数据融合（Data Fusion）是指将来自不同来源、不同传感器、不同分辨率、不同时间的多源数据进行整合和处理，以提高数据的质量、精度、可靠性和应用价值。数据融合是多学科交叉的领域，包括计算机科学、数学、统计学、物理学、工程学等。
数据渗透可以是有目的的
数据融合的目的是通过合并多个数据源来生成更准确、全面和可靠的数据，同时减少不确定性。常见的数据融合技术包括：
- 基于模型的融合：利用模型来集成不同数据源的信息。例如，通过物理模型或统计模型将雷达和红外传感器的数据融合起来以提高目标跟踪的精度。
- 基于规则的融合：利用规则来处理不同 特殊数据 数据源的信息。例如，利用专家系统将多个传感器的数据进行融合以诊断故障。
- 基于统计的融合：利用统计方法来集成不同数据源的信息。例如，通过卡尔曼滤波将GPS和惯性传感器的数据进行融合以提高位置和速度的估计精度。
比如黑客攻击恶意软件传播
- 基于机器学习的融合：利用机器学习算法 WS Numbers 来集成不同数据源的信息。例如，通过神经网络将多个图像传感器的数据进行融合以生成更准确的图像。
数据融合的应用非常广泛，包括情报、军事、环境监测、气象预报、医学诊断、自动驾驶、智能家居等领域。
