Wir haben einen enormen Anstieg der Nutzung und Anwendung eines winzigen Ger?ts, eines sogenannten Sensors, in einer Reihe von Bereichen erlebt. Ein einzelnes Netzwerk kann aus vielen kleinen Sensoren bestehen, die unterschiedliche oder gleiche Arten von Daten erfassen. Alle erfassten Daten k?nnen aufgrund von Ungenauigkeit, Inkonsistenz, Unrichtigkeit und Unvollkommenheit variieren, so dass eine Methode entwickelt werden sollte, um ein m?glichst genaues und korrektes Ergebnis zu erhalten. Die Datenfusion ist der Ansatz, mit dem wir nahezu korrekte Ergebnisse erzielen k?nnen. In dieser Arbeit habe ich drei Methoden und zwei Algorithmen simuliert, um die besten posterioren Daten zu erhalten. Alle Methoden wurden simuliert, und das Ergebnis zeigt, wie man Fehler in den von Sensoren erfassten Daten reduzieren und zuk?nftige Daten auf der Grundlage fr?herer Daten vorhersagen kann, wobei die in einer Umgebung m?glichen Fehlertypen ber?cksichtigt werden.
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