本发明涉及数据处理技术领域，涉及一种数据融合方法、装置及服务器。本发明通过提取每个业务数据在对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，并获取各个关联矩阵节点的数据融合参数，从而根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。本发明通过关联矩阵节点的数据融合参数表示关联矩阵节点单独针对业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数，并以此进行各业务数据的数据融合，可以在解析数据时实现统一解析处理，以便于后期通过统一的解析策略从融合业务数据中解析出需求的解析业务数据，提高数据解析效率。
1.一种数据融合方法，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与多个数据采集终端通信连接，所述服务器预先配置有针对每个数据采集终端所对应的数据转换矩阵，所述方法包括：获取所述多个数据采集终端分别采集的业务数据，并提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，其中，所述矩阵特征序列包括所述业务数据在所述数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度，所述矩阵节点序列包括所述各个关联矩阵节点之间的计算关系；
根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列生成所述各个关联矩阵节点的数据融合参数，所述关联矩阵节点的数据融合参数包括用于表示所述关联矩阵节点单独针对所述业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数；
根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据；
所述根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列生成所述各个关联矩阵节点的数据融合参数的步骤，包括：
根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列确定所述业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息，并将所述业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息转换为归一化融合采样图；
根据所述归一化融合采样图，构建对应的融合数据范围样图，并对构建的所述融合数据范围样图进行解析，得到多个融合数据范围区域；
获取各个所述融合数据范围区域中数据数量的平均值，计算所述融合数据范围区域中数据数量与所述平均值的差值，以得到所述融合数据范围区域的数据数量确定值；
将数据数量确定值相关联的多个融合数据范围区域进行分类，以生成由多个分类的融合数据范围区域的分类组合组成的对应的分类融合数据范围区域图；
在所述分类融合数据范围区域图中选择融合数据范围最大的融合数据范围区域和融合数据范围最小的融合数据范围区域分别作为第一融合数据范围区域和第二融合数据范围区域，并分别计算所述分类融合数据范围区域图中各个融合数据范围区域与所述第一融合数据范围区域、所述第二融合数据范围区域之间的数据数量确定值差异，将与所述第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异小于或者等于与所述第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第一融合数据范围区域序列，将与所述第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异大于与所述第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第二融合数据范围区域序列；
计算所述第一融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第一融合数据范围区域，计算所述第二融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第二融合数据范围区域；
根据所述第一融合数据范围区域和所述第二融合数据范围区域与所述分类融合数据范围区域图中的各个融合数据范围区域的重合度确定对应的多个第三融合数据范围区域和多个第四融合数据范围区域；
根据所述多个第三融合数据范围区域和所述多个第四融合数据范围区域，确定所述归一化融合信息所对应的归一化融合参数信息，并对所述归一化融合参数信息进行解析以获取所述归一化融合参数信息中的归一化融合过程控制信息；
将所述归一化融合过程控制信息的融合仿射变换范围确定为所述关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围，并根据所述关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围和所述归一化融合过程控制信息确定所述关联矩阵节点单独针对所述业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数；
所述根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据的步骤，包括：根据所述各个业务数据的矩阵特征序列和矩阵节点序列确定出各个业务数据的融合矩阵信息，并根据所述融合矩阵信息确定所述各个业务数据对应的融合矩阵节点；
从各个关联矩阵节点的数据融合参数获取所述各个业务数据对应的融合矩阵节点的数据融合策略，所述数据融合策略用于表示所述融合矩阵节点的融合参与信息；
根据所述数据融合策略建立所述融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系；
根据建立的所述融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系确定所述各个业务数据中每个数据记录位置的多个位置关联状态，针对每一个位置关联状态，获取每个数据记录位置匹配的其它业务数据的数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值与每个数据记录位置之后预设数量个数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值之间的匹配关系，并根据该匹配关系得到每个数据记录位置在该位置关联状态处的融合参与状态配置信息，以得到每个数据记录位置的融合参与状态配置信息；
根据每个数据记录位置的融合参与状态配置信息获取每个数据记录位置在融合过程中的融合控制状态；
根据所述融合控制状态得到每个数据记录位置对应的多个控制特征序列，并确定所述多个控制特征序列的第一控制特征信息和第二控制特征信息，所述第一控制特征信息包含所述每个数据记录位置的融合控制状态为开启状态时的控制特征信息，所述第二控制特征信息包含所述每个数据记录位置的融合控制状态为关闭状态时的控制特征信息；
确定所述第一控制特征信息在所述控制特征序列中的位置排序，并根据所述位置排序确定所述第一控制特征信息的融合参与等级，并按照所述融合参与等级分别确定每个数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列对应的融合项目序列，并计算与所述融合项目序列对应的融合项目特征，所述融合项目序列是根据所述数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列在融合过程中对应的基于可融合部分生成的融合项目记录信息确定的，不同的可融合部分对应的融合项目记录信息不同；
