特征）与 Adaboost-SVM 强分类器的车辆目标识别算法。 仅提取了大量特征，文中直接说对构建多维特征向量。 首先用光流法提取步态周期，获得一个周期的步态能量图（GEI）；然后分三层提取 GEI的 LBP特征，得到三层的 LBP图像；依次提取每层LBP图像的HOG特征，最后将每层提取的LBP和HOG特征融合（串联拼接），得到每层的新特征最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。 提出一个FLANN结构进行特征融合，functional link artificial neural networks。FLANN是一个单层非线性网络，输入X_k是n维向量，输出y_k是一个标量，训练数据集为{X_k, y_k}，偏置集合T用来增强网络的非线性能力，这些函数值的线性组合可以用它的矩阵形式表示S=WT, Y=tanh(S)。FLANN和MLP的主要区别是FLANN只有输入和输出层，中间的隐藏层完全被非线性映射代替，事实上，MLP中隐藏层的任务由Functional expansions来执行。 三种Functional expansions : 提出了三种融合策略：早期融合、中期融合和晚期融合。早期融合也就是特征级融合，决策级融合也就是晚期融合。 特征级融合 ： 直接将不同方法提取的特征进行串联。 多核学习（Multiple kernel learning, MKL) : 参考自文献。MKL由巴赫创立。核学习算法在多类问题的分类任务中表现出良好的性能。为了将内核学习算法应用于特征组合，每个单独的内核与每个特征链接在一起。因此，特征组合问题就变成了核组合问题。在支持向量机中，采用单核函数，而在MKL中，利用核的求和或积定义了不同核的线性组合。 提出一种新颖的系统，它利用训练好的卷积神经网络（CNN）的多阶段特征，并精确地将这些特征与一系列手工特征相结合。手工提取的特征包括三个子集： 所提出的系统采用一种新颖的决策级特征融合方法对ECG进行分类，分别利用了三种融合方法： 在多数表决的基础上，将三种不同分类器的个体决策融合在一起，并对输入的心电信号分类做出统一的决策。 通过对图像进行对偶树复小波变换（DTCWT）和快速傅里叶变换（FFT）提取特征，将二者通过 算数加法（arithmetic addition） 融合为一个特征集合。 DTCWAT特征 ：对图像进行5层小波分解得到384个小波系数 FFT特征 ：采用傅里叶变换生成图像的绝对系数，然后排序后取前384个作为fft特征 算数加法特征融合 ： 本文提出了一种快速的特征融合方法将深度学习方法和传统特征方法相结合。 浅层网络结构 ： 每个特性的重要性应根据应用程序和需求的不同而有所不同。因此，为了实现动态权值分配，我们提出了多特征融合模型。 使用Curvelet变换进行特征提取，因为它有效地从包含大量C2曲线的图像中提取特征。Curvelet Transform具有很强的方向性,能更好地逼近和稀疏表达平滑区域和边缘部分。 我们应用了基于包装的离散Curvelet变换，使用了一个实现快速离散Curvelet变换的工具箱Curvelab-2.1.2。在实验中使用了默认的方向和5层离散Curvelet分解。 使用标准差进行降维 串联融合方法 在本文中，提出了一种深度多特征融合方法（Deep multiple feature fusion，DMFF）对高光谱图像进行分类。 基于gcForest的思想，提出了DMFF方法。 gcForest gcForest模型主要包含两个部分： DMFF DMFF去掉了Multigrained Scanning，缺失了多样性输入，因为采用多特征来进行弥补。随即森林都是同一种类型。

数据融合技术为先进的作战管理和C[3]I系统提供了重要的数据处理技术基础。数据融合在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信【海量信息】专注于大数据实践20年，提供数字化转型顶层设计、数据中台（内置用户画像核心引擎），业务中台建设、数据获取、治理、分析服务，是您值得信赖的企业数字化转型专业服务商。网页链接

数据融合一词始于 20 世纪 70 年代，在 90 年代以来得到较快发展。美国国防部实验室 专家组在其 1991 年出版的数据融合字典中，对数据融合的定义如下：数据融合是将多传感 器信息源的数据和信息加以联合、相关及组合，获得更为精确的位置估计及身份估计，从 而实现对战场态势和威胁以及其重要程度实时、完整评价的处理过程。从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，需要分析的数据量也成级数增加，同时还涉及各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题，如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大的挑战，因 此怎样合理、有效地整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。结合 P2P、云 计算等分布式计算技术，成为解决以上难题的一个途径。云计算为物联网提供了一种新的高效率计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，其具有相对可靠并且安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无需担心信息泄露、黑客入侵等棘手问题。云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化 成本并大大提高了数据中心的效率。

1、数据融合指的是将来自不同数据源的数据进行整合，使其变得更加有用和可操作。2、系统集成则指的是将不同的软件和硬件系统组合在一起，使它们能够相互通信和协同工作。

数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。

数据整合和数据融合的区别。区别在于数据整合是相关数据，数据融合是不同数据。数据融合内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性，不仅包括数据，而且包括了信号和知识。通过对不同的数据进行分析加工处理。数据整合由多方的数据共同存在才能够实现产品价值，将相关数据集成到一个平台进行分析处理。

应用数据融合技术能够获得性能方面的提升，主要有以下几个原因：1、信息多样性：通过将来自不同传感器、不同数据源的数据进行融合，可以获取更加丰富、综合的信息，从而提高数据处理和决策的精度和效率。2、数据一致性：使用数据融合技术可以将不同源数据之间的差异性和不一致性进行修正和消除，从而保证数据的一致性和准确性，提高数据处理的可靠性和准确度。3、动态实时性：利用数据融合技术，可以实现对多源数据的动态实时采集和处理，提高数据处理的速度和效率，为实时决策提供支持。4、系统鲁棒性：通过数据融合技术对多源数据进行冗余度和容错处理，提高系统的鲁棒性和可靠性，从而避免单点故障和系统崩溃等问题的发生。综上所述，应用数据融合技术可以有效地解决数据来源多样、数据不一致、数据量大、数据实时性要求高等问题，从而提高系统的性能和可靠性。在应用数据融合技术时，需要注意以下几个事项：1、数据质量控制：不同数据源的质量和精度可能有所不同，应该在进行数据融合前对数据质量进行评估和控制，避免差异性和不一致性等问题。2、数据预处理：针对不同类型的数据，需要进行相应的预处理工作，如数据清洗、去噪、采样等，以提高数据融合的效果和准确度。3、融合算法选择：应根据不同的数据类型和场景选择适合的融合算法，如加权平均融合、概率统计融合、模型融合等。4、信息可视化：在进行数据融合后，需要对融合结果进行分析和可视化展示，以便对数据进行更加深入的研究和决策支持。5、系统安全保障：数据融合技术涉及多种敏感信息，必须确保系统的安全性和机密性，防止信息泄露和攻击等问题。6、隐私保护：在进行数据融合时，需要考虑到数据隐私的保护，遵循相关法律法规和道德准则，保护用户隐私不被泄露。总之，在应用数据融合技术时，需要注重数据质量控制、预处理、算法选择、信息可视化等方面，并保障系统安全和隐私保护，以确保数据融合的效果和安全性。

加强科学监督。在加强科学监督情况下，数据融合可以发挥更好效果，数据的融合应用反映了科学的进步，因此监管也要与时俱进、同步跟上。数据融合是将多传感器信息源的数据和信息加以联合、相关及组合，获得更为精确的位置估计及身份估计，从而实现对战场态势和威胁以及其重要程度实时、完整评价的处理过程。

数据融合中心对来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信息和人机界面的观测事实进行信息融合(这种融合通常是决策级融合)．提取征兆信息，在推理机作用下．将征兆与知识库中的知识匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。在基于信息融合的故障诊断系统中可以加入自学习模块．故障决策经自学习模块反馈给知识库．并对相应的置信度因子进行修改，更新知识库．同时．自学习模块能根据知识库中的知识和用户对系统提问的动态应答进行推理。以获得新知识．总结新经验，不断扩充知识库，实现专家系统的自学习功能。

多源遥感数据融合是指利用不同遥感传感器获取的多源遥感数据，通过一定的方法和技术，将这些数据融合成一张综合图像或数据，从而获得更加详细、准确、全面的遥感信息。这种融合方式可以利用各种不同波段、分辨率和遥感传感器的优势，从而提高遥感数据的质量和精度，为地球科学、环境监测、资源调查和管理等领域提供更加丰富和准确的信息。多源遥感数据融合有以下几点重要意义：提高遥感数据的精度和可靠性：不同遥感传感器所获得的数据具有不同的特点，因此，通过多源遥感数据融合的方式，可以利用各种传感器的优势，避免单一传感器数据的缺陷，提高遥感数据的精度和可靠性。获得更加详细、全面、准确的遥感信息：多源遥感数据融合可以融合多种不同波段、分辨率和传感器的数据，从而获得更加详细、全面、准确的遥感信息，以满足地球科学、环境监测、资源调查和管理等领域的需要。提高遥感数据的利用率和效率：多源遥感数据融合可以将多种遥感数据融合成一张综合图像或数据，从而提高遥感数据的利用率和效率，减少数据冗余和处理时间。促进遥感技术的发展和应用：多源遥感数据融合是遥感技术的一个重要应用领域，对于推动遥感技术的发展和应用具有重要意义。多源遥感数据融合的方法主要包括基于像素的融合、基于特征的融合和基于决策的融合等。其中，基于像素的融合是最为常用的一种融合方式。基于像素的融合主要是通过对不同波段、分辨率和传感器的数据进行加权平均、最大值合成、最小值合成、标准差合成等方式进行融合，以获得一张综合图像或数据。而基于特征的融合则是利用不同波段、分辨率和传感器的数据中的一些特征信息，例如纹理、形状、边缘等，进行特征提取和融合，以获得更加详细、全面、准确的遥感信息。而基于决策的融合则是利用不同传感器的数据进行分类和判定，以获得更加准确和可靠的遥感信息。总之，多源遥感数据融合是一种重要的遥感数据处理方式，可以利用不同传感器的优势，提高遥感数据的精度和可靠性，获得更加详细、全面、准确的遥感信息，促进遥感技术的发展和应用，具有重要的意义和价值。

传感器数据融合的定义可以概括为把分布在不同位置的多个同类或不同类传感器所提供的局部数据资源加以综合，采用计算机技术对其进行分析，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确实性，获得被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性，使系统获得更充分的信息。其信息融合在不同信息层次上出现，包括数据层融合、特征层融合、决策层融合。（1）数据级融合。针对传感器采集的数据，依赖于传感器类型，进行同类数据的融合。 数据级的融合要处理的数据都是在相同类别的传感器下采集，所以数据融合不能处理异构 数据。（2）特征级融合。特征级融合，指的是提取所采集数据包含的特征向量，用来体现所 监测物理量的属性，这是面向监测对象特征的融合。如在图像数据的融合中，可以采用边 沿的特征信息，来代替全部数据信息。（3）决策级融合。决策级融合，指的是根据特征级融合所得到的数据特征，进行 一定的判别、分类，以及简单的逻辑运算，根据应用需求进行较高级的决策，是高级的融合。决策级融合是面向应用的融合。比如在森林火灾的监测监控系统中，通过对于温度、湿度和风力等数据特征的融合，可以断定森林的干燥程度及发生火灾的可能性等。这样，需要发送的数据就不是温湿度的值以及风力的大小，而只是发送发生火灾的可能性及危害程度等。在传感网络的具体数据融合实现中，可以根据应用的特点来选择融合方式。

1. 数据异构问题面临繁琐的数据源和目的地适配以及异构数据源的转换问题。2. 随时变化的数据结构数据源结构会随时发生变化，造成下游写入失败。当数据结构发生改变时，需要保证数据像正常一样，不会出现任何问题。3. 数据平台的扩展性需要根据业务驱动做水平拓展，甚至需应对一对多的分发要求，另外也需要处理和解决多任务并行的QoS。4. 数据一致性在任何情况下都需要保证数据是一致的，这也是在生产过程中需要保证的问题。回答者：DataPipeline

