摘要:介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本概念和內(nèi)容,分析了該技術(shù)在森林防火、森林蓄積特征的估計(jì)和更新、森林資源調(diào)查等方面的應(yīng)用,提出該技術(shù)可應(yīng)用于木材無損檢測(cè)及精確林業(yè)。融合機(jī)器視覺、X射線等單一傳感器技術(shù)檢測(cè)木材及木制品,可以更準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)檢測(cè)出木材的各種缺陷;集成GPS、GIS、RS及各種實(shí)時(shí)傳感器信息,利用智能決策支持系統(tǒng)以及可變量技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)基于自然界生物及其賴以生存的環(huán)境資源的時(shí)空變異性的客觀現(xiàn)實(shí),建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合傳感器無損檢測(cè)精確林業(yè)應(yīng)用

多傳感器融合系統(tǒng)由于具有較高的可靠性和魯棒性,較寬的時(shí)間和空間的觀測(cè)范圍,較強(qiáng)的數(shù)據(jù)可信度和分辨能力,已廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、交通管制、機(jī)器人、海洋監(jiān)視和管理、目標(biāo)跟蹤和慣性導(dǎo)航等領(lǐng)域[1,2]。筆者在分析數(shù)據(jù)融合技術(shù)概念和內(nèi)容的基礎(chǔ)上,對(duì)該技術(shù)在林業(yè)工程中的應(yīng)用及前景進(jìn)行了綜述。

1數(shù)據(jù)融合

1.1概念的提出

1973年,數(shù)據(jù)融合技術(shù)在美國國防部資助開發(fā)的聲納信號(hào)理解系統(tǒng)中得到了最早的體現(xiàn)。70年代末,在公開的技術(shù)文獻(xiàn)中開始出現(xiàn)基于多系統(tǒng)的信息整合意義的融合技術(shù)。1984年美國國防部數(shù)據(jù)融合小組(DFS)定義數(shù)據(jù)融合為:“對(duì)多源的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行多方的關(guān)聯(lián)、相關(guān)和綜合處理,以更好地進(jìn)行定位與估計(jì),并完全能對(duì)態(tài)勢(shì)及帶來的威脅進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估”。

摘要：介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本概念和內(nèi)容，分析了該技術(shù)在森林防火、森林蓄積特征的估計(jì)和更新、森林資源調(diào)查等方面的應(yīng)用，提出該技術(shù)可應(yīng)用于木材無損檢測(cè)及精確林業(yè)。融合機(jī)器視覺、X射線等單一傳感器技術(shù)檢測(cè)木材及木制品，可以更準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)檢測(cè)出木材的各種缺陷；集成GPS、GIS、RS及各種實(shí)時(shí)傳感器信息，利用智能決策支持系統(tǒng)以及可變量技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于自然界生物及其賴以生存的環(huán)境資源的時(shí)空變異性的客觀現(xiàn)實(shí)，建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)融合傳感器無損檢測(cè)精確林業(yè)應(yīng)用

多傳感器融合系統(tǒng)由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時(shí)間和空間的觀測(cè)范圍，較強(qiáng)的數(shù)據(jù)可信度和分辨能力，已廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、交通管制、機(jī)器人、海洋監(jiān)視和管理、目標(biāo)跟蹤和慣性導(dǎo)航等領(lǐng)域。筆者在分析數(shù)據(jù)融合技術(shù)概念和內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對(duì)該技術(shù)在林業(yè)工程中的應(yīng)用及前景進(jìn)行了綜述。

一、數(shù)據(jù)融合

1.1概念的提出

1973年，數(shù)據(jù)融合技術(shù)在美國國防部資助開發(fā)的聲納信號(hào)理解系統(tǒng)中得到了最早的體現(xiàn)。

摘要對(duì)于油田信息化建設(shè)而言，建立一個(gè)高度共享、界面友好、高效運(yùn)行的數(shù)據(jù)融合平臺(tái)有著重要而深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。經(jīng)過深入調(diào)研和分析，該文結(jié)合國內(nèi)外數(shù)據(jù)中心建設(shè)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)歸納總結(jié)了影響數(shù)據(jù)融合平臺(tái)建設(shè)成敗的五大關(guān)鍵技術(shù)因素。并在此基礎(chǔ)上，提出了以虛擬數(shù)據(jù)倉庫為核心的油田數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)路線。