获取每个数据记录位置对应的融合参与位置对应的匹配度下限，并根据所述融合项目特征确定所述融合项目序列与所述匹配度下限之间的映射关系；
根据确定的所述融合项目序列与所述匹配度下限之间的映射关系，从所述融合项目序列中确定出每个数据记录位置的多个融合项目以及每个融合项目对应的融合顺序；
从所述多个融合项目中筛选出多个与预设融合顺序相同的融合项目，获得多个第一融合项目，并将所述多个融合项目中除所述第一融合项目以外的融合项目作为第二融合项目；
根据所述第一融合项目的数量与所述第二融合项目的数量之间的第一比值、所有第一融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第二比值以及所有第二融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第三比值确定出针对所述每个数据记录位置的融合间隔数；
根据所述各个业务数据中每个数据记录位置的融合间隔数和融合项目特征，对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
2.根据权利要求1所述的数据融合方法，其特征在于，所述提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列的步骤，包括：提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的多个业务转换通道；
根据所述多个业务转换通道将所述业务数据输入到所述数据转换矩阵中进行矩阵转换处理，得到多个不同维度的矩阵转换业务结果；
针对所述多个业务转换通道中的每个业务转换通道，从所述多个不同维度的矩阵转换业务结果中，为所述业务转换通道选择对应维度的矩阵转换业务结果，并利用所述矩阵转换业务结果所对应的矩阵转换信息，判断所述业务转换通道是否匹配预设的矩阵转换模板，当所述业务转换通道匹配预设的矩阵转换模板时，保留所述业务转换通道，以得到多个保留的业务转换通道；
将所述业务数据通过所述多个保留的业务转换通道输入到所述数据转换矩阵中进行业务转换，获取对应的业务转换矩阵节点序列及所述业务转换矩阵节点序列中目标矩阵节点的业务转换过程信息，并根据所述目标矩阵节点的业务转换过程信息确定所述目标矩阵节点的业务转换区间；
将所述目标矩阵节点的业务转换区间的重合区间作为业务关联区间，并在所述业务关联区间内获取每个目标矩阵节点的业务转换位置，并根据所述每个目标矩阵节点的业务转换位置的位置置信度进行目标矩阵节点重组，得到对应的候选关联矩阵节点，并获得所述业务数据在所述候选关联矩阵节点对应的业务类型置信度，以根据所述业务类型置信度建立所述候选关联矩阵节点和计算关系之间的计算关系信息，并以所述计算关系为基准处理每个候选关联矩阵节点，以确定每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息；
根据每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息，确定每个候选关联矩阵节点中的各个关联矩阵节点，以得到所述业务数据在所述数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度以及所述各个关联矩阵节点之间的计算关系。
3.根据权利要求1-2中任意一项所述的数据融合方法，其特征在于，所述根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据的步骤之后，所述方法还包括：在接收到数据解析请求时，根据预设的融合业务数据的解析策略从所述融合业务数据中解析出与所述数据解析请求对应的解析业务数据。
4.一种数据融合装置，其特征在于，应用于服务器，所述服务器与多个数据采集终端通信连接，所述服务器预先配置有针对每个数据采集终端所对应的数据转换矩阵，所述装置包括：获取提取模块，用于获取所述多个数据采集终端分别采集的业务数据，并提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，其中，所述矩阵特征序列包括所述业务数据在所述数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度，所述矩阵节点序列包括所述各个关联矩阵节点之间的计算关系；
生成模块，用于根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列生成所述各个关联矩阵节点的数据融合参数，所述关联矩阵节点的数据融合参数包括用于表示所述关联矩阵节点单独针对所述业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数；
数据融合模块，用于根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据；
所述生成模块用于通过以下方式生成所述各个关联矩阵节点的数据融合参数：
根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列确定所述业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息，并将所述业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息转换为归一化融合采样图；
根据所述归一化融合采样图，构建对应的融合数据范围样图，并对构建的所述融合数据范围样图进行解析，得到多个融合数据范围区域；
获取各个所述融合数据范围区域中数据数量的平均值，计算所述融合数据范围区域中数据数量与所述平均值的差值，以得到所述融合数据范围区域的数据数量确定值；
将数据数量确定值相关联的多个融合数据范围区域进行分类，以生成由多个分类的融合数据范围区域的分类组合组成的对应的分类融合数据范围区域图；
在所述分类融合数据范围区域图中选择融合数据范围最大的融合数据范围区域和融合数据范围最小的融合数据范围区域分别作为第一融合数据范围区域和第二融合数据范围区域，并分别计算所述分类融合数据范围区域图中各个融合数据范围区域与所述第一融合数据范围区域、所述第二融合数据范围区域之间的数据数量确定值差异，将与所述第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异小于或者等于与所述第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第一融合数据范围区域序列，将与所述第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异大于与所述第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第二融合数据范围区域序列；
计算所述第一融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第一融合数据范围区域，计算所述第二融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第二融合数据范围区域；
根据所述第一融合数据范围区域和所述第二融合数据范围区域与所述分类融合数据范围区域图中的各个融合数据范围区域的重合度确定对应的多个第三融合数据范围区域和多个第四融合数据范围区域；
