[ 導讀 ] 數據融合的方法普遍應用在日常生活中，比如在辨別一個事物的時候通常會綜合各種感官信息，包括視覺、觸覺、嗅覺和聽覺等。單獨依賴一個感官獲得的信息往往不足以對事物做出準確的判斷，而綜合各種感官數據，對事物的描述會更準確。

　　現代的社會生活，讓每個人都不堪重負，讓自己的生活環境變的輕松愉快，成為每個疲憊不堪的城市人的理想。每當清晨，窗簾會適時自動打開將第一縷陽光灑滿你房間;當你將手掌貼在衣柜門上，衣柜就會檢測到你的體溫，并綜合氣溫為你搭配著裝;家里的冰箱會對其中的食物進行監控，提示哪些食物即將過期，如果某些食物短缺，也會自動地聯系超市幫助訂購.......現在被統一稱為智能家居，這些都將是物聯網時代下能夠實現的輕松生活。

　　物聯網技術采用射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備采集物體信息，使物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。

　　物聯網通過各式各樣的傳感器抓取信息，隨之而來的，就是如何處理急速膨脹的數據?又怎樣讓這些數據產生智慧呢?這無疑對數據挖掘技術提出了新的挑戰。數據挖掘在這里只是一個代表性概念，它是一些能夠實現物聯網“智能化”、“智慧化”的分析技術和應用的統稱。細分起來，包括數據挖掘和數據倉庫、計算智能、人工智能、專家系統、決策支持等技術和應用。

　　在通常情況下，數據分析的步驟是：首先收集數據，將其存儲在數據庫中，再用模型對數據庫進行搜索，這種高度結構化的方式通常需要耗費很多時間;其次要對收集的數據進行融合，該過程是對多維數據或信息進行處理，組合出更有效、更符合用戶需求的數據;最后用先進的軟件算法在數據流入同時即對其進行分析，讓程序在短時間內對環境變化做出智能的回應。

　　數據融合的方法普遍應用在日常生活中，比如在辨別一個事物的時候通常會綜合各種感官信息，包括視覺、觸覺、嗅覺和聽覺等。單獨依賴一個感官獲得的信息往往不足以對事物做出準確的判斷，而綜合各種感官數據，對事物的描述會更準確。

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