特征级别融合可分为两类:目标状态信息融合和目标特征融合。特征级目标状态信息融合主要用于多传感器目标跟踪领域。融合系统对传感器数据进行预处理，完成数据标定，然后主要实现参数关联和状态向量估计。特征级目标融合的特点是特征层的联合识别。融合的具体方法仍然是模式识别技术的对应方法，但在融合之前，必须将目标特征相关联，并将特征向量分类成有意义的组合。
4、多源遥感 数据 融合的概念及其意义多源遥感数据 融合指由不同遥感传感器获得的多源遥感数据，这些数据通过一定的方法与技术组合而成。这种融合模式可以利用各种波段、分辨率和遥感传感器的优势，从而提高遥感的质量和精度数据为地球科学、环境监测、资源调查和管理提供更加丰富和准确的信息。多源遥感数据 融合具有以下重要意义:提高遥感的精度和可靠性数据:不同遥感传感器获得的数据具有不同的特性，因此通过多源遥感可以利用各种传感器的优点，避免单一传感器的缺陷
5、云计算 数据中心建设需 融合哪些 技术?1、云计算数据中心的组成云计算数据中心本质上由云计算平台和云计算服务组成。云计算服务包括通过各种通信手段向用户提供的应用、软件、工具和计算资源服务；云计算平台包括支持这些服务安全、可靠和高效运行的软件和硬件平台。通过云计算平台，整合一个或多个数据中心的软硬件，形成层次化的虚拟计算资源池，提供可动态部署、平滑扩展的计算、存储和网络通信能力，支撑云计算服务的实现。
它以数据为中心，以虚拟化和调度技术为手段，建立物理的、可扩展的、可配置的、可绑定的计算资源池，整合分布在网络上的服务器集群和存储组，结合动态分配和平滑扩展资源的能力/1233，提供各种安全可靠的应用。2.云计算的实施流程数据 Center云计算的实施数据 Center不是一个简单的软硬件集成项目。在实施之前，需要认真评估和整体规划，充分考虑云计算数据 Center的管理模式，将未来的运营模式纳入整体规划，充分发挥云计算平台的作用。
6、信息 融合 技术的信息 融合 技术内涵Information融合又称数据 融合，也可称为传感器信息融合或多传感器信息融合。信息融合 技术可以概括为由计算机技术对时间序列中获得的若干传感器的观测信息进行自动分析，并在一定准则下进行综合处理，以完成所需的决策和估计任务的信息处理过程。根据这个定义，多传感器系统是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的处理对象，协同优化和综合处理是信息融合的核心。