遥感图像数据融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。

数据融合是许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿技术领域，是现代C3I系统的重要组成部分。由西安电子科技大学出版社出版、康耀红编著的《数据融合理论与应用》是我国第一本关于多传感器数据融合理论的专著。全书共分12章。

导航地图

随着计算机技术、通信技术的快速发展，且日趋紧密地互相结合，加之军事应用的特殊迫切需求，作为数据处理的新兴技术——数据融合技术，在近10年中得到惊人发展并已进入诸多军事应用领域。数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断。这对战场上及时准确地获取各种有用的信息，对战场情况和威胁及其重要程度进行适时的完整评价，实施战术、战略辅助决策与对作战部队的指挥控制，是极其重要的。未来战场瞬息万变，且影响决策的因素更多更复杂，要求指挥员在最短的时间内，对战场态势作出最准确的判断，对作战部队实施最有效的指挥控制。而这一系列“最”的实现，必须有最先进的数据处理技术做基本保证。否则再高明的军事领导人和指挥官也会被浩如烟海的数据所淹没，或导致判断失误，或延误决策丧失战机而造成灾难性后果。用途数据融合技术为先进的作战管理和C[3]I系统提供了重要的数据处理技术基础。数据融合在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信，而且使原来由军事操作人员和情报分析人员完成的许多功能均由数据处理系统快速、准确、有效地自动完成。数据融合技术对未来作战技术和武器系统的影响极为深远。大量新的作战技术的发展迫切需要数据融合技术的应用和支持。如现代作战原则强调纵深攻击和遮断能力，要求能描述目标位置、运动及其企图的信息，这已超过了使用的常规传感器的性能水平。未来的战斗车辆、舰艇和飞机将对射频和红外传感器呈很低的信号特征。为维持其低可观测性，它们将依靠无源传感器和从远距离信息源接受的信息。那么，对这些信息数据的融合处理就是至关重要的了。数据融合技术还是作战期间对付敌人使用隐身技术（如消声技术、低雷达截面、低红外信号特征）及帮助进行大面积目标监视的重要手段。数据融合技术将帮助战区指挥员和较低层次的指挥员从空间和水下进行大范围监视、预报环境条件、管理电子对抗和电子反对抗设备等分散资源。同样还能协助先进的战术战斗机、直升飞机的驾驶员进行超低空导航。高速、低成本及高可靠性的数据融合技术不仅在军事领域得到越来越广泛的应用，而且在自动化制造领域、商业部门，乃至家庭都有极其广阔的应用前景。如自动化制造过程中的实时过程控制、传感器控制元件、工作站以及机器人和操作装置控制等均离不开数据融合技术的应用。数据融合技术为需要可靠地控制本部门敏感信息和贸易秘密的部门提供了实现新的保密系统的控制擅自进入的可能性。对于来自无源电子支援测量、红外、声学、运动控测器、火与水探测器等各种信息源的数据融合，可以用于商店和家庭的防盗防火。军事应用领域开发的一些复杂的数据融合应用同样可以应用于民用部门的城市规划、资源管理、污染监测和分析以及气候、作物和地质分析，以保证在不同机关和部门之间实现有效的信息共享。

地质特征、地球物理、地球化学和遥感等信息都是区域地质及成矿作用不同侧面的反映，因此在它们之间进行成矿信息的融合是必然的。矿产勘查中的多源数据融合包括: ①定性和定量数据的融合; ②相同分辨率的不同平台测量数据的融合; ③不同分辨率不同平台测量数据的融合。目前，大多数融合主要是在多源遥感信息之间进行，如进行多传感器、多时相和多频谱的图像融合，还无法在图像处理中自动将非图像数据加入进去，在具体操作中只能通过GIS 数据库的数据综合叠加来实现对多源数据进行图像对图像的融合。以下将就矿产勘查中多源地学图像的融合过程进行介绍。1. 物化探数据生成图像物化探数据在空间结构上有网格化数据和不规则数据两种，对于网格化数据，根据所需像素密度应用插值技术生成图像，插值的方法有双三次样条、双线性插值，后者是最简单实用的一种。经过插值后的图像可以是二值、灰度或彩色的，为了进一步处理，通常将其处理成灰度图像，根据具体应用，灰阶可以为 16 或 256。离散数据可以先进行网格化再插值，当然也可以直接用三角网插值。对于矢量 GIS 地质数据，例如地层、岩性、断裂等，由于其属性的复杂性，可进行二次开发，按照属性意义生成图像。2. 图像的配准和镶嵌目前，大多数 GIS 和图像软件都实现了这两项功能，基本原理是在两幅图像上找出若干个同名地物，利用坐标变换将需要配准的图像坐标变换为标准坐标，把分幅图像拼接为一幅图像，以便于下一步处理。3. 图像的地学专业化处理及信息提取基于地学目标对不同类型的空间数据进行各种预处理，如遥感数据的光谱信息和空间信息提取、空间滤波、频率滤波、主成分分析、分形分析和纹理分析等处理; 对于物探数据进行专业化的化极、延拓、匹配滤波等数值处理，提取目标体不同特征的结构信息; 地球化学数据处理的目的是要找出化探异常区，关键问题是确定异常下限，通过多种计算方法，得到异常区的分布图像。4. 多源地学数据的融合矿产勘查中所用的信息源有遥感信息和地、物、化探信息，遥感信息具有高的光谱信息，色彩鲜艳，视域广，直观性强和综合信息丰富的特点，对地面地质特征 ( 地层、岩性、构造等) 、地形地貌和岩石裸露、水系分布均可直接提取; 地质与物化探信息则对具体目标有指示能力，可以看作一种影像的强度，参与图像的融合。基于原始数据的融合方法可采用 HIS 变换、K-L 变换、像元加权融合等方法来实现。复习思考题1. 遥感矿产解译应遵循的原则是什么?2. 遥感常见的找矿解译标志有哪些?3. 在遥感图像上如何识别矿体露头?4. 在遥感图像上如何利用铁帽及氧化露头追索矿体?5. 地质构造对找矿的控制作用有哪些?6. 在遥感图像上如何利用围岩蚀变进行找矿?7. 地貌标志在遥感找矿中有哪些?8. 如何利用植物特征进行示矿信息的提取?9. 如何应用 TM / ETM + 遥感影像识别蚀变矿物?10. 简述 TM / ETM + 遥感影像的矿化蚀变信息提取的处理方法。11. 如何建立区域遥感找矿模式?12. 地质找矿中多源地学数据有何特点?13. 简述矿产勘查中多源地学数据融合过程。

数据融合更精确。从表现形式上,地学数据可分为以下几类:①地质、物探、化探等测量数据;②地形图、地质图、遥感图等图形、图像数据;③各种经验性、描述性数据。鉴于目前的研究现状,我们认为地学数据融合的关键问题如下:①空间遥感数据与地面测量数据的融合;②各地面测量数据之间的融合;③不同空间测量手段获取的数据间的融合;④定量数据与经验性、知识性数据的融合①一般的地学数据整合模式是：1、数据包括传感器收集数据的直接数据和专家经验知识和描述性文字等间接数据；2、首先是初级滤波，主要是对各种数据源的、有不同量级、不同量纲、不同表现形式的数据作第一次规整；3、然后是一级处理是对各种数据集的操作,包括校对、识别、相关分析、数据或变量的综合等,形成的结果有的可直接进入到数据管理系统供用户使用,有的进入到二级处理；4、二级处理是对目标的评估,即根据前面的操作,协同利用各数据源对目标进行识别和评估,并尽可能给出评估的精度,最后将结果送至数据管理系统。5、最后利用GIS的空间数据管理能力,将结果转换为空间图层的方式,可极大地方便用户的使用和对空间分析功能的支持。②遥感图像处理中的数据融合1、“融合”这一术语在遥感图像的处理中已不是新名词了。它主要是对不同传感器、不同波段、不同时相的影像进行融合处理,处理的目的多是为提高图像光谱分辨率和空间分辨率。2、应用图像处理方法时,首先对原始图像进行严格的配准是非常必要的。目前基于图像处理的数据融合主要有以下3个方面:①基于像元的融合（来自两个不同特性的影像的加权融合）;②基于特征的融合（是在①的基础上加入特征的提取与分离）;③基于判决水平的融合（高层次的决策融合，通常是面向特定应用的融合）。③VGE中的数据融合1、VGE即虚拟地理环境，它是一种综合应用各种技术制造逼真的人工模拟环境,并能有效地模拟人在自然环境中的各种感知系统行为的高级的人机交互技术。为了达到对现实世界的真实模拟必然需要用到大量的地理数据，其中3维数据的应用尤为重要！2、由于获取的数据，包含有不同的领域，不同的格式，所以需要设计统一的数据接口，这个可以通过FME实现。3、由于部分领域数据可能不具有明确的地理坐标，所以还需要根据其地理参考信息做出一系列的配准，投影转换等操作。4、建立统一的空间数据库，对数据加以统一组织，存储与管理。5、最后就是多源数据的可视化与交互，这个涉及到具体的计算机技术就不做展开了。

1、云计算数据中心的构成云计算数据中心本质上由云计算平台和云计算服务构成。云计算服务包括通过各种通信手段提供给用户的应用、软件、工具以及计算资源服务等;云计算平台包括用来支撑这些服务的安全可靠和高效运营的软硬件平台。通过云计算平台将一个或多个数据中心的软硬件整合起来，形成一种分层的虚拟计算资源池，并提供可动态调配和平滑扩展的计算、存储和网络通信能力，用以支撑云计算服务的实现。云计算平台是云计算中心的内部支撑，处于云计算技术体系的核心。它以数据为中心，以虚拟化和调度技术为手段，通过建立物理的、可缩放的、可调配的、可绑定的计算资源池，整合分布在网络上的服务器集群、存储群等，结合可动态分配和平滑扩展资源的能力，提供安全可靠的各种应用数据服务。2、云计算数据中心的实施过程云计算数据中心的实施不是一个简单的软硬件集成项目，在实施之前需要谨慎评估和整体规划，充分考虑云计算数据中心的管理模式，并将未来的运营模式纳入到整体规划中，这样才可以充分发挥云计算平台作用。结合对云计算中心用户需求的调研和国外的实施经验，目前云计算数据中心基础架构实施主要分为以下5个阶段：1)规划阶段：要将云计算中心建设作为战略问题来对待，管理高层要给予极大的重视和支持，并明确每一阶段所要实现的目标，从业务创新和IT服务转型的高度进行规划和部署。2)准备阶段：根据本行业特性，充分了解用户采用云计算数据中心想要获得的服务与应用需求，并对云计算平台进行充分的评估，选择合适的技术架构。同时充分考虑系统扩展和迁移的可操作性，保证基础设施平台技术的连续性和核心业务的连续性。3)实施阶段：资源虚拟化是云计算中心的基础，通过构建支持异构平台的虚拟化平台，可以满足安全性、可靠性、扩展性和灵活性等各方面的服务要求。4)深化阶段：在实现平台架构虚拟化的基础上，还要实现各种资源调度和分配的自动化，为全面管理和自助服务打好基础。5)应用和管理阶段：云计算的基本特征是开放性，云计算平台应能提供标准的API实现与现有应用兼容。所有的应用移植是渐进过程，云计算基础架构要很好的支撑核心应用，而并不仅仅是新增的需求。同时，云计算平台建设是个闭环的过程，需要进行不断地改进。3、云计算数据中心的关键技术云计算数据中心的建设融合了很多新的技术，主要包括以下几个方面。1)虚拟化技术虚拟化技术的应用领域涉及服务器、存储、网络、应用和桌面等多个方面，不同类型的虚拟化技术从不同角度解决不同的系统性能问题。服务器虚拟化对服务器资源进行快速划分和动态部署，从而降低了系统的复杂度，消除了设备无序蔓延，并达到减少运营成本、提高资产利用率的目的。存储虚拟化将存储资源集中到一个大容量的资源池并进行统一管理，实现无需中断应用即可改变存储系统和数据迁移，提高了整个系统的动态适应能力。网络虚拟化通过将一个物理网络节点虚拟成多个节点以及将多台交换机整合成一台虚拟的交换机来增加连接数量并降低网络复杂度，实现网络的容量优化。应用虚拟化通过将资源动态分配到最需要的地方来帮助改进服务交付能力，并提高了应用的可用性和性能。云计算数据中心基于上述虚拟化技术实现了跨越IT架构的全系统虚拟化，对所有资源进行统一管理、调配和监控，在无需扩展重要物理资源的前提下，简单而有效地将大量分散的、没有得到充分利用的物理资源整合成单一的大型虚拟资源，并使其能长时间高效运行，从而能源效率和资源利用率达到最大化。2)弹性伸缩和动态调配弹性伸缩可以从纵向和横向两个方面考虑。纵向伸缩性是指在同一个逻辑单元内增加资源来提高处理能力，如：在现有服务器上增加CPU或在现有的RAID/SAN存储中增加硬盘等;横向伸缩性是指增加更多逻辑单元的资源，并整合成如同一个单元在工作。动态调配是根据需求的变化，对计算资源自动地进行分配和管理，实现高度“弹性”的缩放和优化使用，而使用者不介入具体操作流程。3)高效、可靠的数据传输交换和事件处理数据传输交换和事件处理系统是云计算中心的消息和数据传输交换枢纽，不能仅采用组播协议来追求速度，也不能仅采用TCP来追求可靠性，而需要结合多种协议的优势，有效控制分布在网络上的众多组件之间的数据流向，保证数据通道的畅通性、信息交换的可靠性和安全性。同时，为了满足系统应用的多样性和业务实时性要求，设计中也要考虑点对点、点对多点、多点对多点等多种连接方式。云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