關(guān)鍵詞虛擬數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)中心；聯(lián)邦；信息門戶；元數(shù)據(jù)

1引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，國內(nèi)外各大石油公司的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)表現(xiàn)在信息技術(shù)應(yīng)用的競(jìng)爭(zhēng)，都在設(shè)法借助信息技術(shù)的力量，尋找新的增長點(diǎn)，從石油天然氣行業(yè)的上、中、下游陸續(xù)建立了各類信息系統(tǒng)，歷經(jīng)數(shù)十年，投資數(shù)十億美金不等。

另一方面，國內(nèi)大多數(shù)油氣田，現(xiàn)有的信息系統(tǒng)多為自主開發(fā)和部分引進(jìn)系統(tǒng)。已經(jīng)完成的各類專業(yè)應(yīng)用軟件、專業(yè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫等分別建立在不同的平臺(tái)上，數(shù)據(jù)源各異，信息標(biāo)準(zhǔn)不一、相互獨(dú)立，信息來源渠道分散并分別集中在不同的層次，相互間難以實(shí)現(xiàn)不同層次信息交換；這些系統(tǒng)不僅各自獨(dú)立，分散，甚至存在某些數(shù)據(jù)重復(fù)建設(shè)的情況，數(shù)據(jù)冗余嚴(yán)重，同一份數(shù)據(jù)重復(fù)出現(xiàn)在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中，存在數(shù)據(jù)不一致的風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)中心（數(shù)據(jù)融合平臺(tái)）通過將油田各應(yīng)用系統(tǒng)有機(jī)集成和業(yè)務(wù)重組，最終構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)的、集成的、能夠包容各業(yè)務(wù)流程的數(shù)據(jù)中心體系架構(gòu)和數(shù)據(jù)交換和共享平臺(tái)，支持分散的、松藕合的分布式應(yīng)用集成。大大地避免油田在信息系統(tǒng)方面重復(fù)建設(shè)，重復(fù)投資，為油田節(jié)省大量的資金。

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摘要:為了更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)城市地鐵交通中動(dòng)態(tài)變化的客流量,通過分析城市地鐵交通客流量的特點(diǎn),提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的預(yù)測(cè)方法。這種方法根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)各屬性的特點(diǎn),將采集的數(shù)據(jù)提取出多個(gè)相關(guān)序列。在此基礎(chǔ)上對(duì)各序列采取不同的處理、預(yù)測(cè)方法,再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合。這種方法可用于數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的各種領(lǐng)域。實(shí)驗(yàn)表明,采用這種方法可以有效地改善數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的誤差。

關(guān)鍵詞:鐵路交通;信息預(yù)測(cè);數(shù)據(jù)融合;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在城市地鐵交通中,各車站交通流量信息(如候乘數(shù)量、下車數(shù)量等)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)有利于地鐵運(yùn)行高效、及時(shí)地調(diào)度,從而既達(dá)到增加效益的經(jīng)濟(jì)目的,又可以更好地滿足人們的乘車需求。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法有回歸分析算法以及Kalman濾波等。這些方法假定過程是平穩(wěn)的,系統(tǒng)是線性的,系統(tǒng)的干擾是白噪聲,因此在線性系統(tǒng)平穩(wěn)的隨機(jī)時(shí)間序列預(yù)測(cè)中能夠獲得滿意的結(jié)果。然而,交通問題是有人參與的主動(dòng)系統(tǒng),具有非線性和擾動(dòng)性強(qiáng)的特征,前述方法難以奏效,表現(xiàn)為以下缺點(diǎn):①每次采樣的數(shù)據(jù)變化較小時(shí)適用,數(shù)據(jù)變化大誤差就大;②預(yù)測(cè)值的變化總是滯后于實(shí)測(cè)值的變化;③無法消除奇異信息的影響?；谛〔ǚ治龅膭?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法以小波變換后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),克服了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法不能消除奇異信息的缺點(diǎn),有效地預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)的流量信息[1]。但該方法只能對(duì)單個(gè)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行處理,而事實(shí)上能夠用于預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)可以是多方面的。

