异构数值数据的知识提取与融合

异构数值数据的知识提取与融合是指从不同类型和来源的数值数据中提取知识，并将其融合成一个一致的知识库。这些数据可能来自不同领域、不同类型的传感器或不同的数据库系统。

知识提取是指从原始数据中提取有用的信息，包括特征提取、数据清洗和预处理等技术。在异构数值数据中，数据的格式和表示方式可能不同，因此需要进行数据转换和标准化，以便于进行知识提取。常用的技术包括聚类分析、分类算法、回归分析和关联规则挖掘等。

知识融合是指将来自不同来源的知识整合到一个一致的系统中，以实现更全面、准确和可靠的分析和决策。常用的技术包括数据集成、数据挖掘、机器学习和人工智能等。知识融合可以帮助我们发现数据之间的潜在关联和模式，从而提高数据的利用价值。

总之，异构数值数据的知识提取与融合是一个复杂的过程，需要使用多种技术和工具来实现。它对于各种领域的数据分析和决策都具有重要的意义。