可以在百度搜索工信部网站，打开工信部网站后，填写登录信息。点击查询两化融合数据即可查询。

不知道你是指的哪方面的融合，是矢量栅格间的，还是不同GIS平台间的数据融合。

军事领域有两种融合系统：一种是局部的、自主的融合系统，它从同一平台上的多路传感器搜集数据，例如对同一平台上的激光、红外信息进行融合。另一种是全局的或区域的融合系统，它是对具有更大空间差、时间差的传感器进行综合、相关处理。按照数据抽象的不同层次，融合可分为三级，即像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是指在原始数据层上进行的融合，即各种传感器对原始信息未作很多预处理之前就进行的信息综合分析，这是最低层次的融合。特征级融合属于中间层次，它对来自传感器的原始信息进行特征提取，然后对特征信息进行综合分析和处理。特征级融合可划分为两类：目标状态信息融合和目标特性融合。特征级目标状态信息融合主要用于多传感器目标跟踪领域。融合系统首先对传感器数据进行预处理以完成数据校准，然后主要实现参数相关和状态向量估计。特征级目标特性融合就是特征层联合识别，具体的融合方法仍是模式识别的相应技术，只是在融合前必须先对目标特征进行相关处理，把特征向量分类成有意义的组合。决策级融合是一种高层次融合，其结果为指挥控制决策提供依据。因此，决策级融合必须从具体决策问题的需求出发，充分利用特征融合所提取的测量对象的各类特征信息，采用适当的融合技术来实现。决策级融合是三级融合的最终结果，直接针对具体决策目标，融合结果直接影响决策水平。但是，决策级融合首先要对原传感器信息进行预处理以获得各自的判定结果，所以预处理代价高。

数据融合的作用不包括乳酸菌。酵母菌里能把葡萄糖转化为乳酸的是乳酸菌，有乳酶生发酵，所以乳酸菌可以把葡萄糖转化为乳酸。酵母菌通过呼吸作用分解有机物从而得到生命活动所需要的能量。其有两种呼吸方式，分别是有氧呼吸和无氧呼吸两种。酵母菌在有氧的情况下，可以将葡萄糖彻底分解，产物是水和二氧化碳以及大量的能量。乳酸菌是一类能利用可发酵碳水化合物产生大量乳酸的细菌的统称。这类细菌在自然界分布极为广泛，具有丰富的物种多样性，至少包含18个属，共200多种。除极少数外，其绝大部分都是人体内必不可少的、且具有重要生理功能的菌群，广泛存在于人体的肠道中。

提高政府为人民服务的效率。政务数据与社会数据相融合，打造“舒心就医”“保医通”等应用，群众可以“先看病、后付费”，涉及商业保险报销也能做到“零跑腿”，极高的提高了政府为人民服务的效率。政务数据，是指政府部门及法律、法规授权具有行政职能的组织（以下称政务部门）在履行职责过程中制作或者获取的，以电子或者非电子形式记录、保存的文字、数字、图表、图像、音频、视频等，包括政务部门直接或者通过第三方依法采集的、依法授权管理的和因履行职责需要依托政务信息系统形成的数据等。

不同特征的遥感数据融合增强了影像的解译能力，提高了应用效果，影像融合已成为遥感应用技术中非常有价值的技术。融合方法中，ISH彩色变换具有灵活实用的优点，近年来日益受到国内外研究者的重视，因此产生了多种IHS变换形式（贾用红，1998；李旭文，1992；孙家柄等，1998），其中基于像元的影像加权融合、基于小波理论的影像融合及基于类别的影像融合（Gendern,1994;Agostinelli,1992）是目前比较成熟的技术。此次研究共收集到TM、SPOT及航空彩红外遥感摄影三种数据源，它们的分辨率分别为30m、10m和2m左右。由于航空摄影数据飞行高度低，从像幅中心到边缘影像畸变较大。另外，它与另两种数据源分辨率相差较大，经试验融合效果不好，而SPOT与TM数据间的互补性较好，在平原区，经常用这两种数据源做融合处理，应用于城市土地利用现状、环境及生态等方面的监测调查。但SPOT传感器与TM有所不同，并且经常侧视获取数据，造成两种数据源数据投影畸变不一样，在山区这种畸变更大，有时很难将两种数据配准纠正。此次对这两种数据做融合研究还基于以下原因考虑：1）单独使用两种数据源不能兼顾光谱信息与纹理信息的提取研究。2）SPOT全色数据影像分辨率虽然较高，但在研究区，由于地形起伏较大，造成阴影区信息难以反映，而这种阴影区又占有很大比例。3）融合得到的信息更适合于人眼对各种遥感信息的识别与分析。通过对SPOT与TM影像做严格的配准纠正，用基于像元的ISH变换方法得到研究区SPOT与TM融合影像（图版13），对比融合图像与SPOT全色图像（图版14及图版13）发现原SPOT阴影区中的细部信息大多数反映清晰，为下一步的遥感解释提供了重要帮助。

淘宝展现融合数据是大数据的价值所在，应大力推动大数据与产业融合，面向工业、交通、物流、商贸、金融、电信、能源等数据量大的行业领域，开展数据开发和交易，充分挖掘大数据的商业价值，促进产业提质增效升级。无论是从国家政府部门还是领域专家都不约而同的提到数据需要融合，数据融合才有价值。淘宝展现融合数据是什么？淘宝展现融合数据是大数据的价值所在，应大力推动大数据与产业融合，面向工业、交通、物流、商贸、金融、电信、能源等数据量大的行业领域。开展数据开发和交易，充分挖掘大数据的商业价值，促进产业提质增效升级。、无论是从国家政府部门还是领域专家都不约而同的提到数据需要融合，数据融合才有价值。为什么需要数据融合？其中最重要原因是用户数据的割裂性，无法全面勾勒用户全貌。比如你的购物数据在京东天猫、通话数据在移动电信、交易数据在银行金融、社交数据在腾讯微信、搜索数据在百度等等。数据的割裂性导致对用户的认识比较片面，可能做出错误的决策。比如：现在京东与头条的“京条计划”就是数据合作的一个案例。就是你在京东搜索的物品，会不定时在浏览今日头条中呈现，增加购买率。这里有个缺陷是如果已经在淘宝购买的物品，但还是会出现页面，导致用户体验感知下降。数据融合的另一个价值就是新规律新价值的发现。比如以前用户信用主要基于是否有历史借贷违约，但很多人无借贷关系数据，如何评定。芝麻信用就创新的融合上网数据、身份特征、行为偏好、社交关系等生活属性数据，来侧面刻画用户的信用。这就是数据融合价值。不同行业数据的融合，具有互补性和完整性，将有效提升数据内涵价值。

数据融合是指将不同类型传感器获得同一地区的数据进行空间配准，将各数据中的优势或互补性有机结合起来产生新的数据的技术过程。它主要包括几何空间配准以及光谱特征和几何特征的综合。目的是通过选取最佳波段组合的多光谱影像，与高分辨率全色影像融合，产生兼有高分辨率和多光谱信息的新影像，突出目标信息，提高影像的可判读性。进行ETM＋自融合的多光谱波段为7（R）、4（G）、3（B）波段，由于是同一个传感器同一时间获取的数据，15m分辨率全色波段数据与30m分辨率多光谱波段数据不用进行配准。自融合图像的制作过程如下：（1）将7、4、3波段进行RGB彩色合成。鉴于此融合图有不同的应用目的，合成后的彩色图像保持原始色调，不作色调调整。（2）利用ENVI、PCI和自行开发的专用软件进行自融合。（3）利用1∶5万地形图，局部地区采用1∶1万地形图对融合后的图像进行精校正。由于融合后的数据量非常大，所以不采用融合后再镶嵌的方案，而进行单景先融合，并且在应用时再根据不同调查内容的实际需要分别进行色调调整和镶嵌处理。

不同类型的卫星遥感数据都具有某一方面的优势，单一使用某种数据都会影响其使用效果。因此，多源数据融合（fusion）处理对遥感信息提取起到了重要作用，尤其是高分辨率影像与多波段数据融合后，得到的信息量和清晰度均显著提高。具体融合方法拟采用ISH变换、主成分融合法、Mensell变换、人工神经网络（ANN）等，应用融合处理技术主要解决重点地区及重点城市那些需要高分辨率及多种信息提取的工作。镶嵌处理主要用于完成全省范围遥感影像图的数字镶嵌拼接工作，为全区计算机成图、信息提取及解译工作等提供保证。此外，还要根据具体情况，采用不同时相波谱特性变化分析、特征信息提取和分类、信息提取后处理、遥感影像成果图的各种注记处理及最后成图等图像处理技术。

虚拟数据视图。根据查询刷刷题显示，从数据处理的层面看城市数据融合包括数据融合与处理，虚拟数据视图，智能挖掘分析。

数据融合就是把多个信息系统的数据融合到一起，形成一致性的数据模型；数据挖掘就是利用机器学习算法从海量数据中发现可用的知识；数据预处理一般是指在利用数据挖掘技术进行知识发现时，把数据处理为可供机器学习算法执行的数据格式，比如空值处理啊，连续属性离散化啊，数据降噪啊。

信息融合是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理．从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。另一种说法是信息融合就是数据融合．但其内涵更广泛、更确切、更合理，也更具有概括性．不仅包括数据，而且包括了信号和知识，由于习惯上的原因，很多文献仍使用数据融合。http://baike.baidu.com/link?url=h440D8n2TbcYqwFT_cQn5NPbIapzS9OTvBRm1xKiLUOUMTOIS2Imjoqzkxax4gYpmLC1kEtrM9AHVgNWh8kkjK数据融合的百度百科，用途里的第二段个人觉得两者区别不大

