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什么是融合数据中心？数据选择数据选择是多源数据融合的第一步。要保证数据选择的正确性，尽量选择合适的数据对象进行数据融合，如果数据对象选择不当，将直接影响多源数据融合后的效果，针对同一数据多数据源的特点，应该采用什么技术？针对同一数据具有多个数据源的特点，采用多源数据融合技术，多源数据融合技术是将调查分析获得的所有信息与相关手段进行整合，对信息进行统一评估，最终获得统一的信息技术。

简述数据级、特征级和决策级信息融合的优缺点如下:根据数据抽象程度的不同，融合可分为三个层次，即像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是指在原始数据层上的融合，即各种传感器对信息的综合分析，然后对原始信息进行大量的预处理，这是最低级的融合。特征级融合是一个中间层次，从传感器的原始信息中提取特征，然后对特征信息进行综合分析和处理。

特征级目标状态信息融合主要应用于多传感器目标跟踪领域。融合系统首先对传感器数据进行预处理，完成数据校准，然后主要实现参数关联和状态向量估计。特征级目标特征融合是特征层的联合识别，具体的融合方法仍然是模式识别的相应技术，但在融合之前，目标特征必须是相关的，特征向量必须分类成有意义的组合。决策级融合是高层融合，其结果为指挥控制决策提供依据。

地质特征、地球物理、地球化学、遥感都是区域地质与成矿不同方面的反映，因此在它们之间融合成矿信息是必然的。矿产勘查中的多源数据融合包括:①定性和定量数据的融合；②同一分辨率下不同平台测量数据的融合；③不同分辨率、不同平台的测量数据融合。目前大部分融合主要是在多源遥感信息之间进行的，如多传感器、多时相、多光谱的影像融合，非影像数据无法在影像处理中自动加入。在具体操作中，多源数据的影像间融合只能通过GIS数据库中数据的综合叠加来实现。

1.地球物理和地球化学数据生成图像。地球物理和地球化学数据在空间结构上有两种类型:网格数据和不规则数据。对于网格化数据，应用插值技术，根据每英寸所需像素生成图像。插值方法包括双三次样条插值和双线性插值，后者是最简单实用的方法。插值图像可以是二进制的、灰色的或彩色的。为了进一步处理，通常将其处理成灰度图像，根据具体应用，灰度可以是16或256。离散数据可以网格化然后插值，当然也可以直接用三角剖分进行插值。

针对同一数据有多个数据源的特点，采用多源数据融合技术。多源数据融合技术通过相关手段将调查分析获得的所有信息进行整合，对信息进行统一评估，最终获得统一的信息技术。这项技术的目的是综合各种不同的数据信息，吸收不同数据源的特点，然后提取统一的、比单一数据更好、更丰富的信息。数据选择数据选择是多源数据融合的第一步。要保证数据选择的正确性，尽量选择合适的数据对象进行数据融合。如果数据对象选择不当，将直接影响多源数据融合后的效果。

信息融合是利用计算机技术对来自多传感器或多源的观测信息进行分析和综合处理，从而获得决策和估计任务所需信息的过程。信息融合的另一种说法是数据融合，但其内涵更广、更准、更合理、更通用。它不仅包括数据，还包括信号和知识。由于习惯性的原因，很多文档仍然使用数据融合。

数据融合中心可以将来自多个传感器的信息进行融合，也可以将来自多个传感器的信息与人机界面的观察事实进行融合(这种融合通常是决策级融合)，提取症状信息，在推理机的作用下将症状与知识库中的知识进行匹配，做出故障诊断决策，提供给用户。基于信息融合的故障诊断系统可以增加一个自学习模块。故障决策通过自学习模块反馈到知识库，并修改相应的置信度因子来更新知识库。同时，自学习模块可以根据知识库中的知识和用户对系统问题的动态反应进行推理。

经纬仪制导数据可以通过参数估计融合算法进行融合，即对于八组制导数据，按照某种估计准则函数，利用制导数据序列估计目标在空间的位置值，得到目标的精确位置值，消除制导过程中的不确定性。为了准确估计目标的位置值(以Y为例)，线性观测八组制导数据，得到的制导值为Cj，Y，j1，2，3，...，N，其中Cj是常数。由于观测误差，实际指导值为:ej = cjY ten CJ，其中ej为观测误差，服从均值为0的正态分布。

融合数据中心(Converged data center，CDC)是硬件层、虚拟化层、控制层和管理层的综合集成，最终可以使整个数据中心的资源得到统一的控制和管理。下面重点以H3C融合数据中心为例。与“固体”和“半固体”传统数据中心相比，融合数据中心使系统能够适应应用的压力和变化，成为“流动”的数据中心。[1.融合数据中心对客户有什么价值？

[2.为什么传统的数据中心无法实现上述价值？】传统数据中心通常更关注基础设施本身，强调单点能力。对于“快”，传统数据中心追求单点性能，而不是根据业务变化快速提供和快速回收资源；对于“简”来说，传统的方式是试图通过多个管理软件来实现管理界面的简洁，但最后往往是多个管理软件；对于“稳定性”，通常通过“冗余”来实现，最终使得系统过度“笨重”，用户难以控制业务部署的快速替换。