數(shù)據(jù)融合(Data2Fusion)技術(shù)起源并發(fā)展于軍事領(lǐng)域,主要用于目標(biāo)的航跡跟蹤、定位與身份識(shí)別以及態(tài)勢(shì)評(píng)估等[2]。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)大多采用概率理論(如Bayes決策理論)對(duì)多種信息的獲取與處理進(jìn)行研究,從而去掉信息的無用成分,保留有用成分[3]。在信息處理中,分別運(yùn)用各種體現(xiàn)數(shù)據(jù)不同屬性特征的方法處理(如預(yù)測(cè))后進(jìn)行融合是一個(gè)有待深入研究的問題。為了充分利用各方面已有的數(shù)據(jù),獲得可靠的交通流量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),本文借鑒數(shù)據(jù)融合的基本思想,提出了在數(shù)據(jù)處理方法上的融合預(yù)測(cè)方法。

1流量融合預(yù)測(cè)模型

1.1預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)

摘要:環(huán)境質(zhì)量與我國民眾的身體健康以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著緊密聯(lián)系，隨著我國環(huán)境監(jiān)測(cè)工作的不斷深入，越來越需要對(duì)多個(gè)維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，所以也為數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展提供了寶貴機(jī)遇。基于此，本文將以闡述數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本概念為切入點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用進(jìn)行分析，以供參考。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合技術(shù);環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò);應(yīng)用分析

自改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了十分顯著成績(jī)，但是隨之而來的便是我們賴以生存的環(huán)境受到越來越嚴(yán)重的破壞。因此，為了改善我國環(huán)境質(zhì)量，我國加大了環(huán)境治理力度，同時(shí)也為環(huán)境監(jiān)測(cè)提出了更加嚴(yán)格的要求。在環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，需要對(duì)很多數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，以此來為后續(xù)環(huán)境治理工作的開展提供依據(jù)，而數(shù)據(jù)融合技術(shù)在其中有著較大的應(yīng)用潛力，所以加大對(duì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究就顯得很有必要。

1數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述

1．1數(shù)據(jù)融合技術(shù)的含義。所謂數(shù)據(jù)融合技術(shù)，指的是通過采集數(shù)據(jù)信息，并加以綜合分析，從而為接下來的決策提供必要的依據(jù)。對(duì)于數(shù)據(jù)融合技術(shù)來說，其在出現(xiàn)早期主要是應(yīng)用在軍事領(lǐng)域，并且隨著智能技術(shù)的不斷發(fā)展，將數(shù)據(jù)技術(shù)與智能化技術(shù)相結(jié)合，從而為數(shù)據(jù)融合技術(shù)的出現(xiàn)奠定了寶貴基礎(chǔ)。在使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)時(shí)，信息數(shù)據(jù)通過各類傳感器進(jìn)行采集，并最終匯聚到信息系統(tǒng)中進(jìn)行處理，最終將信息以波形、數(shù)據(jù)的形式表現(xiàn)出來，使人們可以更加直觀地看到數(shù)據(jù)信息，有助于提升工作效率。1．2數(shù)據(jù)融合的原理與過程。通常來說，數(shù)據(jù)融合分為兩個(gè)階段，即:數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)融合。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，其可對(duì)遙感圖像、大氣等參數(shù)進(jìn)行糾正，并調(diào)節(jié)與匹配立體空間。在調(diào)節(jié)、匹配遙感影像空間時(shí)，數(shù)據(jù)融合通常會(huì)根據(jù)特征、空間等信息來進(jìn)行匹配，并采用現(xiàn)代化的算法來找出多幅圖像中最為顯著的特征，有助于更有效的構(gòu)建不同影像中的映射關(guān)系，降低數(shù)據(jù)誤差。在數(shù)據(jù)融合階段，需要對(duì)多個(gè)傳感器中的信息源數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并予以融合、分析，有助于提升位置信息與環(huán)境數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度。環(huán)境監(jiān)測(cè)人員可根據(jù)實(shí)際需求選擇需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)算，從而使數(shù)據(jù)信息更加精準(zhǔn)，為后續(xù)工作的開展提供真實(shí)、可靠的數(shù)據(jù)支持，最大限度的提升環(huán)境監(jiān)測(cè)質(zhì)量。