感器融合是将来自多个雷达，激光雷达和摄像机的输入汇集在一起以形成车辆周围环境的单个模型或图像的能力。生成的模型更加精确，因为它可以平衡不同传感器的强度。车辆系统然后可以使用通过传感器融合提供的信息来支持更智能的动作。每种传感器类型或“模态”都有其固有的优点和缺点。雷达即使在恶劣的天气条件下也能准确确定距离和速度，但非常强大，但无法读取路牌或“看到”交通信号灯的颜色。相机可以很好地读取标志或对物体进行分类，例如行人，骑自行车的人或其他车辆。但是，它们很容易被灰尘，阳光，雨水，雪或黑暗所蒙蔽。激光雷达可以准确地检测物体，但是它们没有相机或雷达的承受能力或承受能力。传感器融合使用软件算法将来自每种传感器类型的数据汇总在一起，以提供最全面，因此最准确的环境模型。它还可以通过称为内部和外部传感器融合的过程来关联从机舱内部提取的数据。车辆也可以使用传感器融合来融合来自相同类型的多个传感器（例如，雷达）的信息。通过利用部分重叠的视场，可以提高感知度。当多个雷达观察车辆周围的环境时，一个以上的传感器将同时检测物体。通过全球360°感知软件进行解释，可以将来自多个传感器的检测进行重叠或融合，从而提高车辆周围物体的检测概率和可靠性，并能更准确，更可靠地表示环境。当然，车辆上的传感器越多，融合就越具有挑战性，但也存在着更多提高性能的机会。为了利用这些好处，Aptiv使用了一种称为低级传感器融合的技术。过去，用于分析传感器数据以确定和跟踪对象的处理能力已与摄像机或雷达包装在一起。借助Aptiv的Satellite体系结构方法，处理能力集中在功能更强大的主动安全域控制器中，从而可以从每个传感器收集低级传感器数据并将其融合到域控制器中。将处理移至域控制器后，传感器将占用更少的体积和更少的质量-减少多达30％。为了进行比较，摄像机的占地面积从一副扑克牌的大小减少到一包口香糖的大小。通过使传感器尽可能小，OEM可以在车辆包装中提供更多选择。另一个好处是增加了数据共享。在传统系统中，智能传感器会独立处理环境输入，这意味着使用信息时做出的任何决定都只能与单个传感器所看到的一样好。但是，在卫星架构中，所有来自传感器的数据都被集中共享，因此域控制器中的主动安全应用程序有更多机会利用它。Aptiv甚至可以应用人工智能（AI）工具来提取有用的信息，否则这些信息将被丢弃。正确的AI可以从中学到东西，这可以帮助我们解决客户面临的挑战性极端情况。低级别传感器融合的第三个好处是减少了等待时间。域控制器不必等待传感器处理数据再对其进行操作。在偶数秒的情况下，这可以帮助提高性能。更多数据将导致更好的决策。通过采用允许使用大量传感器的车辆架构，然后通过传感器融合来合成数据，车辆可以变得更智能，更快。

想说，用excel不行吗？

数据湖和分布式存储系统。1、数据湖：是以存储原始数据为主要目标的大型存储库，可以快速存储不同来源和格式的数据，并支持多种处理方式。2、分布式存储系统：通过将数据分散存储于多个节点上，提高了存储和处理能力，同时也增强了系统的容错性。

城市信息融合就是把涉及城市生活方方面面的有效信息集中起来，融合在一个平台，用数据说话、用数据治理、用数据方便民生。数据融合。依托数据共享交换平台，建设统一的大数据中心，创新信息采集和挖掘分析模式，建立基础数据的集中采集、多方利用工作机制，实现跨部门、跨层级的业务协同。深化拓展大数据融合应用，促进政务数据与互联网、移动互联网、物联网等数据的汇聚整合，形成公共信息资源共享共用和大数据产业健康发展的良好格局，带动大数据产业快速发展。

是。数据的生成融合分析和展示是相互的，只有生成大量的数据，才能从中挖掘有用的价值。数据融合是多方面、多层次的处理过程，其主要功能在于对来源不同的数据进行检测分析，从而获得更准确的身份和状态估计。

我这里有，可以发给你

信息融合(information fusion）起初被称为数据融合(data fusion），起源于1973年美国国防部资助开发的声纳信号处理系统，其概念在20世纪70年代就出现在一些文献中。在20世纪90年代，随着信息技术的广泛发展，具有更广义化概念的“信息融合”被提出来。在美国研发成功声纳信号处理系统之后，信息融合技术在军事应用中受到了越来越广泛的青睐。20世纪80年代，为了满足军事领域中作战的需要，多传感器数据融合MSDF (Multi-sensor Data Fusion）技术应运而生。1988年，美国将C3I(Command，Control，Commication and Intelligence）系统中的数据融合技术列为国防部重点开发的二十项关键技术之一。如图

多元融合是指多种数据的融合或集成技术。1、数据融合是20世纪80年代形成和发展起来的一种综合信息处理技术，它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。2、这一技术首先用于军事，后又推广到自动控制，航空交通管制，医疗诊断等领域。数据融合技术术未形成完整的理论框架。尽管如此，不同应用领域的研究人员根据各自的具体应用背景，提出了比较成熟、有效的融合方法。3、在遥感应用中，它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。可提高影像空间分辨率、清晰度，提高分类精度和可靠性等，从而可提高遥感影像的利用率。多元融合技术的应用：1、如将“陆地卫星"专题测绘传感器(TM)空间分辨率为30m的多光谱图像和“斯波特”(SPOT)卫星空间分辨书为10m的全色波段两套数据融合、处理出出了集中TM多光谱信息和SPOT卫星高分辨率的图像。2、多种数据融合包括多种分辨率数据、多维数据和不同类型数据的融合等。多源遥感数据融合仍处于发展中。多种数据的集成是将多种数据进行叠加。叠加的数据可以有卫星影像图、地理信息等。叠加后仍保留了原来的数据特征。3、既要考虑我国的经济实力、现有技术水平和我军装备应用需求，又要着眼于未来的科技发展和未来战争的需要。统一规划，选定目标，有选择、有重点地适度投入必需的财力和人力，避免过分分散，摊子铺得过大，短期内搞不出应有成果等弊端。

要以推行电子政务、建设智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，推动技术融合、业务融合、数据融合，打通信息壁垒，形成覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台，构建全国信息资源共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。信息资源共享是指将各种类型的信息资源（如文献、数据、软件、设备等）向社会公众或特定群体免费或有偿地提供使用和获取的过程。在数字化时代，信息资源共享已经成为了一个重要的概念。通过网络和云计算技术，人们可以更加方便地共享和利用全球各地的信息资源。这种方式可以提高信息利用率，节省时间和成本，并促进科学研究和创新发展。信息资源共享的实现需要依靠多种手段和机制。例如，建立数字图书馆、在线数据库和开放获取出版物；制定信息资源共享政策和标准；组织各种形式的信息交流和合作等。总之，信息资源共享是一种推动信息化社会发展的重要途径，它可以促进知识的传播和应用，提高社会效益和经济效益。信息资源共享具有以下重要性：1、提高信息利用效率：信息资源共享可以使不同地区、不同机构之间的信息得到更加广泛和深入的应用，从而提高了信息的利用效率。2、降低成本：通过信息资源共享，不需要重复建立相同的信息系统或购买相同的信息资源，可以节省成本，并提高经济效益。3、加强协作与交流：信息资源共享可以促进各机构之间的合作和交流，增加彼此之间的联系和了解，从而提高工作效率，增强合作关系。4、实现信息民主化：信息资源共享可以让更多的人们免费或者低成本地获得信息资源，实现信息平等和民主化，提高信息素养。总之，信息资源共享在当前高速发展、互联网普及的数字时代中，对于促进知识的传播和应用，提高社会效益和经济效益具有非常重要的作用。

以下是OA系统集成Oracle"s JDE的案例以供参考业务品种多、批量多的电子芯片行业在管理中始终面临业务“数据分散”的困扰...国内领先的IC产品授权分销商——上海润欣科技股份有限公司，业务涉及移动通讯、物联网、汽车电子等多个领域；如何实现业务过程的全面贯通是目前润欣升级转型的关键。为了更好的通过数字化综合集成应用实现数据在OA系统的交互、归集、统一，润欣科技借力泛微OA尝试完成财务费控管理与人事绩效考核管理的智能升级。一、OA—Oracle"s JDE集成应用方式1、JDE作为数据库供应商信息、客户信息、产品线信息等在JDE中作为数据库被OA应用；OA通过数据加工，将OA流程各表单与JDE数据相对应；OA流程搭载JDE数据库信息，为审批提依据。2、OA作为审批流OA流程发起时，自动抓取JDE基础数据，审批后结果自动回写至JDE，保证数据的一致性与准确性。OA流程提供审批意见，支持移动审批，搭载审批依据，有效弥补了JDE的审批短板，实现了信息集中统一管控。3、数据融合，报表展现系统的集成实现了数据融合，OA系统自动归集各项数据，形成统一报表，方便管理者实时掌握企业运营动态。二、OA—Oracle"s JDE集成应用亮点1、特色费控管理针对润欣科技费控需求，泛微OA通过汇率换算、费用分摊、报销批量处理、预算联动四大个性应用功能，构建了全面、精细的费用管控体系。·汇率换算润欣科技作为全球IC设计制造公司的分销商，涉及跨币种交易业务量众多，因此，泛微在费用流程中增加了原币与本位币汇率自动换算功能；有效提高了财务数据核算效率与准确度。知识点原币：发生交易时所使用的外币本位币：企业财务进行核算时的标准币种，我国企业统一以人民币作为本位币。OA系统在JDE中获取大量交易数据，利用JDE提供的汇率转换函数，在流程申请节点与财务审核节点都会进行汇率换算抓取，最终形成准确费用明细。自动化、精细化的费用核算为财务预算提供依据。·费用分摊泛微OA系统通过产品线、客户、供应商、项目四个维度对费用进行分摊，通过各维度预算额度落实费控标准，同时为后期预算编制提供准确、合理依据，实现费用精细化管理。产品线：不同产品线对应的预算也不同，此维度能明确各产品线的费用控制。客户、供应商：IC产品分销领域，客户及供应商一般都是长期稳定的，财务会进行一定的预算评估，此维度费用分摊，能更好的控制客户及供应商费用。研发项目：研发项目的费用分摊能让管理者清晰了解企业研发成本。·报销批量处理泛微OA与JDE系统集成后，出纳可在OA系统付款选择页面中以个人或部门为单位，批量处理报销，一次付款；大大提高报销效率，进而提升员工满意度。同时，出纳在批量付款时，会自动触发付款流程，支持查看汇总金额及每笔报销信息。方便财务人员核对费用金额，避免出现付款错误。·预算联动部门与个人的预算会根据业绩额、销售额自动进行调整，业务越好，预算越高。润欣科技灵活的预算激励政策，为费控管理提供了新思路、新方法，十分值得推崇。小结：提升了费用支出的及时性、合理性，实现了费用管理方式的特色化、个性化及管控方式升级。2、智能人事绩效管理润欣科技分销业务分布全国，管理者对各地人事与业绩考核无法集中管控，泛微通过自动化客观考核、精细化主观考核、完整统计报表，实现整体人事绩效考核规范化、可视化。·客观考核智能定义：泛微结合企业实际考核需求，对客观类的考核项进行定义，让系统自动进行考核计算。帮助人事更好的落实绩效考核标准，提升考核效率。（系统自动进行考核计算）个性模板：同时，针对不同部门、不同岗位设置相对应的考核模板，让企业绩效考核更加准确。JDE导入：OA系统与JDE集成后，实现数据交互，每月初，JDE自动导入定量指标到OA系统，作为客观考核项的基础分，保证了考核数据一致性、公平性。批量触发：人事只需在JDE数据自动同步后，手动发起批量考核流程，OA系统将自动进行核算，无需人事一个个去核对绩效数据，填写分数；解放了人事庞大的考核数据处理工作。·主观考核员工绩效考核流程中会搭载“考核人”及“考核打分”模块，为了保证考核分数的准确与公平公正，OA绩效考核流程中包含多个考核人。配合主观考核打分，企业绩效考核制度实现完整落地，考核过程全面、高效，考核结果更加权威。·统计报表绩效考核流程归档后，OA系统自动归集成完整的统计报表，方便实时查看；让决策层通过完整的数据分析做出准确的人事决策，实现企业人力资本最优化。（考核表查询）小结：泛微OA通过系统集成，完成数据自动交互，提升人事考核效率与准确率，帮助企业形成标准化绩效考核制度；实现各地区业绩可视化，人员全方位考核规范化。三、OA—Oracle"s JDE集成应用价值数据交互，让企业各项数据准确率大幅度提升特色财务，保证费用管控数据变更的可追踪性智能人事，提升人事绩效考核严密性与公平性