根据所述多个第三融合数据范围区域和所述多个第四融合数据范围区域，确定所述归一化融合信息所对应的归一化融合参数信息，并对所述归一化融合参数信息进行解析以获取所述归一化融合参数信息中的归一化融合过程控制信息；
将所述归一化融合过程控制信息的融合仿射变换范围确定为所述关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围，并根据所述关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围和所述归一化融合过程控制信息确定所述关联矩阵节点单独针对所述业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数；
所述数据融合模块，用于通过以下方式对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据：
根据所述各个业务数据的矩阵特征序列和矩阵节点序列确定出各个业务数据的融合矩阵信息，并根据所述融合矩阵信息确定所述各个业务数据对应的融合矩阵节点；
从各个关联矩阵节点的数据融合参数获取所述各个业务数据对应的融合矩阵节点的数据融合策略，所述数据融合策略用于表示所述融合矩阵节点的融合参与信息；
根据所述数据融合策略建立所述融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系；
根据建立的所述融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系确定所述各个业务数据中每个数据记录位置的多个位置关联状态，针对每一个位置关联状态，获取每个数据记录位置匹配的其它业务数据的数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值与每个数据记录位置之后预设数量个数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值之间的匹配关系，并根据该匹配关系得到每个数据记录位置在该位置关联状态处的融合参与状态配置信息，以得到每个数据记录位置的融合参与状态配置信息；
根据每个数据记录位置的融合参与状态配置信息获取每个数据记录位置在融合过程中的融合控制状态；
根据所述融合控制状态得到每个数据记录位置对应的多个控制特征序列，并确定所述多个控制特征序列的第一控制特征信息和第二控制特征信息，所述第一控制特征信息包含所述每个数据记录位置的融合控制状态为开启状态时的控制特征信息，所述第二控制特征信息包含所述每个数据记录位置的融合控制状态为关闭状态时的控制特征信息；
确定所述第一控制特征信息在所述控制特征序列中的位置排序，并根据所述位置排序确定所述第一控制特征信息的融合参与等级，并按照所述融合参与等级分别确定每个数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列对应的融合项目序列，并计算与所述融合项目序列对应的融合项目特征，所述融合项目序列是根据所述数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列在融合过程中对应的基于可融合部分生成的融合项目记录信息确定的，不同的可融合部分对应的融合项目记录信息不同；
获取每个数据记录位置对应的融合参与位置对应的匹配度下限，并根据所述融合项目特征确定所述融合项目序列与所述匹配度下限之间的映射关系；
根据确定的所述融合项目序列与所述匹配度下限之间的映射关系，从所述融合项目序列中确定出每个数据记录位置的多个融合项目以及每个融合项目对应的融合顺序；
从所述多个融合项目中筛选出多个与预设融合顺序相同的融合项目，获得多个第一融合项目，并将所述多个融合项目中除所述第一融合项目以外的融合项目作为第二融合项目；
根据所述第一融合项目的数量与所述第二融合项目的数量之间的第一比值、所有第一融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第二比值以及所有第二融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第三比值确定出针对所述每个数据记录位置的融合间隔数；
根据所述各个业务数据中每个数据记录位置的融合间隔数和融合项目特征，对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
5.根据权利要求4所述的数据融合装置，其特征在于，所述获取提取模块用于通过以下方式提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列：提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的多个业务转换通道；
根据所述多个业务转换通道将所述业务数据输入到所述数据转换矩阵中进行矩阵转换处理，得到多个不同维度的矩阵转换业务结果；
针对所述多个业务转换通道中的每个业务转换通道，从所述多个不同维度的矩阵转换业务结果中，为所述业务转换通道选择对应维度的矩阵转换业务结果，并利用所述矩阵转换业务结果所对应的矩阵转换信息，判断所述业务转换通道是否匹配预设的矩阵转换模板，当所述业务转换通道匹配预设的矩阵转换模板时，保留所述业务转换通道，以得到多个保留的业务转换通道；
将所述业务数据通过所述多个保留的业务转换通道输入到所述数据转换矩阵中进行业务转换，获取对应的业务转换矩阵节点序列及所述业务转换矩阵节点序列中目标矩阵节点的业务转换过程信息，并根据所述目标矩阵节点的业务转换过程信息确定所述目标矩阵节点的业务转换区间；
将所述目标矩阵节点的业务转换区间的重合区间作为业务关联区间，并在所述业务关联区间内获取每个目标矩阵节点的业务转换位置，并根据所述每个目标矩阵节点的业务转换位置的位置置信度进行目标矩阵节点重组，得到对应的候选关联矩阵节点，并获得所述业务数据在所述候选关联矩阵节点对应的业务类型置信度，以根据所述业务类型置信度建立所述候选关联矩阵节点和计算关系之间的计算关系信息，并以所述计算关系为基准处理每个候选关联矩阵节点，以确定每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息；
根据每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息，确定每个候选关联矩阵节点中的各个关联矩阵节点，以得到所述业务数据在所述数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度以及所述各个关联矩阵节点之间的计算关系。
6.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个网络通信节点终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-3中任意一项的数据融合方法。
数据融合方法、装置及服务器
技术领域
[0001] 本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据融合方法、装置及服务器。
背景技术
[0002] 当前在对数据采集终端采集的业务数据（例如媒体数据，交通数据，农业数据，通信数据，电商数据，工业数据等）进行访问解析时，由于不同业务数据的维度不同，在解析数据时难以实现统一解析处理，通常需要逐个进行解析，从而不便于后期采用统一的解析策略对业务数据进行分析，导致数据解析繁琐并且效率低下。
发明内容
[0003] 为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种数据融合方法、装置及服务器，以解决或者改善上述问题。