2構(gòu)建環(huán)境監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的意義

摘要：云時(shí)代的到來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展帶來了海量的數(shù)據(jù)、種類繁多的業(yè)務(wù)以及日益增長的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，與此同時(shí)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的部署、運(yùn)維和管理也迎來巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備無法智能配置策略，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，網(wǎng)絡(luò)管理人員無法快速鎖定并解決網(wǎng)絡(luò)問題。SDN(SoftwareDefinedNetwork，SDN)的出現(xiàn)給傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)無法適應(yīng)現(xiàn)在快速發(fā)展的云計(jì)算業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀帶來了轉(zhuǎn)機(jī)。本文主要講述SDN基本原理及框架，討論利用SDN解決校園網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有問題的方案。

關(guān)鍵詞：SDN；校園網(wǎng)；負(fù)載均衡

智慧校園是數(shù)字化校園的延伸產(chǎn)物，是信息化技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果。目前，國內(nèi)外高校都致力于建設(shè)智慧化校園，為此做出了大量的建設(shè)方案并實(shí)施了一系列的措施，目的就是更快更好的打造出一條適合自身發(fā)展的信息化建設(shè)道路。智慧校園全面提升了高校教學(xué)質(zhì)量和管理水平，推動(dòng)了高校信息化建設(shè)進(jìn)程[1]。在信息化快速發(fā)展的時(shí)代，高校教師和學(xué)生在日常的教學(xué)與生活中對(duì)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)以及多媒體設(shè)備的應(yīng)用越來越廣泛，教師的教學(xué)活動(dòng)、學(xué)生的學(xué)習(xí)與生活以及管理人員的管理工作等需求使得高校工作需實(shí)現(xiàn)信息化與智慧化。針對(duì)高校信息化與智慧化建設(shè)落后的現(xiàn)狀，提出大數(shù)據(jù)與云計(jì)算融合的高校智慧校園建設(shè)。

1關(guān)鍵技術(shù)

1.1大數(shù)據(jù)

信息化推動(dòng)高校智慧校園建設(shè)過程中出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出容量大、結(jié)構(gòu)多樣化、種類多、冗余以及更新速度快等特點(diǎn)[2]。為了保證學(xué)校各項(xiàng)工作的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析、處理與存儲(chǔ)。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集和深入挖掘，然后對(duì)挖掘出的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，采用的是分布式處理方式，最后對(duì)需要保存的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲(chǔ)以便隨時(shí)進(jìn)行查詢。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為提高高校的整體管理服務(wù)水平以及教學(xué)能力奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)具備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、信息收集、數(shù)據(jù)分析輔助決策、數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)交換共享等功能，是所有數(shù)據(jù)的匯聚中心，是智慧校園建設(shè)的核心部分，為學(xué)校師生提供全面的信息化服務(wù)。利用大數(shù)據(jù)可以對(duì)教學(xué)資源進(jìn)行共享，實(shí)現(xiàn)開放式教學(xué)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行分級(jí)教學(xué)或分層管理，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化、差異化以及個(gè)性化教育[3-4]。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)W(xué)生的學(xué)業(yè)、心理、就業(yè)以及生活進(jìn)行科學(xué)、合理、便捷且有效的管理。學(xué)校公共資源使用情況通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實(shí)時(shí)方便地掌握，然后反饋給師生和用戶，很大程度上促進(jìn)了公共資源的有效利用。后勤管理是一項(xiàng)繁雜的工作，大數(shù)據(jù)能夠?qū)δ芎倪M(jìn)行監(jiān)管，構(gòu)建綠色校園，還可以對(duì)維修進(jìn)行監(jiān)管以便提高服務(wù)水平。此外，在輔助決策中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也是非常廣泛的。

摘要：近年來隨著大數(shù)據(jù)、電視傳媒的迅速發(fā)展，我國廣播電視行業(yè)取得了顯著的發(fā)展成果，相關(guān)的廣播電視的編輯研究也受到了更多的關(guān)注和重視。本文從大數(shù)據(jù)融合背景下來對(duì)我國廣播電視編輯研究的現(xiàn)狀出發(fā)，分析了當(dāng)前我國在相關(guān)的研究領(lǐng)域所存在的問題，并結(jié)合實(shí)際情況分析了其發(fā)展的方向和趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；廣播電視編輯；研究現(xiàn)狀；發(fā)展趨勢(shì)

