大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)融合技術的研究重點基礎知識點

大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)融合技術的研究重點基礎知識點一、大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)定義a.大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)具有4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。c.大數(shù)據(jù)是信息技術發(fā)展的必然產(chǎn)物，對各行各業(yè)產(chǎn)生深遠影響。2.大數(shù)據(jù)應用領域a.金融行業(yè)：風險控制、精準營銷、客戶關系管理等。b.醫(yī)療健康：疾病預測、個性化治療、醫(yī)療資源優(yōu)化等。c.智能制造：生產(chǎn)過程優(yōu)化、供應鏈管理、產(chǎn)品創(chuàng)新等。3.大數(shù)據(jù)技術a.數(shù)據(jù)采集：通過傳感器、網(wǎng)絡等方式獲取數(shù)據(jù)。b.數(shù)據(jù)存儲：分布式存儲、云存儲等技術。c.數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等技術。二、智能數(shù)據(jù)融合技術1.智能數(shù)據(jù)融合定義a.智能數(shù)據(jù)融合是指將來自不同來源、不同類型的數(shù)據(jù)進行整合，以實現(xiàn)更全面、更準確的信息獲取。b.智能數(shù)據(jù)融合技術是大數(shù)據(jù)時代背景下的一項關鍵技術。c.智能數(shù)據(jù)融合技術具有跨學科、跨領域的特點。2.智能數(shù)據(jù)融合方法a.統(tǒng)計方法：主成分分析、因子分析、聚類分析等。b.機器學習方法：支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹等。c.深度學習方法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等。3.智能數(shù)據(jù)融合應用a.智能交通：實時路況監(jiān)測、交通流量預測、智能導航等。b.智能安防：視頻監(jiān)控、人臉識別、異常行為檢測等。c.智能家居：環(huán)境監(jiān)測、設備控制、生活服務等。三、研究重點與基礎知識點1.研究重點a.數(shù)據(jù)融合算法研究：針對不同類型數(shù)據(jù)，研究高效、準確的融合算法。b.跨領域數(shù)據(jù)融合：研究跨領域數(shù)據(jù)融合方法，提高數(shù)據(jù)融合效果。c.智能數(shù)據(jù)融合應用研究：針對具體應用場景，研究智能數(shù)據(jù)融合技術。2.基礎知識點a.數(shù)據(jù)預處理：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。b.數(shù)據(jù)挖掘：關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類等。c.數(shù)據(jù)可視化：圖表、地圖、三維模型等。3.研究方法a.實驗研究：通過設計實驗，驗證數(shù)據(jù)融合算法的有效性。b.案例分析：針對具體應用場景，分析智能數(shù)據(jù)融合技術的應用效果。1.，.大數(shù)據(jù)技術及其應用[M].北京：清華大學出版社，2018.2.，趙六.智能數(shù)據(jù)融合技術綜述[J].計算機科學與應用，2019，9（2）：123130