[0004] 第一方面，本申请提供一种数据融合方法，应用于服务器，所述服务器与多个数据采集终端通信连接，所述服务器预先配置有针对每个数据采集终端所对应的数据转换矩阵，所述方法包括：
[0005] 获取所述多个数据采集终端分别采集的业务数据，并提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，其中，所述矩阵特征序列包括所述业务数据在所述数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度，所述矩阵节点序列包括所述各个关联矩阵节点之间的计算关系；
[0006] 根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列生成所述各个关联矩阵节点的数据融合参数，所述关联矩阵节点的数据融合参数包括用于表示所述关联矩阵节点单独针对所述业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数；
[0007] 根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
[0008] 在第一方面的一种可能的设计中，所述提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列的步骤，包括：
[0009] 提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的多个业务转换通道；
[0010] 根据所述多个业务转换通道将所述业务数据输入到所述数据转换矩阵中进行矩阵转换处理，得到多个不同维度的矩阵转换业务结果；
[0011] 针对所述多个业务转换通道中的每个业务转换通道，从所述多个不同维度的矩阵转换业务结果中，为所述业务转换通道选择对应维度的矩阵转换业务结果，并利用所述矩阵转换业务结果所对应的矩阵转换信息，判断所述业务转换通道是否匹配预设的矩阵转换模板，当所述业务转换通道匹配预设的矩阵转换模板时，保留所述业务转换通道，以得到多个保留的业务转换通道；
[0012] 将所述业务数据通过所述多个保留的业务转换通道输入到所述数据转换矩阵中进行业务转换，获取对应的业务转换矩阵节点序列及所述业务转换矩阵节点序列中目标矩阵节点的业务转换过程信息，并根据所述目标矩阵节点的业务转换过程信息确定所述目标矩阵节点的业务转换区间；
[0013] 将所述目标矩阵节点的业务转换区间的重合区间作为业务关联区间，并在所述业务关联区间内获取每个目标矩阵节点的业务转换位置，并根据所述每个目标矩阵节点的业务转换位置的位置置信度进行目标矩阵节点重组，得到对应的候选关联矩阵节点，并获得所述业务数据在所述候选关联矩阵节点对应的业务类型置信度，以根据所述业务类型置信度建立所述候选关联矩阵节点和计算关系之间的计算关系信息，并以所述计算关系为基准处理每个候选关联矩阵节点，以确定每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息；
[0014] 根据每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息，确定每个候选关联矩阵节点中的各个关联矩阵节点，以得到所述业务数据在所述数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度以及所述各个关联矩阵节点之间的计算关系。
[0015] 在第一方面的一种可能的设计中，所述根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列生成所述各个关联矩阵节点的数据融合参数的步骤，包括：
[0016] 根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列确定所述业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息，并将所述业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息转换为归一化融合采样图；
[0017] 根据所述归一化融合采样图，构建对应的融合数据范围样图，并对构建的所述融合数据范围样图进行解析，得到多个融合数据范围区域；
[0018] 获取各个所述融合数据范围区域中数据数量的平均值，计算所述融合数据范围区域中数据数量与所述平均值的差值，以得到所述融合数据范围区域的数据数量确定值；
[0019] 将数据数量确定值相关联的多个融合数据范围区域进行分类，以生成由多个分类的融合数据范围区域的分类组合组成的对应的分类融合数据范围区域图；
[0020] 在所述分类融合数据范围区域图中选择融合数据范围最大的融合数据范围区域和融合数据范围最小的融合数据范围区域分别作为第一融合数据范围区域和第二融合数据范围区域，并分别计算所述分类融合数据范围区域图中各个融合数据范围区域与所述第一融合数据范围区域、所述第二融合数据范围区域之间的数据数量确定值差异，将与所述第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异小于或者等于与所述第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第一融合数据范围区域序列，将与所述第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异大于与所述第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第二融合数据范围区域序列；
[0021] 计算所述第一融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第一融合数据范围区域，计算所述第二融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第二融合数据范围区域；
[0022] 根据所述第一融合数据范围区域和所述第二融合数据范围区域与所述分类融合数据范围区域图中的各个融合数据范围区域的重合度确定对应的多个第三融合数据范围区域和多个第四融合数据范围区域；
[0023] 根据所述多个第三融合数据范围区域和所述多个第四融合数据范围区域，确定所述归一化融合信息所对应的归一化融合参数信息，并对所述归一化融合参数信息进行解析以获取所述归一化融合参数信息中的归一化融合过程控制信息；
[0024] 将所述归一化融合过程控制信息的融合仿射变换范围确定为所述关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围，并根据所述关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围和所述归一化融合过程控制信息确定所述关联矩阵节点单独针对所述业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数。
[0025] 在第一方面的一种可能的设计中，所述根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据的步骤，包括：
[0026] 根据所述各个业务数据的矩阵特征序列和矩阵节点序列确定出各个业务数据的融合矩阵信息，并根据所述融合矩阵信息确定所述各个业务数据对应的融合矩阵节点；
[0027] 从各个关联矩阵节点的数据融合参数获取所述各个业务数据对应的融合矩阵节点的数据融合策略，所述数据融合策略用于表示所述融合矩阵节点的融合参与信息；