一、遥感数据及其特征滇东北地区铅锌矿遥感地质调查工作共分为三个层次，其中1∶5万层次及1∶2.5万层次使用美国陆地卫星(Landsat-7)ETM+数据作为基础数据，1∶1万层次使用美国快鸟(QuickBird)卫星数据作为基础数据。(一)ETM+数据ETM+数据是美国1999年4月所发射的陆地7号卫星携带的增强型主题成像仪(ETM+)对地球表面所采集的数据，其基本参数、设计波段的特征及设计用途见表3-1。表3-1Landsat-7卫星参数及数据特征长期对Landsat系列卫星数据在地质方面的应用研究表明，Landsat卫星数据各个波段都能提供地质构造、地形地貌信息。其中，5、6、7波段信息量更为丰富，1、2、3、4波段能够区分岩石中的铁、锰矿物和含铁、锰矿物的相对含量，尤其是4波段对于三价铁的矿物比较敏感，可以借此区分岩性，5波段对绿帘石族特征谱带敏感，7波段识别碳酸盐岩、绿片岩、绢云片岩和粘土岩及粘土矿物聚集带的效果较好，6波段对于识别地热异常、岩石和构造的含水性及鉴别地质构造有一定的用途。另外，Landsat-7还增加了一个15m分辨率的全色波段，从视觉效果上直接提高了对地物的识别，见表3-2。表3-2 Landsat-7ETM+数据特征及在地质上的用途简表图3-1 滇东北地区ETM数据分布示意图本次工作范围占有ETM数据129-041及129-042两景，时相均为2001年12月23日。工作范围在两景数据中的位置如图3-1。数据元数据情况见表3-3。表3-3 129-041，129-042卫星数据元数据特征续表(二)快鸟(Quick Bird)卫星数据快鸟(Quick Bird)是美国Digital Globel(Earth Watch)公司2001年10月发射的高分辨率卫星，其空间最高分辨率为61cm，可制作比例尺在1∶1万左右的影像。卫星参数及数据特征见表3-4。表3-4 Quick Bird卫星参数及数据特征快鸟卫星数据的波段设置，与ETM数据具有一定的对应性，1、2、3、4波段波长范围完全一致，只是在全色波段快鸟数据比ETM数据的波长范围略窄一些。大比例尺遥感地质调查工作主要布设于彝良毛坪地区，购置快鸟数据80km2，范围为X:3038000—3046000，Y:35392000—35402000。属于现拍数据，数据采集时间为2004年5月8日，其元数据特征见表3-5。表3-5 毛坪地区快鸟卫星数据元数据特征二、遥感数据处理(一)数据处理软件遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica8.0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI3.5。(二)数据处理流程遥感数据处理的主要流程包括数据组织(即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等)、数据镶嵌(单景数据不存在此过程)、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。图3-2 数据处理流程图(三)数据处理1.数据镶嵌所谓镶嵌，就是将相邻两景图像拼接、形成大图像的过程。在图像镶嵌过程中如果使用不同时相的数据，由于数据成像的季节、太阳高度角不同，导致同名像元点在不同的数据上可能表现为不同的灰阶;当使用相同时相数据时，由于地面站后期人为分景、单独处理，也会导致同名像元点在不同的数据上有可能表现为不同的灰阶，同一地物在不同数据上表现出不同特征。因此说，图像的镶嵌过程是一个数据重叠范围内的配准过程。滇东北地区1∶5万工作区涉及129-041及129-042两景数据，数据镶嵌是在PCIGeomatica遥感图像处理平台的GCPworks模块中完成的。镶嵌过程中侧重于重叠数据范围内同名点的选择及镶嵌线的选择。一般每两景图像上下镶嵌选择10～15个GCP。在镶嵌线的选择上，避免一条直线，根据镶嵌区的地貌特征尽量使镶嵌线通过色差较大的地方，避免人为造成线性体。然后利用PCI提供的ColourMatching功能对镶嵌区内的图像色彩进行匹配，使镶嵌后图像的色彩在镶嵌线两侧柔和过渡，达到无缝的效果。2.几何校正(1)几何校正方法由于卫星姿态与轨道、地球运动和形状、遥感器本身的性能和扫描镜的不规则、探测器的配置、检测器采样延迟、数模转换的误差等等原因，均会导致原始遥感图像的严重几何变形，不能直接使用。一般而言，卫星地面站会根据卫星轨道的各种参数将图像进行粗略的校正，但往往由于遥感器的位置及姿态的测量值不高，其粗校正后的图像仍存在不小的几何变形。用户需要利用地面控制点和多项式纠正模型做进一步的几何纠正。只有按照一定的投影模式对原始图像进行几何精校正后的图像，才能使图像上每个像元具有相应的准确的地理坐标，只有进行几何精校正后的图像才能制作成能与其他图件配合使用的“地图(map)”。几何纠正的步骤有以下3步:1)地面控制点(GCP)的选择。地面控制点的选择一般有两种方法，实地测量和在相同比例尺或更大比例尺地形图上采点。地面控制点选择的原则是，选择在图像上显示清晰、实地不(或很少)随时间变化的定位识别标志，如道路交叉点、河流交汇处等。另外，控制点要在校正范围内均匀分布，并保证一定的数量。2)多项式模型纠正。多项式模型纠正就是在图像像元坐标(x，y)与地形图上相应点的地理坐标(X，Y)之间通过适当的坐标多项式模型(坐标变换函数)建立一种关系，从而通过像元的重新定位把图像拟合到地形图上。多项式校正模型的数学表达式为:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:aij，bij为多项式系数;N为多项式次数，取决于图像的变形程度、控制点的数量和地形位移的大小。3)重采样。由于经过了多项式校正，重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的，因此需要对原图像按一定的规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的重采样方法有最临近法、双线性内插法、三次卷积内插法。3种方法在地物边缘增强、地物连贯性、计算速度等方面各有利弊。其中三次卷积内插法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，但计算量大。(2)1∶5万工作范围图像几何校正1∶5万工作范围图像校正使用相应范围的1∶5万地形图60幅。校正点的选择是在60幅地形图上均匀选择GCP203点，校正模型选择了二次多项式拟合，重采样方法使用三次卷积内插法。校正后的图像投影方式为高斯投影、6°分带，中央经线为105°，椭球体采用克拉索夫斯基1954椭球体，与地形图保持一致。(3)1∶1万工作范围图像几何校正由于缺少相同比例尺地形图，收集到的地形资料只有区内1∶5万地形图和极少部分1∶2000地形图，因此校正点的采集采用地形图采点与野外实地测点相结合的方法完成。共采集GCP33个。校正模型选择了二次多项式拟合，重采样方法使用三次卷积内插法。校正后的图像投影方式为高斯投影、3°分带，中央经线为105°，椭球体采用克拉索夫斯基1954椭球体。3.彩色合成彩色合成的目的是将单色波段每像元的28(即256)色空间扩展到224(即16777216)色空间，增强目标地物的可视性，提高目视解译效果。通过色彩丰富、信息携带量大的基础彩色图像，解译人员才能充分识别图像的信息，进行地质解译。为达到最佳的彩色合成效果，参加合成的波段选择常遵循以下原则:1)参加合成的单波段有较大的方差，即波段本身具有较大的信息量。2)参加合成的各波段间相关系数较小，避免信息的重复和冗余。3)参加合成的三波段图像的均值要相近，避免合成图像产生严重偏色。4)为突出目标地物，要选择目标物体显示较为突出的波段。彩色合成图像为3个波段，赋予红、绿、蓝三原色的合成图像。1∶5万工作范围基础图像制作选择了波段7、4、2合成方案，1∶2.5万工作范围基础图像选择了波段4、5、3合成方案，1∶1万工作区基础图像选择了波段3、2、1合成方案。选择依据将在“数据特征”一节中进行分析。4.图像增强图像增强的目的是为了突出相关的主题信息，提高图像的视觉效果，使解译分析者能更容易地识别图像内容，从而从图像中提取更有用的信息。图像增强的方法很多，从其作用的空间来看可以分为光谱增强和空间增强。这两种增强类型在整个图像处理和信息提取过程中都很常用。对于基础图像的增强一般采用光谱增强，从像元的对比度及波段间的亮度等方面改善图像的视觉效果，基本不改变目标地物的形状、大小等特征。项目工作中的3种基础图像在生成后均采用光谱增强。根据图像各波段的直方图分布，分析整幅图像中像元间对比度的差异大小，确定光谱增强的具体手段。其中1∶5万范围的波段7、4、2合成图像面积大，地物种类多，信息丰富，增强过程中要求各种信息的充分显示，因此使用直方图均衡化的方法，理论上使图像中的各种亮度值均衡分布。1∶2.5万范围的波段4、5、3合成图像，图像范围相对较小，又由于地形切割较深，造成图像上山体阴影所占面积较大，而西南角地区比较平坦，反射率较高，像元亮度大，因此选择线性拉伸的方法进行增强。1∶1万范围的快鸟卫星波段3、2、1数据合成影像中，红尖山—姜家湾—花苗寨一带植被覆盖较多，造成影像上大面积绿色，使用线性拉伸的方法可以保证原始图像的对比度不再有大改变。图3-3 毛坪地区图像不同拉伸方法效果对比图拉伸方法应用效果以毛坪地区1∶1万影像为例，见图3-3。由图中可以看出，不拉伸的图像显然色彩层次太少，使用均方根拉伸的图像总体上提高了图形的亮度，压抑了像元间对比度的扩展，同时亮度高的地区彩色层次减少;直方图均衡化的图像提高了像元间的对比度，在原图像的暗色地区使色彩层次增加，但高亮色地区由于像元频率的增高而使色彩层次减少;线性拉伸不同程度地克服了以上几种拉伸的弊端，使图像色彩趋于丰富，层次趋于明显，便于解译者的解译。在解译过程中为突出某种特征地物也可采用其他的增强手段，这里不再赘述。5.图像融合为了提高图像清晰度，同时充分发挥多波段数据的特点，需要将高分辨率的全色波段与参加彩色合成的多光谱波段进行融合处理。融合后的图像可以发挥多光谱图像与高分辨率图像各自的优势，弥补不足，改善遥感图像目标识别的准确率，提高遥感图像的综合分析精度。融合方法大致可以分为彩色相关技术和数学方法两大类。彩色相关技术包括彩色合成、彩色空间变换等，有利于保持分辨率和色彩特征，如IHS变换法。常用的融合方法有IHS变换法、PCA变换法、HPF变换法与小波变换法等。鉴于工作目的，为了提高地面分辨率和保持低分辨率图像的光谱信息，工作中选择了IHS变换方法，即将标准的RGB图像分离为空间信息的明度、波谱信息的色别及饱和度，而后用高分辨率图像代替明度再进行反变换的融合方法。融合后的图像既具有较高的分辨率，又具有与原图像相同的色度与饱和度。其具体过程如图3-4。项目工作中所采用的ETM数据7个30m多光谱波段与15mPAN波段源于同一传感器，快鸟数据的4个2.4m多光谱波段与其0.6mPAN波段也源于同一传感器，因此数据融合过程中不存在数据配准问题，只对低分辨率波段进行重采样，并对参加融合的各波段进行直方图匹配，再进行IHS变换和RGB变换。其中低分辨率波段的重采样使用的方法为三次卷积内插法。融合前后图像特征如图3-5所示。图3-4 IHS变换融合流程图图3-5 融合前、后图像特征对比示意图(四)图像处理精度评价镶嵌校正过程中的精度评价常常使用RMS误差(均方根)来衡量，RMS是GCP的输入位置和逆转换之间的距离;它是在用转换矩阵对一个GCP做转换时所期望输出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差。滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:Ri为GCPi的RMS误差，XRi为GCPi的X残差，YRi为GCPi的Y残差。整幅图像的总RMS误差:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:T为总RMS误差。1.1∶5万镶嵌精度数据镶嵌的误差大小对几何校正有很大影响，大的误差将人为增大图像的畸变。工作中1∶5万工作范围需要129-041与129-042两景数据上下镶嵌，按照《1/25万遥感地质调查技术规定》(DD2001—01)对镶嵌配准精度的规定同比计算，预设镶嵌误差T≤0.40。镶嵌过程中共采集镶嵌GCP13个，纠正模型1次，误差见表3-6。表3-6 1∶5万图像镶嵌误差由表3-6中可以看出，T=0.311，小于预设值0.40，能够满足无缝镶嵌的要求。2.校正精度(1)1∶5万图像校正精度校正精度按照《1/25万遥感地质调查技术规定》(DD2001—01)对图像校正精度及校正点数目的同比计算，预设校正误差T≤0.80。校正过程中在60幅1∶5万地形图上基本均匀地选择203点，经误差调整选择有效校正GCP190个，校正多项式模型选择二次多项式，其误差见表3-7，由表中可以看出，T=0.794，小于预设值0.80，能够达到规范要求。表3-7 1∶5万图像校正误差(2)1∶1万图像校正精度由于工作区只收集到1∶5万地形图和占很小部分的1∶2000地形地质图，且1∶5万地形图年代比较久远，因此在几何校正过程中误差较大。由于图像细节清晰，不影响使用与定位。3.融合精度低分辨率数据与高分辨率数据融合的目的是为了提高分辨率，为此，图像融合前后清晰程度的改变成为融合精度评价的主要指标。图像的清晰度是指地物的边界或影线两侧附近灰度有明显差异，即灰度变化率大小，它反映图像微小细节反差变化的速率，即图像多维方向上密度变化的速率，可用g来表示，一般来说融合前后g的变化越大则融合后图像的清晰度越高。滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测ETM30m多光谱波段与15m全色波段融合前后的值及快鸟数据2.4m多光谱数据与0.6m全色波段融合前后的g值对比见表3-8。由表中可以看出，融合后密度变化速率比原来提高几十到上百倍，表明图像融合后精度有很大提高。表3-8 融合精度对照三、工作区遥感数据(一)1∶5万工作范围ETM数据特征1∶5万工作范围图像行列数为9233(列)×12423(行)(插值为15m)，总像元数为114701559点，由于左上角数据缺少使1140点为无效像素。数据基本统计特征如表3-9至表3-11，各波段直方图见图3-6。表3-9 1∶5万范围ETM数据基本统计特征表3-10 1∶5万范围ETM数据波段间协方差矩阵表3-11 1∶5万范围ETM数据波段间相关系数矩阵从以上统计参数来看，8个波段的均值除60m分辨率的波段6和15m分辨率的PAN波段外，其他6个波段相差不大。8个波段的标准差从大到小排列为S5＞S7＞S4＞S3＞S6＞S8＞S2＞S1，表明波段5的像元亮度值离散程度最大，波段1最小。对于波段间的相关系数而言(由于6波段与8波段分辨率的不同而不考虑)，R12、R23、R25、R35、R45、R57、R37、R27均比较大，数值在0.80以上，而R13、R24、R34、R47相对较小，数值在0.7～0.8之间，相关系数最小的为R14、R15、R17，数值在0.5～0.6之间，相关系数大小也表征了波段间信息冗余的多少。1∶5万工作范围的彩色合成方案就是根据以上的统计数据结合彩色合成波段选择的其他原则而确定的。直方图是图像范围内每个亮度值(DN)的像元数量的统计分布，能够直观反映原始图像的质量信息，如亮度值分布范围、亮度值分布规律，也可直接大致判读出图像的中值等参数。从8个波段的直方图可以看出波段4、5、7的直方图呈双峰表现，主峰在50～60出现，而在10～15之间又出现一个表现很窄的次峰，这是由于图像上的阴影及水体的像元亮度值所产生的，由此大致可以计算出阴影及水体在图像中所占的面积，以波段5为例计算出所占比例为6%左右。其他各波段的直方图比较接近正态分布。协方差矩阵反映各个波段各自亮度值取值的分散程度，同时又能反映不同波段间的相关密切程度，它是单波段图像统计表与相关系数矩阵的合成，同时又能反向分裂。图3-6 1∶5万范围ETM各波段图像直方图(二)1∶2.5万工作范围ETM数据特征1∶2.5万工作范围行列数为3000(列)×1860(行)，总像元数为5580000点，插值后分辨率为15m。数据基本统计特征如表3-12至表3-14，各波段直方图如图3-7。表3-12 1∶2.5万范围ETM数据基本统计特征表3-13 1∶2.5万范围ETM数据波段间协方差矩阵表3-14 1∶2.5万范围ETM数据波段间相关系数矩阵图3-7 1∶2.5万范围ETM各波段图像直方图从以上统计参数来看，8个波段的均值除60m分辨率的波段6为110表现较大，15m分辨率的PAN波段为29表现较小外，其他1、4、5三个波段数值相差不多，在50左右，2、3、7三个波段也相差不大，在37左右。8个波段的标准差从大到小排列为S5＞S4＞S7＞S3＞S8＞S6＞S2＞S1，表明波段5的像元亮度值离散程度最大，波段1最小。对于波段间的相关系数而言(由于6波段与8波段分辨率的不同而不考虑)，R57、R23、R73表现最大，数值在0.9以上，R12、R13、R25、R27、R35、R45次之，数值在0.8～0.9之间，而R24、R34、R47相对较小，数值在0.7～0.8之间，相关系数最小的为R14、R15、R17，数值在0.5～0.6之间，相关系数大小也表征了波段间信息冗余的多少。1∶2.5万工作范围的彩色合成方案就是根据以上的统计数据结合彩色合成波段选择的其他原则而决定的。8个波段的直方图形态大致与1∶5万范围一致，表现意义相同，不再赘述。(三)1∶1万工作范围QB数据特征1∶1万工作范围采用高分辨率的QB数据，其多光谱波段只有4个，分辨率为2.4m，工作范围图像行列数为4168(列)×3407(行)，总像元数为14200376点。多光谱数据基本统计特征如表3-15、表3-16，各波段直方图如图3-8。表3-15 1∶1万范围QB数据基本统计特征表3-16 1∶1万范围QB数据波段间相关系数矩阵从以上统计可以看出，QB数据4个波段中1、2、3波段的相关系数均较大(R12=R23=0.96，R13=0.89)，只有近红外波段与其他波段的相关系数很小(R14=0.29，R24=0.37，R34=0.20)，同时可以看出近红外波段的中值与标准差也与其他波段相差很大，这是由于工作区内大面积植被所引起的。众所周知，绿色植物的叶绿素对可见光红波段(0.6～0.7μm)有强吸收，而叶内组织对近红外波段(0.7～1.1μm)有高反射，因此大面积植被将会直接改变相关波段的像元亮度值的分布。在基础图像彩色合成波段选择中，依据各项原则结合统计参数，选择波段1、2、3参与合成，为使合成后图像接近真彩色，合成方案为3(R)+2(G)+1(B)。图3-8 1∶1万范围QB各波段图像直方图四、遥感信息增强与提取为了突出地质目标，增强微弱岩石蚀变信息，在图像处理过程中的不同阶段使用了多种信息增强技术方法，主要有地表三维技术、比值运算、KL变换、空间滤波、彩色变换技术等(表3-17)。表3-17 工作中采用的主要信息增强方法技术及用途(一)地表三维技术地表三维技术是利用DEM(数字高程模型)将地图上的二维平面空间按高程的差异制作成一种地形上连续起伏变化的曲面，从而更真实地反映地表地貌的自然景观，突出显示特殊岩性的特殊地貌特征。毛坪地区地表三维影像的制作利用了1∶5万DEM与QB3、2、1彩色合成图像;1∶5万DEM来源于1∶5万地形图，通过等高线数字化—高程赋值—DEM生成等过程实现。地表三维影像的制作主要有DEM与影像的配准及配准后的DEM与影像的复合两个过程。图3-9是毛坪地区地表三维景观局部，其中视点为(103°54"27″，27°27"26″)，视向45°，视角60°，视域60°。图3-9 毛坪地区快鸟遥感影像地表三维景观(局部)从毛坪地区地表三维影像可以看出左侧发育柱状节理的玄武岩及右侧二叠系灰岩地貌景观。(二)图像比值运算比值运算是将两个波段中不同亮度的地物成辐射状投射到一个曲线上，从而可非线性地夸大不同地物间的反差，它能够压抑影像上由于地形坡度和方向而引起的辐射量变化，减小环境条件的影响，提供任何单波段都不具有的独特信息。其运算公式为:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测式中:DNm(x，y)，DNn(x，y)分别是像元(x，y)在m和n波段上的亮度值;Rmn(x，y)为输出的比值。工作中比值运算主要运用于以下两方面。1.计算植被覆盖度植被覆盖度(f)是指某一时间某一地区内植被冠层的垂直投影面积与区域总面积之比。遥感地质解译主要是利用地表物体的光谱反射特性的差异，提取与地质工作有关的信息，工作的特点主要针对地表岩石、构造等，当地表植被覆盖时，对这些信息的解译将造成阻碍。因此，了解工作区的植被覆盖度能客观评价该区遥感地质解译的可解译程度。研究表明绿色植物在可见光红波段(0.6～0.7μm)有强的吸收(叶绿素引起)，在近红外波段(0.7～1.1μm)有高的反射和透射(叶内组织引起)。因此，在这两个波段使用比值运算可以充分表达它们反射率之间的差异，制作植被为高亮显示的植被信息图，并直接在图像上以像元数目比值求解植被覆盖度。2.提取矿化蚀变信息ETM的不同波段在地质上有不同的应用，这主要取决于各种与矿有关的蚀变矿物在不同波段存在波谱特征上的差异。图3-26是典型蚀变矿物的反射波谱曲线，从图中可看出，通常所讲的泥化蚀变矿物(即含有OH-、CO2-3)在2.2μm附近有明显吸收带，并与TM7波长范围相吻合。而在波段5的波长范围(1.55～1.75μm)内少有矿物的吸收谱带，多数都表现出高反射的特点，未蚀变矿物在波段5范围均没有明显的波谱特征，表现在TM5与TM7两个波段的相对亮度值的相对差异。因此，常常可使用波段5/7比值来突出含羟基和CO2-3类的蚀变矿物特征。另外，由图中可以看出三价铁矿物在波段1具有强的吸收，而在波段3具有相对强的反射;二价铁矿物在波段4具有强的吸收，而在波段5相对具有反射特征，因此也常用波段5/4、3/1比值来突出铁类矿物蚀变特征。比值后的图像上欲突出的蚀变特征常以高亮值显示而被提取出来。(三)KL变换KL变换又称为主成分分析，是在统计特征基础上的多维(如多波段)正交线性变换。多波段图像通过这种变换后产生一组新的组分图像，把原来多个波段中的信息进行集中和重组，并使新组分图像之间互不相关。其运算公式为:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测其中，X为原图像p个波段的像元值向量，Y为变换后的q个组分的像元值向量，q≤，T为变换矩阵。KL变换要求Y的分量Yj与Yk相互独立，且若有j＜k，则Yj的方差小于Yk的方差，所以必须有:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测又因为: 所以: 即把矩阵D(X)变为对角矩阵Λ，对角线元素λ1、λ2…λp是D(X)的特征值，也分别是Y1、Y2…Yp的方差。KL变换后的新组分图像中，一般第一组分具有大量的信息，但它包含了地形、植被等因素，对地质体的区分而言就成为干扰因素;其他组分虽然具有小的方差，包含的信息量少，但它可能正好突出了区分某些地质体的信息。因此，当需要对诸多信息进行综合时，往往使用KL变换后的第一组分，当要求某种特征信息时就选择相关的其他主组分。如图3-10，在B7单波段上玄武岩和火山碎屑岩界线显示隐约(或不显示)，而在KL变换(参与波段B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7)后的PC3上，界线显示明显。图3-10 KL变换前后岩性边界对比影像此外，KL变换也是提取与铁化和泥化有关蚀变的遥感信息的重要方法。通过对KL变换后的特征矩阵进行分析，选择富集特征信息的主组分，对蚀变信息的提取又很大的帮助。在后面信息提取过程中已经使用。(四)空间信息增强空间信息增强是指通过改变图像空间特征或频率来增强图像上信息的手段，即改变图像的“粗糙”或“平滑”程度来增强特征信息的方法。工作中使用了方向滤波和平均值滤波。1.方向滤波方向滤波是梯度法边缘增强的一种，它通过指定的8个方向的滤波模块对图像按方向进行边缘增强。工作中主要使用在线性体的解译和统计中，滤波后的图像突出显示了某个方向的线性体特征，同时对与该方向正交的线性体进行模糊。如图3-11所示，7波段的图像在分别使用 个方向模板滤波后，分别突出显示了45°方向和135°方向的线性体。图3-11 方向滤波前后图像对比2.平滑滤波当需要去除图像上的噪声时，往往使用平滑滤波或低通滤波，加强图像中的低频成分，减弱图像的高频成分，使图像由“粗糙”变得“光滑”。均值滤波就是一种典型的平滑滤波方法，即用局部范围内临域像元亮度均值代替中心原像元亮度值。工作中平滑滤波主要使用在遥感蚀变信息提取后，信息噪声的去除。如图3-12所示，提取的锈水河铅锌矿异常在平滑滤波后，杂乱细小的信息斑点被去除，信息成“块”成“带”出现，方便了对异常分布的分析。图3-12 平滑滤波前后PCT分级效果对比(五)彩色变换技术彩色变换技术是指将彩色图像在不同的彩色坐标系统之间的变换，主要应用在不同遥感器的数据或不同性质的数据融合后彩色合成图像的产生。在图像融合上常使用IHS变换，其简式如下:滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测变换后RGB混色系统分离为代表空间信息的明度(I)和代表波谱信息的色别(H)、饱和度(S)。从公式可以看出，明度(I)是3个波段的平均亮度，融合时使用直方图匹配后的高分辨率波段代替I，与原来的H、S一起进行IHS变换的反变换，重新变换到RGB空间，这样图像既保证了高分辨率数据的参与，提高地面分辨能力，又保持了原来多光谱波段的光谱特征。其融合效果参见图3-5。另外，项目工作中较常用的是RGB彩色合成，当图像的饱和度缺乏时，也通过IHS变换的方法，专门对变换后的饱和度分量(S)进行调整，反变换后的图像可解译性会明显提高。

