智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的數(shù)據(jù)融合技術研究

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摘要：為了提升多源數(shù)據(jù)的感知準確性、處理效率和決策支持能力，通過構建智能物聯(lián)網(wǎng)體系架構，分析感知層、網(wǎng)絡層和應用層的數(shù)據(jù)處理流程，采用數(shù)據(jù)分級緩存、異步隊列機制、高并發(fā)處理和負載均衡等優(yōu)化策略，解決數(shù)據(jù)實時性和效率問題，提出了數(shù)據(jù)層、特征層和決策層多級融合方法，并結(jié)合異常數(shù)據(jù)檢測與標準化等數(shù)據(jù)預處理技術，提升了數(shù)據(jù)融合質(zhì)量，可顯著降低數(shù)據(jù)丟包率、優(yōu)化網(wǎng)絡延遲，且多場景應用中模型預測準確率提高至97%以上，為智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的高效運行提供了技術支撐。（剩余4323字）