[0028] 根据所述数据融合策略建立所述融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系；
[0029] 根据建立的所述融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系确定所述各个业务数据中每个数据记录位置的多个位置关联状态，针对每一个位置关联状态，获取每个数据记录位置匹配的其它业务数据的数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值与每个数据记录位置之后预设数量个数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值之间的匹配关系，并根据该匹配关系得到每个数据记录位置在该位置关联状态处的融合参与状态配置信息，以得到每个数据记录位置的融合参与状态配置信息；
[0030] 根据每个数据记录位置的融合参与状态配置信息获取每个数据记录位置在融合过程中的融合控制状态；
[0031] 根据所述融合控制状态得到每个数据记录位置对应的多个控制特征序列，并确定所述多个控制特征序列的第一控制特征信息和第二控制特征信息，所述第一控制特征信息包含所述每个数据记录位置的融合控制状态为开启状态时的控制特征信息，所述第二控制特征信息包含所述每个数据记录位置的融合控制状态为关闭状态时的控制特征信息；
[0032] 确定所述第一控制特征信息在所述控制特征序列中的位置排序，并根据所述位置排序确定所述第一控制特征信息的融合参与等级，并按照所述融合参与等级分别确定每个数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列对应的融合项目序列，并计算与所述融合项目序列对应的融合项目特征，所述融合项目序列是根据所述数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列在融合过程中对应的基于可融合部分生成的融合项目记录信息确定的，不同的可融合部分对应的融合项目记录信息不同；
[0033] 获取每个数据记录位置对应的融合参与位置对应的匹配度下限，并根据所述融合项目特征确定所述融合项目序列与所述匹配度下限之间的映射关系；
[0034] 根据确定的所述融合项目序列与所述匹配度下限之间的映射关系，从所述融合项目序列中确定出每个数据记录位置的多个融合项目以及每个融合项目对应的融合顺序；
[0035] 从所述多个融合项目中筛选出多个与预设融合顺序相同的融合项目，获得多个第一融合项目，并将所述多个融合项目中除所述第一融合项目以外的融合项目作为第二融合项目；
[0036] 根据所述第一融合项目的数量与所述第二融合项目的数量之间的第一比值、所有第一融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第二比值以及所有第二融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第三比值确定出针对所述每个数据记录位置的融合间隔数；
[0037] 根据所述各个业务数据中每个数据记录位置的融合间隔数和融合项目特征，对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
[0038] 在第一方面的一种可能的设计中，所述根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据的步骤之后，所述方法还包括：
[0039] 在接收到数据解析请求时，根据预设的融合业务数据的解析策略从所述融合业务数据中解析出与所述数据解析请求对应的解析业务数据。
[0040] 第二方面，本申请实施例还提供一种数据融合装置，应用于服务器，所述服务器与多个数据采集终端通信连接，所述服务器预先配置有针对每个数据采集终端所对应的数据转换矩阵，所述装置包括：
[0041] 获取提取模块，用于获取所述多个数据采集终端分别采集的业务数据，并提取每个业务数据在对应的数据采集终端所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，其中，所述矩阵特征序列包括所述业务数据在所述数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度，所述矩阵节点序列包括所述各个关联矩阵节点之间的计算关系；
[0042] 生成模块，用于根据所述矩阵特征序列和矩阵节点序列生成所述各个关联矩阵节点的数据融合参数，所述关联矩阵节点的数据融合参数包括用于表示所述关联矩阵节点单独针对所述业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数；
[0043] 数据融合模块，用于根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
[0044] 第三方面，本申请实施例还提供一种服务器，所述服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个数据采集终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的数据融合方法。
[0045] 第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上检测时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的设计中的数据融合方法。
[0046] 基于上述任意一个方面，本申请通过提取每个业务数据在对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，并获取各个关联矩阵节点的数据融合参数，从而根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。如此，通过关联矩阵节点的数据融合参数表示关联矩阵节点单独针对业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数，并以此进行各业务数据的数据融合，可以在解析数据时实现统一解析处理，以便于后期通过统一的解析策略从融合业务数据中解析出需求的解析业务数据，提高数据解析效率。
附图说明
[0047] 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0048] 图1为本申请实施例提供的数据融合系统的应用场景示意图；
[0049] 图2为本申请实施例提供的数据融合方法的流程示意图；
[0050] 图3为本申请实施例提供的数据融合装置的功能模块示意图；
[0051] 图4为本申请实施例提供的用于实现上述的数据融合方法的服务器的结构示意框图。
具体实施方式
[0052] 下面结合说明书附图对本申请进行具体说明，方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。在本申请的描述中，除非另有说明，“至少一个”包括一个或多个。“多个”是指两个或两个以上。例如，A、B和C中的至少一个，包括：单独存在A、单独存在B、同时存在A和B、同时存在A和C、同时存在B和C，以及同时存在A、B和C。在本申请中，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联目标核磁共振设备的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。