今年我们项目组刚好入手一个教育大数据的项目，我们是研究一些教育大数据，从中挖掘出一些跟教育相关的因果关系一达到对这些数据进分析、处理,并从中挖掘出有价值的信息进行改善教育模式、提升教育质量的目的。我们项目组当时分组情况如下：信息采集组、数据清洗组、数据融合组、数据挖掘组、数据可视化组。根据每组的名称很好理解，信息采集组主要是通过网络爬虫来采集数据，当然还可以根据业务需求，通过不同的方式来采集数据；数据清洗组主要就是把一些无效的脏数据找出来剔除或者替换，任务量其实很大，因为爬来的数据脏数据量很大，这个组的工作周期一般很长，任务也很重；数据融合组主要就是把爬来的课程信息把相似的归类，有上下级关系的就按照子类父类的关系列好，这一组的工作非常不好完成，目前我们做的融合效果不算好，想融合好算是一个难点。数据挖掘组就是拿到可用的数据之后通过数据挖掘算法，去研究之前设定好的影响因子之间的因果关系，主要的分类算法有决策树、贝叶斯分类、基于规则的分类、神经网络、持向量机 、懒惰学习算法中的K-最近邻分类和基于案例的推理等算法；数据可视化组顾名思义就是把数据挖掘组的成果可视化展示，这样可以直观的看到数据之间的关系，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

