数据挖掘与信息融合技术研究.pdf

数据挖掘与信息融合技术是大数据处理领域中两个重要的研究方向。数据挖掘是指从大量数据中发现趋势或模式的过程，它也被称作数据库中的知识发现。数据挖掘的技术方法可以包括分类、回归、聚类、关联规则、神经网络等。在进行数据挖掘时，通常会用到统计和机器学习算法，从数据中找到潜在的、有意义的信息和模式。这些信息和模式对决策者进行决策有重要的参考价值，能够帮助他们理解数据背后的规律，并预测未来的发展趋势。 信息融合技术最早出现在军事领域，其定义为多层次、多方面的信息综合处理过程。随着信息技术的发展，信息融合技术逐渐涵盖了更广义的概念。信息融合技术的目标是将来自多个源的数据进行处理，通过对数据的检测、估计和组合来获得对被观察对象更全面、更准确的认识。在实际应用中，信息融合技术能够处理多种类型的数据，例如文字、图像、声音等，并能有效地对这些数据进行分析，以辅助决策过程。 信息融合与数据挖掘虽然在处理数据的原理和技术上存在差异，但它们在功能上可以相互补充。数据挖掘能够自动建立模型并从中发现模式，而信息融合则需要在已有的模型基础上进行，利用已知信息对目标进行识别和分析。在实际工程应用中，信息融合技术可以在数据挖掘之前应用于不同样本的数据，通过有效的综合来改善数据挖掘的效果。两种技术的结合使用可以更有效地解决复杂的数据处理问题，并帮助人们完成更为复杂的分析任务。 国内外对信息融合技术的研究现状显示，该技术最早起源于军事领域，并且在军事应用中得到了迅速发展。随着时间的推移，信息融合技术逐渐从军事领域扩展到了航天、目标检测与跟踪、智能机器人与车辆、无人驾驶飞机、图像分析与理解、惯性导航、火车定位、模式识别等多个非军事领域。在这些领域中，信息融合技术的主要应用包括态势评估、目标识别、环境感知、资源管理和决策支持等。 在我国，信息融合技术的研究起步较晚，但在上世纪80年代初开始逐渐受到关注，随后在90年代形成了研究高潮。尽管我国在这方面的研究与应用起步较晚，但随着国家对信息融合技术的重视程度提高，相关研究工作取得了长足进展，并在多种领域中得到应用。 结合数据挖掘与信息融合技术，能够实现对海量数据的有效处理和分析，为决策者提供科学的决策依据。随着计算机技术和传感器技术的不断进步，信息融合技术在未来的应用前景非常广阔。不仅限于军事领域，它还将继续向航天、交通、医疗、工业自动化等领域渗透，为各类复杂系统的智能化发展提供强有力的技术支持。