[0053] 图1是本申请一种实施例提供的数据融合系统10的交互示意图。数据融合系统10可以包括服务器100以及与所述服务器100通信连接的数据采集终端200，服务器100中可以包括执行指令操作的处理器。图1所示的数据融合系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该数据融合系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。
[0054] 在一些实施例中，服务器100可以是单个服务器，也可以是一个服务器组。运营服务器组可以是集中式的，也可以是分布式的（例如，服务器100可以是分布式系统）。在一些实施例中，服务器100相对于数据采集终端200，可以是本地的、也可以是远程的。例如，服务器100可以经由网络访问存储在数据采集终端200以及数据库、或其任意组合中的信息。作为另一示例，服务器100可以直接连接到数据采集终端200和数据库中的至少一个，以访问其中存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器100可以在云平台上实现；仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云(community cloud)、分布式云、跨云（inter-cloud）、多云(multi-cloud)等，或者它们的任意组合。
[0055] 在一些实施例中，服务器100可以包括处理器。处理器可以处理与服务请求有关的信息和/或数据，以执行本申请中描述的一个或多个功能。处理器可以包括一个或多个处理核（例如，单核处理器（S）或多核处理器（S））。仅作为举例，处理器可以包括中央处理单元（Central Processing Unit, CPU）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit, ASIC）、专用指令集处理器（Application Specific Instruction-set Processor, ASIP）、图形处理单元（Graphics Processing Unit, GPU）、物理处理单元（Physics Processing Unit, PPU）、数字信号处理器 (Digital Signal Processor, DSP)、现场可编程门阵列( Field Programmable Gate Array, FPGA)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device, PLD)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(Reduced Instruction Set Computing, RISC)、或微处理器等，或其任意组合。
[0056] 网络可以用于信息和/或数据的交换。在一些实施例中，数据融合系统10中的一个或多个组件（例如，服务器100，数据采集终端200和数据库）可以向其他组件发送信息和/或数据。在一些实施例中，网络可以是任何类型的有线或者无线网络，或者是他们的结合。仅作为示例，网络130可以包括有线网络、无线网络、光纤网络、远程通信网络、内联网、因特网、局域网（Local Area Network，LAN）、广域网（Wide Area Network，WAN）、无线局域网（Wireless Local Area Networks，WLAN）、城域网（Metropolitan Area Network，MAN）、广域网（Wide Area Network，WAN）、公共电话交换网（Public Switched Telephone Network，PSTN）、蓝牙网络、ZigBee网络、或近场通信（Near Field Communication, NFC）网络等，或其任意组合。在一些实施例中，网络可以包括一个或多个网络接入点。例如，网络可以包括有线或无线网络接入点，例如基站和/或网络交换节点，数据融合系统10的一个或多个组件可以通过该接入点连接到网络以交换数据和/或信息。
[0057] 前述的数据库可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，数据库可以存储从数据采集终端200获得的数据。在一些实施例中，数据库可以存储在本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，数据库可以包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、或只读存储器（Read-Only Memory, ROM）等，或其任意组合。作为举例，大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等；可移动存储器可包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、zip磁盘、磁带等；易失性读写存储器可以包括随机存取存储器（Random Access Memory, RAM）；RAM可以包括动态RAM（Dynamic Random Access Memory, DRAM），双倍数据速率同步动态RAM（Double Date-Rate Synchronous RAM, DDR SDRAM）；静态RAM（Static Random-Access Memory, SRAM），晶闸管RAM（Thyristor-Based Random Access Memory, T-RAM）和零电容器RAM（Zero-RAM）等。作为举例，ROM可以包括掩模ROM（Mask Read-Only Memory, MROM）、可编程ROM（ Programmable Read-Only Memory, PROM）、可擦除可编程ROM（Programmable Erasable Read-only Memory , PEROM）、电可擦除可编程ROM（Electrically Erasable Programmable read only memory, EEPROM）、光盘ROM（CD-ROM）、以及数字通用磁盘ROM等。在一些实施例中，数据库可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公有云、混合云、社区云、分布式云、跨云、多云或者其它类似的等，或其任意组合。
[0058] 在一些实施例中，数据库可以连接到网络以与数据融合系统10（例如，服务器100，数据采集终端200等）中的一个或多个组件通信。数据融合系统10中的一个或多个组件可以经由网络访问存储在数据库中的数据或指令。在一些实施例中，数据库可以直接连接到数据融合系统10中的一个或多个组件（例如，服务器100，数据采集终端200等）；或者，在一些实施例中，数据库也可以是服务器100的一部分。
[0059] 为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本申请实施例提供的数据融合方法的流程示意图，本实施例提供的数据融合方法可以由图1中所示的服务器100执行，下面对该数据融合方法进行详细介绍。
[0060] 步骤S110，获取多个数据采集终端200分别采集的业务数据，并提取每个业务数据在对应的数据采集终端200所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，其中，矩阵特征序列包括业务数据在数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度，矩阵节点序列包括各个关联矩阵节点之间的计算关系。
