数据layer融合，我们认为地学数据 融合的关键问题是:①空间遥感数据和地面调查-。(2)地面测量值在数据和融合之间；③不同空间测量方法获得的数据-1/之间；④定量数据和实证、博学数据-1/①普通地学数据整合方式为:1、数据包括传感器采集/123，2.一是初级滤波，主要是第一次对数据进行不同数量级、不同维度、不同形式的归一化；3.然后初级处理就是各种数据套的操作。
cloudcomputing是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供可动态扩展且往往是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。在过去，云经常被用来表示电信网络，后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。所以云计算甚至可以让你体验到每秒10万亿次的计算能力。如此强大的计算能力，可以模拟核爆炸，预测气候变化和市场发展趋势。
云计算有很多定义。对于什么是云计算，至少有100种解释。现阶段被广泛接受的是NIST的定义:云计算是一种按使用付费的模式，提供可用、便捷、按需的网络接入，进入一个可配置的计算资源池(包括网络、服务器、存储、应用软件和服务)，只需很少的管理工作或与服务提供商很少的交互就能快速提供。
因为传感器。当传感器工作时，它将执行数据-1/，因此可以提高应用程序数据-1/技术的性能。数据 融合技术是指利用计算机在一定准则下自动分析和综合时间序列中获得的一些观察信息，以完成所需的决策和评估任务的信息处理技术。
3、多源遥感 数据 融合的概念及其意义多源遥感数据 融合指不同遥感传感器获得的多源遥感数据，这些-1通过一定的方法和技术组合起来，这种融合模式可以利用各种波段、分辨率和遥感传感器的优势，从而提高遥感的质量和精度数据为地球科学、环境监测、资源调查和管理提供更加丰富和准确的信息。多源遥感数据 融合具有以下重要意义:提高遥感的精度和可靠性数据:不同遥感传感器获得的数据具有不同的特性，因此通过多源遥感可以利用各种传感器的优势，避免单一传感器的缺陷-1
4、 数据层 融合,特征层 融合,决策层 融合中哪一种 融合更精确数据融合更准确。从表现形式上看，地学数据可分为以下几类:①地质、地球物理、地球化学调查数据；②地形图、地质图、遥感图等图形图像数据；③各种经验性和描述性数据。鉴于目前的研究现状，我们认为地学数据-1/的关键问题是:①空间遥感数据和地面调查数据；(2)地面测量值在数据和融合之间；③不同空间测量方法获得的数据-1/之间；④定量数据和实证、博学数据-1/①普通地学数据整合方式为:1、数据包括传感器采集/123。2.一是初级滤波，主要是第一次对数据进行不同数量级、不同维度、不同形式的归一化；3.然后初级处理就是各种数据套的操作。
5、 数据 融合技术有什么用途?数据融合技术是高级战斗管理和C1。数据融合技术还处于初级发展阶段，急需开展理论和实现技术的开创性研究。虽然起步较晚，但可以借鉴国外的成果和经验，努力在目标关联、跟踪识别、融合算法等基础理论上取得突破，着手建立中国的c，随着系统的日益复杂，依靠单一传感器监测物理量显然是有限的。因此，在故障诊断系统中，采用多传感器技术来监测各种特征量(如振动、温度、压力、流量等。)，而这些传感器的信息是融合，从而提高故障定位的准确性和可靠性。此外，人工观测也是故障诊断的重要信息源。但这种信息来源往往因为不方便量化或者不够准确而被忽视。
通过information 融合，对多个传感器检测到的信息和观测到的事实进行科学合理的处理，可以提高状态监测和故障诊断的智能化程度。信息融合是利用计算机技术对来自多个传感器或多源的观测信息进行分析和综合处理，从而获得决策和估计任务所需信息的处理过程，另一种说法是信息融合即数据 -1/。但它的内涵更广、更准、更合理、更普遍，不仅包括数据，还包括信号和知识。