在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與人們的生活聯(lián)系日益密切，逐漸成為現(xiàn)代社會(huì)生活中必不可少的重要組成部分。在迎來重大發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，廣播電視行業(yè)也面臨著前所未有的壓力，如何在大數(shù)據(jù)融合背景下保證信息的真實(shí)性、嚴(yán)肅性和客觀性，如何保證廣播電視媒體的權(quán)威性和公信力，是廣播電視行業(yè)在大數(shù)據(jù)融合背景下所必須面臨的問題。因此，這也就促進(jìn)了廣播電視編輯研究的進(jìn)展，以期能夠?yàn)閺V播電視行業(yè)的發(fā)展提供方向和動(dòng)力。

1.大數(shù)據(jù)融合背景下廣播電視編輯研究發(fā)展的現(xiàn)狀分析

1.1廣播電視編輯研究的層次比較淺

從目前我國廣播電視編輯的相關(guān)研究成果可以看出，雖然大數(shù)據(jù)融合在我國得到了快速的發(fā)展，但是在廣播電視編輯研究領(lǐng)域還停留在比較低水平的階段。在研究的內(nèi)容來看，大部分的研究著作只是對(duì)廣播電視編輯的工作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，還有的只是對(duì)廣播電視各個(gè)環(huán)節(jié)的工作流程和注意事項(xiàng)的總結(jié)，在理論研究方面缺乏深度和思考，沒有從大數(shù)據(jù)融合背景下我國廣播電視編輯的表層現(xiàn)象出發(fā)，透過現(xiàn)象分析出其內(nèi)在的精華和本質(zhì)，缺乏對(duì)深層原因和本質(zhì)問題的探討和研究。這樣的研究和創(chuàng)作方式使得廣播電視編輯研究的成果表現(xiàn)出明顯的高重復(fù)率的特征，深層研究的缺乏使得廣播電視行業(yè)的很多工作人員在從事相關(guān)的研究和分析工作時(shí)都選擇從表層現(xiàn)象出發(fā)，對(duì)行業(yè)內(nèi)部及發(fā)展情況的表象進(jìn)行概括和總結(jié)，因而很多研究人員的研究?jī)?nèi)容都是互相重復(fù)的，僅僅局限于低層次的某些方面。因此可以看出，這樣淺層次的研究方式是無法推動(dòng)廣播電視行業(yè)相關(guān)理論研究的進(jìn)展的。一個(gè)領(lǐng)域，或者一個(gè)學(xué)科的研究工作的開展，必須建立在一個(gè)比較深層次的研究平臺(tái)上。簡(jiǎn)單地說，其特點(diǎn)可以概括為以下幾個(gè)方面：第一，研究的系統(tǒng)性和完整性。從當(dāng)前我國廣播電視研究的情況來看，大部分的研究工作還局限在對(duì)工作經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)現(xiàn)象的描述和總結(jié)上，而通常這些經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)象都是比較片面、不完整的，無法反映廣播電視行業(yè)的本質(zhì)和核心問題，這樣得來的研究成果也無法為廣播電視行業(yè)的深化發(fā)展做出貢獻(xiàn)。真正的研究工作要保證深入到問題的本質(zhì)和核心，保證研究?jī)?nèi)容的完整性、邏輯性和深刻性。第二，從具體到抽象。一項(xiàng)理論研究成熟與否的重要標(biāo)志就是要看其是否實(shí)現(xiàn)了從具體問題到抽象理論的升華。為了達(dá)成這一目標(biāo)，研究人員在研究問題時(shí)要將涉及到的因素充分、全面考慮到，保證理論成果的得出是建立在大數(shù)據(jù)融合背景的基礎(chǔ)之上，這樣才能夠保證該研究成果具有一般意義上的、普遍的指導(dǎo)意義。就大數(shù)據(jù)融合背景下廣播電視編輯研究的情況來說，很多研究只是對(duì)現(xiàn)象和經(jīng)驗(yàn)的描述和總結(jié)，并沒有上升到抽象出其本質(zhì)的高度，沒有對(duì)廣播電視編輯進(jìn)行深入的探討和分析。因此，總的來說，目前我國廣播電視編輯在研究領(lǐng)域還處于初步階段，仍停留在比較淺層次的水平。