[0061] 步骤S120，根据矩阵特征序列和矩阵节点序列生成各个关联矩阵节点的数据融合参数，关联矩阵节点的数据融合参数包括用于表示关联矩阵节点单独针对业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数。
[0062] 步骤S130，根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
[0063] 基于上述设计，本实施例通过提取每个业务数据在对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，并获取各个关联矩阵节点的数据融合参数，从而根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。如此，通过关联矩阵节点的数据融合参数表示关联矩阵节点单独针对业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数，并以此进行各业务数据的数据融合，可以在解析数据时实现统一解析处理，以便于后期通过统一的解析策略从融合业务数据中解析出需求的解析业务数据，提高数据解析效率。
[0064] 在一种可能的设计中，针对步骤S110，本实施例可以提取每个业务数据在对应的数据采集终端200所对应的数据转换矩阵上的多个业务转换通道，并根据多个业务转换通道将业务数据输入到数据转换矩阵中进行矩阵转换处理，得到多个不同维度的矩阵转换业务结果。
[0065] 接着，可以针对多个业务转换通道中的每个业务转换通道，从多个不同维度的矩阵转换业务结果中，为业务转换通道选择对应维度的矩阵转换业务结果，并利用矩阵转换业务结果所对应的矩阵转换信息，判断业务转换通道是否匹配预设的矩阵转换模板，当业务转换通道匹配预设的矩阵转换模板时，保留业务转换通道，以得到多个保留的业务转换通道。
[0066] 接着，可以将业务数据通过多个保留的业务转换通道输入到数据转换矩阵中进行业务转换，获取对应的业务转换矩阵节点序列及业务转换矩阵节点序列中目标矩阵节点的业务转换过程信息，并根据目标矩阵节点的业务转换过程信息确定目标矩阵节点的业务转换区间。
[0067] 接着，可以将目标矩阵节点的业务转换区间的重合区间作为业务关联区间，并在业务关联区间内获取每个目标矩阵节点的业务转换位置，并根据每个目标矩阵节点的业务转换位置的位置置信度进行目标矩阵节点重组，得到对应的候选关联矩阵节点，并获得业务数据在候选关联矩阵节点对应的业务类型置信度，以根据业务类型置信度建立候选关联矩阵节点和计算关系之间的计算关系信息，并以计算关系为基准处理每个候选关联矩阵节点，以确定每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息。
[0068] 接着，可以根据每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息，确定每个候选关联矩阵节点中的各个关联矩阵节点，以得到业务数据在数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度以及各个关联矩阵节点之间的计算关系。
[0069] 在一种可能的设计中，针对步骤S120，本实施例具体可以根据矩阵特征序列和矩阵节点序列确定业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息，并将业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息转换为归一化融合采样图。
[0070] 接着，可以根据归一化融合采样图，构建对应的融合数据范围样图，并对构建的融合数据范围样图进行解析，得到多个融合数据范围区域。
[0071] 接着，可以获取各个融合数据范围区域中数据数量的平均值，计算融合数据范围区域中数据数量与平均值的差值，以得到融合数据范围区域的数据数量确定值。
[0072] 接着，可以将数据数量确定值相关联的多个融合数据范围区域进行分类，以生成由多个分类的融合数据范围区域的分类组合组成的对应的分类融合数据范围区域图。
[0073] 接着，可以在分类融合数据范围区域图中选择融合数据范围最大的融合数据范围区域和融合数据范围最小的融合数据范围区域分别作为第一融合数据范围区域和第二融合数据范围区域，并分别计算分类融合数据范围区域图中各个融合数据范围区域与第一融合数据范围区域、第二融合数据范围区域之间的数据数量确定值差异，将与第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异小于或者等于与第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第一融合数据范围区域序列，将与第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异大于与第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第二融合数据范围区域序列。
[0074] 接着，可以计算第一融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第一融合数据范围区域，计算第二融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第二融合数据范围区域。
[0075] 接着，可以根据第一融合数据范围区域和第二融合数据范围区域与分类融合数据范围区域图中的各个融合数据范围区域的重合度确定对应的多个第三融合数据范围区域和多个第四融合数据范围区域。
[0076] 接着，可以根据多个第三融合数据范围区域和多个第四融合数据范围区域，确定归一化融合信息所对应的归一化融合参数信息，并对归一化融合参数信息进行解析以获取归一化融合参数信息中的归一化融合过程控制信息。
[0077] 接着，可以将归一化融合过程控制信息的融合仿射变换范围确定为关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围，并根据关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围和归一化融合过程控制信息确定关联矩阵节点单独针对业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数。
[0078] 在一种可能的设计中，针对步骤S130，本实施例具体可以根据各个业务数据的矩阵特征序列和矩阵节点序列确定出各个业务数据的融合矩阵信息，并根据融合矩阵信息确定各个业务数据对应的融合矩阵节点。
[0079] 接着，可以从各个关联矩阵节点的数据融合参数获取各个业务数据对应的融合矩阵节点的数据融合策略，数据融合策略用于表示融合矩阵节点的融合参与信息。
[0080] 接着，可以根据数据融合策略建立融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系。
[0081] 接着，可以根据建立的融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系确定各个业务数据中每个数据记录位置的多个位置关联状态，针对每一个位置关联状态，获取每个数据记录位置匹配的其它业务数据的数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值与每个数据记录位置之后预设数量个数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值之间的匹配关系，并根据该匹配关系得到每个数据记录位置在该位置关联状态处的融合参与状态配置信息，以得到每个数据记录位置的融合参与状态配置信息。
