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

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摘要：為了提升多源數(shù)據(jù)的感知準(zhǔn)確性、處理效率和決策支持能力，通過構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，分析感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的數(shù)據(jù)處理流程，采用數(shù)據(jù)分級(jí)緩存、異步隊(duì)列機(jī)制、高并發(fā)處理和負(fù)載均衡等優(yōu)化策略，解決數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和效率問題，提出了數(shù)據(jù)層、特征層和決策層多級(jí)融合方法，并結(jié)合異常數(shù)據(jù)檢測與標(biāo)準(zhǔn)化等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，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(luò)延遲，且多場景應(yīng)用中模型預(yù)測準(zhǔn)確率提高至97%以上，為智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的高效運(yùn)行提供了技術(shù)支撐。（剩余4323字）