【正文】 ： 先對來自傳感器的原始信息進(jìn)行特征提取，然后對特征信息進(jìn)行綜合分析和處理，這一級的融合可實現(xiàn)信息壓縮，有利于實時處理，屬于中間層次的融合。 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 數(shù)據(jù)融合一般有數(shù)據(jù)級融合、特征級融合、決策級融合等層次的融合。 它是利用計算機(jī)對按時序獲得的若干觀測信息，在一定準(zhǔn)則下加以自動分析、綜合的一種信息處理技術(shù)。應(yīng)用范圍越來越廣泛，采集點就會相應(yīng)的增多，實時數(shù)據(jù)庫是最好的選擇。 智能電網(wǎng)、水域監(jiān)測、智能交通、智能醫(yī)療等將來面臨 海量并發(fā)，對實時性要求極高 的應(yīng)用領(lǐng)域，實時數(shù)據(jù)庫具有更多的優(yōu)勢。面對越來越多的數(shù)據(jù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的處理響應(yīng)速度會出現(xiàn)延遲甚至假死，而實時數(shù)據(jù)庫不會出現(xiàn)這樣的情況。 NoSQL數(shù)據(jù)庫能夠滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的大數(shù)據(jù)的需求 ， 將會隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展展現(xiàn)新的應(yīng)用和發(fā)展空間 。 NoSQL 不需要預(yù)先設(shè)計表和結(jié)構(gòu)就可存儲新的數(shù)值。 NoSQL不使用 SQL作為查詢語言，而是使用如 文檔型的、列存儲、圖型數(shù)據(jù)庫等方式存儲數(shù)據(jù)的模型。 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集之后必須要有一個可靠的數(shù)據(jù)倉庫，而實時數(shù)據(jù)庫可以作為支撐海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)平臺。 實時數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)的實時性要求比較高，因而 實時、高效、穩(wěn)定 是實時數(shù)據(jù)庫最關(guān)鍵的指標(biāo)。 目前，關(guān)系數(shù)據(jù)庫廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)，是構(gòu)建管理信息系統(tǒng)，存儲及處理關(guān)系數(shù)據(jù)不可缺少的基礎(chǔ)軟件。 使用方便：通用的 SQL語言使得操作關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非常方便，程序員和數(shù)據(jù)管理員可以方便地操作數(shù)據(jù)庫，而完全不必理解其底層實現(xiàn)。簡單地說，關(guān)系模型就是二維表格模型，一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個數(shù)據(jù)組織。 目前常用數(shù)據(jù)庫技術(shù)一般有 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 和 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 （比如實時數(shù)據(jù)庫和 NoSQL數(shù)據(jù)庫）。為了獲得客觀對象的準(zhǔn)確信息，需要 去粗取精、去偽存真 ，以便更全面地進(jìn)行表達(dá)和推理。如何有效地改進(jìn)已有的技術(shù)和方法，或者提出新的技術(shù)和方法，從而 高效地管理和處理 這些海量數(shù)據(jù)，將是從這些原始數(shù)據(jù)中提取信息并進(jìn)一步融合、推理和決策的關(guān)鍵。 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)智能信息處理技術(shù) 海量性 物聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)的海洋。比如在物聯(lián)網(wǎng)中為了實現(xiàn)對一棟寫字樓的智能感知，需要處理各種不同類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖形、音頻、視頻，互聯(lián)網(wǎng)上提供的相關(guān)超文本鏈接標(biāo)記語言 (HTML)等。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 《 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 》課件 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)智能信息處理技術(shù) 智能信息處理指信息的儲存、檢索、智能化分析利用，比如利用人工智能對感知的信息作出決策和處理。物聯(lián)網(wǎng)的智能信息處理主要針對 感知的數(shù)據(jù) ，而物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具有三個獨特的特點： 異構(gòu)性 在物聯(lián)網(wǎng)中，不僅不同的感知對象有不同類型的表征數(shù)據(jù)，即使是同一個感知對象也會有各種不同格式的表征數(shù)據(jù)。 為了實現(xiàn)完整準(zhǔn)確的感知，必須綜合利用不同類型的數(shù)據(jù)獲得全面準(zhǔn)確信息。在物聯(lián)網(wǎng)中海量對象連接在一起，每個對象每時每刻都在變化，表達(dá)其特征的數(shù)據(jù)也會不斷地積累。 不確定性 物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)具有明顯的不確定性特征，主要包括數(shù)據(jù)本身的不確定性、語義匹配的不確定性和查詢分析的不確定性等。 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)智能信息處理技術(shù) 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)存儲技術(shù) 在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中數(shù)據(jù)庫起著記憶（數(shù)據(jù)存儲）和分析（數(shù)據(jù)挖掘）的作用，因此沒有數(shù)據(jù)庫的物聯(lián)網(wǎng)是不完整的。 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 關(guān)系數(shù)據(jù)庫是指采用 關(guān)系模型 來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具有如下特點： 容易理解：二維表結(jié)構(gòu)是非常貼近邏輯世界的一個概念，關(guān)系模型相對網(wǎng)狀、層次等其它模型來說更容易理解。 易于維護(hù)：豐富的完整性（實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性）大大降低了數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)不一致的概率。 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)導(dǎo)論 第 4章 物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)與管理技術(shù) 非關(guān)系數(shù)據(jù)庫 1）實時數(shù)據(jù)庫 實時數(shù)據(jù)庫（ RTDB－ Real Time DataBase）是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)