传感器信息融合或传感器信息融合。根据查询什么是信息技术与课程融合的内容得知：信息融合又称数据融合，也可以称为传感器信息融合或多传感器信息融合，是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善。

当使用多个分布在不同位置上的传感器对运动目标进行观测时，各传感器在不同时间和不同空间的观测值将不同，从而形成一个观测值集合。从这些观测值得出对目标运动状态的综合估计，可以进行时间融合或空间融合。时间融合是指按时间先后对目标在不同时间的观测值进行融合，主要用于单传感器的信息融合；空间融合指对同一时刻不同位置传感器的观测值进行融合，适用于多传感器信息的一次融合处理。但在实际应用中，为获得目标状态，通常两种融合联合使用。

尽管信息融合在军事领域的地位始终突出，但是随着信息融合技术的发展，其应用领域得以迅速扩展. 信息融合已成为现代信息处理的一种通用工具和思维模式。以模糊理论、神经网络、证据推理等为代表的所谓智能方法占有相当大的比例，这或许是因为，这些方法兼有对问题描述的非建模优势和语言化描述与综合优势的原因。从整体上分析，随着人工智能技术的发展，信息融合技术有朝着智能化、集成化的趋势发展.最新的研究动向包括：1) 研究并完善实用的算法分类和层次划分方法；2）研究并发展实用的融合系统测试和评估方法；3）建立系统设计和算法选择的工程指导方针；4）编撰信息融合辞典，规范领域术语和定义；5）发展并完善JDL 模型，以解决现有JDL 所不能处理的多图像融合以及合成传感器（complex meta sensors）等问题；6）另外分布式信息融合方法也受到越来越多学者的关注。传统的数据融合是指多传感器的数据在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和 评估而进行的信息处理过程。信息融合最早用于军事领域，定义为一个处理探测、互联、估计以及组合多源信息和数据的多层次多方面过程，以便获得准确的状态和身份估计、完整而及时的战场态势和威胁估计。它强调信息融合的三个核心方面：第一，信息融合是在几个层次上完成对多源信息的处理过程，其中每一层次都表示不同级别的信息抽象；第二，信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合；第三，信息融合的结果包括较低层次上的状态和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。多传感器数据融合是人类或其他逻辑系统中常见的功能。人非常自然地运用这一能力把来自人体各个传感器（眼、耳、鼻、四肢）的信息（景物、声音、气味、触觉）组合起来，并使用先验知识去估计、理解周围环境和正在发生的事件。随着信息技术的发展和普及，特别是信息网络和信息高速公路的建设和应用，信息获取、综合分析和处理以及信息应用已经深入各行各业和社会的各个方面，为人们提供决策支持。由 于信息化在各个方面展开，为了综合应用各种信息，需要对各方面的信息技术进行围绕因特网或信息高速公路的融合，以便产生新的增长点和开拓新的领域，不断地进行知识创新。

　　传感器融合技术起源　　传感器融合技术源于数据融合技术。1985年，美国国防部试验室联合理事会（JDL）所属的数据融合研究小组（即后来的数据与信息融合研究小组）首次提出了数据融合模型。 　　该模型历经数次改进，现作为数据功能分类的一种参考标准，已得到广泛运用，其有效增强了各个层次作战单位的态势感知能力。 　　传感器融合技术或许也可以称作“情报融合技术”——这也是当初数据融合研究小组对“信息融合”中“信息”一词的扩大化解释——因为该技术能够实现对所有数据的整合分析。在这一过程中，来自多个传感器（影像/雷达/信号情报/运动觉察器等）的定位与识别数据得到融合，生成一个有效的合成“图像”，并且能够消除重复轨迹和定位偏差，产生最准确的目标引导信息。其最终成果涵盖了视觉、电子与语言信息，情报评估能力完全达到了“1+1＞2”的效果。 　　美国海军协同作战能力系统（CEC）是传感器融合技术的早期典型应用实例。该系统由雷神公司（Raytheon）设计制造，结合AN/USG-2(V)型协同作战传输处理系统，能够实现作战舰艇与战机之间的系统信息共享，填补各系统信息覆盖范围的空白，理清模糊或不够全面的数据信息，从而提高应对空中与导弹袭击的防御能力。尤其在近海区域，由于地面情况复杂而难以获得可靠雷达图像的时候，效果更加明显。 　　2001年4～5月作战评估完成之后，CEC逐步被推广到整个美国舰队。 　　传感器融合技术具备强大优势 　　传感器融合技术的运用主要具有以下强大优势—— 　　传感器融合技术能够发挥出不同类型传感器之间的互补作用 　　举例来说，舰载红外搜索与跟踪系统（IRST）和多功能雷达目标指示数据相结合，就能够减少冗余信息，提高目标跟踪、分类与识别能力（尤其是在应对机动性与隐蔽性较强的威胁时），同时也能够有效缩短目标识别的时间。 　　对空中/地面的作战行动而言，在过去的二十几年里，传感器融合信息的发展促使印有作战信息的纸质作战地图，进化为计算机环境下的“地理空间信息”。判读分析，得出结论，做出决策，信息最终转化为地理空间情报——这便是地理空间情报系统（GISs）。其已经成为数字化战场的一种重要工具，在C4ISR战略系统或者区域性战术指挥与控制应用系统中发挥着构建性作用。 　　如果某份信息中含有一个可确认的位置，那么它就可以进入地理空间情报系统，转化为电子地图的一部分。2011年1月，英国国防部的John Kedar上校在伦敦举行的国防地理空间情报会议上说，此类信息正逐步成为“情报的基石”。而这一点也得到另一位重要与会者，英国国防部皇家空军中将Stuart Peach的肯定。Stuart Peach说，在阿富汗赫尔曼德河地区活动的特遣部队能够得到高达352层级的地理空间情报数据，其中包括地图、地质概况、气象、农业、种族分布以及各种来源的图像资料。因此，这种传感器融合系统——地理空间情报系统正快速成为军事行动中不可或缺的组成部分。 　　作为情报的一种类型，图像资料的重要性当然毋庸置疑。对同一地区24小时前后两张图片进行对比，就可能发现重要变化，比如某个目标的进入情况。更长期的跟踪就可以了解特定区域的“常态”情况。 　　各种类型的图像——光电（EO）、红外（IR）、合成孔径雷达(SAR)图像，都属于地理空间情报的数据层。图像的来源平台也多种多样：卫星、侦察机、直升机、无人机以及陆基或海基系统。这些图片可以是原始的或处理过的，也可以是来自单个来源或者融合创造出来的，通常都会在地面站或者一组处理器与显示器中汇总，然后再由复杂的相关软件进行处理。 　　英国情报开发系统是一种对各种传感器得到的图像进行综合处理的系统。这套系统由古德里奇（Goodrich ISR）公司的传感器地面站升级而来，升级后被命名为“攻击者”，能够处理的输入数据包括全动态视频影像、合成孔径雷达/地面移动目标指示器（SAR/GMTI）影像、光电或者红外传感器所获信息，以及二级情报素材，比如静止图像、人力情报报告、地理空间情报系统图绘信息和来自军队保护传感器的信息。按照古德里奇公司的说法，“攻击者”系统能够完成图像及相关元数据的存档，并以接近实时的速度向客户端进行群发。 　　另一套最新面市的产品是以色列拉斐尔先进防务系统公司（Rafael Advanced Defense Systems of Israel）的ImiLite多信源多任务图像情报处理系统。其设计理念就是以统一方式接收、开发、处理多信源图像和数据，通过网络向获得授权的终端用户与客户端发送相关报告和素材。 　　ImiLite图像情报处理系统包括3个子系统：高级IP服务器组件，能够对光电、红外、合成孔径雷达/地面移动目标指示器、影像传感器的原始数据同时接收并实时进行空间参照对比；可升级地理空间情报系统数据库，能够快速记录、存取原始与已处理图像数据和数据层，并深入进行图像分析与研究；高级多用户图像开发系统，能够显示、处理、开发、分析并发送以各种标准或客户定制标准形成的报告。 　　其实，第3个子系统——高级多用户图像开发系统基本上是为了与该公司的Reccelite吊舱协同而设计的地面开发系统。荷兰和意大利空军（此前还有德国空军）在阿富汗战场都应用了Reccelite吊舱系统。该系统可收集“苍鹭”无人机的光电/红外信息以及合成孔径雷达/地面移动目标指示器所获信息。 　　拉斐尔公司表示，ImiLite系统已经获得数家潜在客户的青睐，其中包括英国国防部。 　　传感器融合技术能够提高图片的清晰度 　　在只有一种类型传感器的情况下，可能会因为天气或战场情况，无法获取目标区域的清晰图片。比如，光电/红外图片就会因为天气而出现模糊的情况，但是只要覆盖上一张合成孔径雷达的图片，云层之后的目标就无处藏身了。 　　雷达对于垂直目标更加灵敏——比如墙体、建筑物、树木和桅杆——而光电成像则对物体表面比如颜色等参数更加敏感。将光电成像的图片，覆盖到合成孔径雷达成像的图片，能够提高识别目标的能力,并且可以确认某个地点在不同时间点的变化情况。对两张不同时间拍摄的照片测量对比，根据波长的变化可以精确测定出土壤的变化——可能埋入了简易爆炸装置或者曾有可疑车辆经过。