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可靠性差、維護(hù)困難和未能直觀反映水質(zhì)情況的不足，設(shè)計(jì)了一種基于鴻蒙嵌入式系統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)?；邙櫭汕度胧较到y(tǒng)設(shè)計(jì)了傳感器各檢測(cè)參數(shù)的調(diào)理電路，通過WiFi技術(shù)將采集到的pH、TDS和濁度數(shù)據(jù)匯總至阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；經(jīng)阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)后，將檢測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送到PC端上位機(jī)軟件；上位機(jī)將接收的數(shù)據(jù)通過隸屬度中心法、加權(quán)平均法和D-S證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后可得到水質(zhì)情況。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較強(qiáng)的魯棒性并能夠準(zhǔn)確分析水質(zhì)情況。

關(guān)鍵詞：水質(zhì)監(jiān)測(cè)；鴻蒙嵌入式系統(tǒng)；調(diào)理電路；WiFi技術(shù)；云平臺(tái)；多傳感器數(shù)據(jù)融合

生活用水的衛(wèi)生安全與人體健康密切相關(guān)，因此對(duì)生活用水進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)具有重要意義[1]。隨著技術(shù)的發(fā)展，水質(zhì)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域已經(jīng)取得了諸多研究成果[2-5]。目前，多數(shù)水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無線傳輸和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，但仍然存在穩(wěn)定性和可靠性較差、維護(hù)困難和未能準(zhǔn)確分析水質(zhì)情況等問題。針對(duì)上述問題，設(shè)計(jì)了一種基于鴻蒙操作系統(tǒng)（HarmonyOperatingSystem，鴻蒙OS）的多傳感器數(shù)據(jù)融合的水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)水質(zhì)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，準(zhǔn)確直觀地獲得水質(zhì)情況。

1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。該系統(tǒng)共分為三部分：（1）數(shù)據(jù)采集層：鴻蒙OS是整個(gè)終端的核心，其主要作用在于接收傳感器的模擬信號(hào)，經(jīng)AD轉(zhuǎn)換和計(jì)算后通過內(nèi)部集成的WiFi模塊上傳到數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)層；（2）數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)層：是一種基于WiFi協(xié)議的信息傳輸平臺(tái)，終端節(jié)點(diǎn)連接上WiFi熱點(diǎn)后，再使用MQTT協(xié)議連接阿里云IoT平臺(tái)和人機(jī)交互軟件；（3）人機(jī)交互層：用戶和工程師站二者組成人機(jī)交互層，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)終端設(shè)備的業(yè)務(wù)管理。

2系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)融合傳感器無損檢測(cè)精確林業(yè)應(yīng)用

摘要：介紹了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本概念和內(nèi)容，分析了該技術(shù)在森林防火、森林蓄積特征的估計(jì)和更新、森林資源調(diào)查等方面的應(yīng)用，提出該技術(shù)可應(yīng)用于木材無損檢測(cè)及精確林業(yè)。融合機(jī)器視覺、X射線等單一傳感器技術(shù)檢測(cè)木材及木制品，可以更準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)檢測(cè)出木材的各種缺陷；集成GPS、GIS、RS及各種實(shí)時(shí)傳感器信息，利用智能決策支持系統(tǒng)以及可變量技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于自然界生物及其賴以生存的環(huán)境資源的時(shí)空變異性的客觀現(xiàn)實(shí)，建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。

多傳感器融合系統(tǒng)由于具有較高的可靠性和魯棒性，較寬的時(shí)間和空間的觀測(cè)范圍，較強(qiáng)的數(shù)據(jù)可信度和分辨能力，已廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天、交通管制、機(jī)器人、海洋監(jiān)視和管理、目標(biāo)跟蹤和慣性導(dǎo)航等領(lǐng)域。筆者在分析數(shù)據(jù)融合技術(shù)概念和內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對(duì)該技術(shù)在林業(yè)工程中的應(yīng)用及前景進(jìn)行了綜述。

一、數(shù)據(jù)融合

1.1概念的提出

1973年，數(shù)據(jù)融合技術(shù)在美國國防部資助開發(fā)的聲納信號(hào)理解系統(tǒng)中得到了最早的體現(xiàn)。70年代末，在公開的技術(shù)文獻(xiàn)中開始出現(xiàn)基于多系統(tǒng)的信息整合意義的融合技術(shù)。1984年美國國防部數(shù)據(jù)融合小組(DFS)定義數(shù)據(jù)融合為：“對(duì)多源的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行多方的關(guān)聯(lián)、相關(guān)和綜合處理，以更好地進(jìn)行定位與估計(jì)，并完全能對(duì)態(tài)勢(shì)及帶來的威脅進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估”。