写给新人数据挖掘基础知识介绍对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。基本概念数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。1、关联分析 association analysis　　关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。2、聚类分析 clustering聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚 类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。3、分类 classification分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这 种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。4、预测 predication预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。5、时序模式 time-series pattern时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。6、偏差分析 deviation在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。基本技术1、统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。2、聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。3、决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。4、人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。5、规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …6、可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。实施步骤数据挖掘的过程可以分为6个步骤：1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。控制得到普遍承认。应用现状人工智能研究领域的科学家普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，信用卡使用率增加了10％ 一15％。AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。以上是小编为大家分享的关于写给新人数据挖掘基础知识介绍的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据在保险中的实时应用几十年来，保险业一直在努力处理交易和风险管理方面的数据。电信与数据融合的前沿趋势让保险公司对客户行为有了新的认知，而这被称之为“大数据”。数据具有广泛性、多样性的特点，特别是能将传统的关系型数据库管理技术推向极致，并且让人们越来越关注数据管理的新方法。大数据、分析和数据管理齐头并进；美国1.1万亿美元保险市场的各家公司正在争先恐后地开展自己的数据分析实践。大数据的实时应用案例大数据技术可以使公司评估非结构化数据由不可行变为可行。这里将介绍一些大数据技术在保险领域的应用案例。欺诈识别大数据已经帮助保险人做出了改变。而今他们超越了以索赔为中心和以人为中心的算法欺诈检测技术。这些技术侧重于分析索赔方、保险供应方和其他的信息来源（例如，同一个被保险人提交了多少份类似的索赔请求），并扩展到防火墙之外的数据源，以便基于外部信息分析（例如队列分析 - 使用一个人的社交圈子来分析相关个体之间的类似行为），这里考虑到的是一群互相联系的人而不仅仅是一个人。在美国，每年健康保险欺诈给保险业带来大约700亿到2600亿美元的损失；欧盟也有300亿到1000亿美元的损失。欺诈检测和预防主要通过两种方法实现：基于实时数据分析的欺诈审计规则（基于历史数据的传统类型）欺诈预测记分卡（基于实时数据的新类型）客户关系管理(CRM)所有的非结构化数据都可以提供给所有的保险公司，这可以成为“大数据分析”方法的基础。一些非结构化数据源包括:客户线上文档如果这些文档可以被轻松搜索到并且能汇集到企业的数据管理平台，那么保险公司就可以获得关于客户的大量信息，包括对非标准、非结构化的生命健康的医疗报告信息，以及再保险和大型商业财产保险部门的信息。客户关怀通话记录这些内容包含了客户来电自由形式的代表性评论，这些评论可以用来进行市场情绪调研，有助于形成策略和付诸实践，以提高客户的保留率，减少客户流失。点击流数据由面向客户的网站生成，可以分析这些数据，以发现显示客户倾向的浏览模式，尤其是当与呼叫中心记录相关的时候，找出那些客户在网络交互后立即呼叫的例子。索赔管理大数据也与索赔管理息息相关：运营商希望在索赔流程期间保存好图像、视频和文本标记(例如，来自警察检查员或拖车司机的汽车保险索赔的文本标记)。结合投保人和受益人几个实体(受益人、投保人、保险人)的汇总信息对非结构化数据的大数据分析变得尤为重要。承保在再保险和大型商业保险部门，大量的支持信息会作为信息提交的一部分(例如，损失历史、财产计划、车辆调度和董事的详细信息)。大数据技术使保险公司能够快速地存储和访问任何数据，以便他们能够通过分析来突出异常、某种模式和部分重点——这是人工阅读文档时代非常困难的事情。自动化数据管理的能力，以及记录支持文档的能力，使保险公司能够创建风险和客户档案，这在整个公司中都是统一可审计的并且能够提供丰富的分析资料。

何为融合 　　所谓融合实际上有两层含义，第一层含义是在数据传输方面。以前分别基于PSTN电话网上的语音数据和基于有线电视同轴电缆上的视频数据，以及基于IP的信息数据，都被整合在一个网络中进行传输，这个物理媒介就是融合网络。它统一了在不同网络上传输的多种数据。但是融合网络还有一层含义是在应用层面。它把以前各种异构网络上的应用全部整合到一个IP网络上，从而实现在应用上的大统一，这是一种更直观的理解。 　　统一的TCP/IP协议使各种基于IP的业务都能互通，如数据网络、电话网络、视频网络都可融合在一起。这种融合技术有很多优势，如企业在现有设施基础上，通过融合技术将数据、语音及多媒体信息建立在统一网络平台上，既降低了管理和企业运 营的成本，又提高了企业工作效率。融合技术的迅猛发展又将使网络本身增加很多新的延展特性。 　　由于IP对物理距离不敏感，因此，融合将有助于解决劳动力紧缺的问题。人们几乎可以在任何时间、任何地点实现工作和生活需求，如可以利用一条线路使移动用户具有局域网接入、Internet接入、PBX分机、语音邮件以及高速拨号等相关特性。 　　推进网络融合的因素 　　追求高效的通信技术手段，提高效率，降低成本，一直是企业IT建设的关注点。以前人们试图在ATM和帧中继网络上实现多业务复用系统，把话音、传真、留言放在同一终端设备上。这几年来，新的话音压缩技术、IP网络上的H.323和SIP呼叫信令技术、媒体流传输技术的商业应用突破，都为企业更有效地利用单一通信平台完成商业通信开辟了新的道路。 　　以前企业通常需要几个独立的网络来组成，如企业的话音通信系统，由企业的内部程控电话交换系统，连接公共电话系统的PSTN组成。任何跨区域/机构的通话业务都需要支付额外费用。同时企业通常还拥有内部数据通信网（Intranet）系统，由数据局域网和租用公共通信专线或采用虚拟专线（VPN）连接各个分支机构和远程移动用户。 　　实施融合网络则能改变传统企业的业务通信系统，这就需要摒弃那些只能提供部分通信服务的、多个分离的专用系统，转而融合这些分离的企业话音、数据网络和业务，创新和提升资源利用，使之能够在统一的平台上支持话音、数据、兼视频业务，降低成本，开拓企业新应用和服务。 　　融合网络解决方案还可以消除企业机构和员工之间的通信距离界限，为员工及业务伙伴之间提供更好的协同工作环境。便捷、有效的通信手段可带来更好的客户服务，从而加强公司与客户的关系。此外，一体化和简洁的通信能够提高生产力，让员工能够更有效地完成工作，并且按优先次序处理重要信息。随着流动性及灵活性的提升，员工可以随时随地工作，并能保持甚至提高工作质量。 　　和所有的新兴技术一样，融合网络技术的真正价值在于如何利用先进的技术系统帮助用户降低成本、提高效率、通过赢得客户的认同增加竞争优势。实现融合网络的核心就是在统一从有线网络到无线网络的平台上，真正将话音、数据、视频应用技术融合成为突破商业通信障碍的利剑，最终服务于客户。 　　另外，光通信技术的发展为融合网络的发展提供了必要的带宽和传输质量的保障。随着计算机网络带宽的不断提高和IP服务质量的不断改善，在数据网上传输视频信号已逐渐成为可能。目前已经有了很多种视频应用，例如远程监控、视频点播、电视会议、远程教学等等。伴随着网络传输技术的不断发展，一个企业，尤其是能够拥有一个高带宽的企业网络，将可以非常容易地利用这个高带宽的融合网络，传输视频信号以及其他多业务数据信息。 　　部署融合网络前的关注点 　　对许多企业而言，如何同时实现数据、语音以及多媒体信息的高质量传输，成为影响企业高效运作的重要因素。 　　但事实上，企业在实施融合网络前，会考虑很多实际的问题： 　　首先是融合的质量。服务质量在IP语音解决方案领域一直备受关注。在管理完善、带宽充足、延迟特性良好的IP网络上，也需要保障服务质量，以达到对语音、数据及视频业务的优先排序。由于局域网同广域网及Internet之间的互联，服务质量监控和管理的复杂性也随之增加了。可用性是融合质量的重要体现，能否达到7×24小时的服务非常重要。此外考虑到视频业务对带宽的需求，带宽容量也是网络融合质量的一个前提。 　　其次是融合网络的安全性。通过交换型局域网或专用IP局域网传输的基于IP的语音业务是相对安全的，但如果在Internet上或配置为共享广播区域的局域网上传输，则存在很大安全隐患。对于没有采用专线的用户来说，这一问题更加突出。语音加密并结合能够减少延迟的辅助处理器是一个可行之路，当然，同时还要采用VPN和防火墙技术。网络的可移动性和灵活性对融合的成本有着直接的影响，因此也是用户关注的焦点。 　　具体要求具体对待 　　对许多企业而言，如何实现IP网络下各种信息的融合，才能节约企业运营成本、提高企业工作效率，是一个必须考虑的问题。在考虑建设和管理融合网络的基础搭建前，关键是如何把应用融合在一起。 　　第一，融合网络需要提高可用性 　　网络上的应用越来越多，造成网络的流量越来越大，尤其是需要高带宽支持的应用更是消耗了大量带宽。大量应用无序竞争使得关键业务无法保障、服务质量急剧下降。 　　当然增加带宽是一个方案，这也是目前较通常的做法，但其结果是成本的无休止的增加，以及即使这样也无法从机制上保障业务质量的无奈。随着新应用的出现和现有应用的频繁使用，网络资源必定出现竞争压力。因此需要规范、控制应用占用资源的优先级别。 　　第二，融合网络需要更高的安全性 　　为了加强竞争优势，企业的传统应用越来越多的移植到基于网络的系统上，实现深层次的融合网络。正因为如此，企业也面临着前所未有的安全风险。如何简单、及时的实施信息资源的访问控制和授权用户的网络接入成为融合网络管理者亟待解决的问题。 　　第三，融合网络的设计需要考虑的问题 　　在设计阶段，凭借一些网络工具和服务商能够向融合网络用户提供总体评估，其中包括有关提高企业融合网络中语音服务质量（QoS）的精确细节。例如，网络工程师通过网络发送模拟VoIP呼叫，并使用网络评估工具在网络上收集有关抖动、延迟和丢包等可能降低语音QoS因素的数据。这些信息同时发送给数据库工具，数据库工具能够分析有关合成语音通信以及呼叫路径中每台路由器和交换机使用情况与性能状况的数据。最终，这些分析将帮助工程师确定融合通信瓶颈等潜在问题，并避免融合网络安装后的性能问题。 　　网络融合是趋势所在 　　随着越来越多的语音应用相继被开发出来。IP协议的服务质量也得到了不断的改善，在数据网上打电话已经成为现实。这一现实使得原本非常昂贵的长途电话变得非常便宜。随着技术的发展，电话网络和数据网络逐渐合二为一，即话音信号通过数据网络传输已经成为现实和普及的趋势。电话网络和数据网络的合并将大大降低通讯网络的运营成本，简化网络的管理，对于用户来说，最大的好处就是节省了费用。 　　融合网络不仅仅带来了成本的节省和网络管理的简化，此外其最大的益处在于IP技术满足了移动和便捷性的需求。移动的便捷性则在于，通过IP网络，可以实现PC和PC、PC和电话、电话和电话的对接。很多企业愿意采用新的技术来提高生产效率，节约成本。全球性企业和经济全球化的趋势，需要企业融入一个全球化的架构，融合网络的架构是全球化的，在有互联网的地方，就可以和合作伙伴进行语音和数据通讯。 　　基于融合网络的IP电话代表的是一种工作方式、一种沟通的途径，现代化企业的通信应该是基于IP融合网络的通信，其中包括语音、视频、即时短信、传真、呼叫中心、CRM系统等。由于采用了基于IP的语音和数据融合网络，办公效率将会大大提高。