[0082] 接着，可以根据每个数据记录位置的融合参与状态配置信息获取每个数据记录位置在融合过程中的融合控制状态。
[0083] 接着，可以根据融合控制状态得到每个数据记录位置对应的多个控制特征序列，并确定多个控制特征序列的第一控制特征信息和第二控制特征信息，第一控制特征信息包含每个数据记录位置的融合控制状态为开启状态时的控制特征信息，第二控制特征信息包含每个数据记录位置的融合控制状态为关闭状态时的控制特征信息。
[0084] 接着，可以确定第一控制特征信息在控制特征序列中的位置排序，并根据位置排序确定第一控制特征信息的融合参与等级，并按照融合参与等级分别确定每个数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列对应的融合项目序列，并计算与融合项目序列对应的融合项目特征，融合项目序列是根据数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列在融合过程中对应的基于可融合部分生成的融合项目记录信息确定的，不同的可融合部分对应的融合项目记录信息不同。
[0085] 接着，可以获取每个数据记录位置对应的融合参与位置对应的匹配度下限，并根据融合项目特征确定融合项目序列与匹配度下限之间的映射关系。
[0086] 接着，可以根据确定的融合项目序列与匹配度下限之间的映射关系，从融合项目序列中确定出每个数据记录位置的多个融合项目以及每个融合项目对应的融合顺序。
[0087] 接着，可以从多个融合项目中筛选出多个与预设融合顺序相同的融合项目，获得多个第一融合项目，并将多个融合项目中除第一融合项目以外的融合项目作为第二融合项目。
[0088] 接着，可以根据第一融合项目的数量与第二融合项目的数量之间的第一比值、所有第一融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第二比值以及所有第二融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第三比值确定出针对每个数据记录位置的融合间隔数。
[0089] 接着，可以根据各个业务数据中每个数据记录位置的融合间隔数和融合项目特征，对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
[0090] 在一种可能的设计中，在步骤S130之后，本实施例可以进一步在接收到数据解析请求时，根据预设的融合业务数据的解析策略从融合业务数据中解析出与数据解析请求对应的解析业务数据。
[0091] 图3为本申请实施例提供的数据融合装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述服务器100执行的方法实施例对该数据融合装置300进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图3示出的数据融合装置300只是一种装置示意图。其中，数据融合装置300可以包括获取提取模块、生成模块320以及数据融合模块330，下面分别对该数据融合装置300的各个功能模块的功能进行详细阐述。
[0092] 获取提取模块310，用于获取多个数据采集终端200分别采集的业务数据，并提取每个业务数据在对应的数据采集终端200所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列，其中，矩阵特征序列包括业务数据在数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度，矩阵节点序列包括各个关联矩阵节点之间的计算关系。
[0093] 生成模块320，用于根据矩阵特征序列和矩阵节点序列生成各个关联矩阵节点的数据融合参数，关联矩阵节点的数据融合参数包括用于表示关联矩阵节点单独针对业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数。
[0094] 数据融合模块330，用于根据各个业务数据的矩阵特征序列、矩阵节点序列及各个关联矩阵节点的数据融合参数对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
[0095] 在一种可能的设计中，获取提取模块310用于通过以下方式提取每个业务数据在对应的数据采集终端200所对应的数据转换矩阵上的矩阵特征序列和矩阵节点序列：
[0096] 提取每个业务数据在对应的数据采集终端200所对应的数据转换矩阵上的多个业务转换通道。
[0097] 根据多个业务转换通道将业务数据输入到数据转换矩阵中进行矩阵转换处理，得到多个不同维度的矩阵转换业务结果。
[0098] 针对多个业务转换通道中的每个业务转换通道，从多个不同维度的矩阵转换业务结果中，为业务转换通道选择对应维度的矩阵转换业务结果，并利用矩阵转换业务结果所对应的矩阵转换信息，判断业务转换通道是否匹配预设的矩阵转换模板，当业务转换通道匹配预设的矩阵转换模板时，保留业务转换通道，以得到多个保留的业务转换通道。
[0099] 将业务数据通过多个保留的业务转换通道输入到数据转换矩阵中进行业务转换，获取对应的业务转换矩阵节点序列及业务转换矩阵节点序列中目标矩阵节点的业务转换过程信息，并根据目标矩阵节点的业务转换过程信息确定目标矩阵节点的业务转换区间。
[0100] 将目标矩阵节点的业务转换区间的重合区间作为业务关联区间，并在业务关联区间内获取每个目标矩阵节点的业务转换位置，并根据每个目标矩阵节点的业务转换位置的位置置信度进行目标矩阵节点重组，得到对应的候选关联矩阵节点，并获得业务数据在候选关联矩阵节点对应的业务类型置信度，以根据业务类型置信度建立候选关联矩阵节点和计算关系之间的计算关系信息，并以计算关系为基准处理每个候选关联矩阵节点，以确定每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息。
[0101] 根据每个候选关联矩阵节点的计算关系信息所对应的业务转换过程信息，确定每个候选关联矩阵节点中的各个关联矩阵节点，以得到业务数据在数据转换矩阵中各个关联矩阵节点对应的业务类型置信度以及各个关联矩阵节点之间的计算关系。
[0102] 在一种可能的设计中，生成模块320用于通过以下方式生成各个关联矩阵节点的数据融合参数：
[0103] 根据矩阵特征序列和矩阵节点序列确定业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息，并将业务数据对于每个关联矩阵节点的归一化融合信息转换为归一化融合采样图。
[0104] 根据归一化融合采样图，构建对应的融合数据范围样图，并对构建的融合数据范围样图进行解析，得到多个融合数据范围区域。
[0105] 获取各个融合数据范围区域中数据数量的平均值，计算融合数据范围区域中数据数量与平均值的差值，以得到融合数据范围区域的数据数量确定值。
[0106] 将数据数量确定值相关联的多个融合数据范围区域进行分类，以生成由多个分类的融合数据范围区域的分类组合组成的对应的分类融合数据范围区域图。
[0107] 在分类融合数据范围区域图中选择融合数据范围最大的融合数据范围区域和融合数据范围最小的融合数据范围区域分别作为第一融合数据范围区域和第二融合数据范围区域，并分别计算分类融合数据范围区域图中各个融合数据范围区域与第一融合数据范围区域、第二融合数据范围区域之间的数据数量确定值差异，将与第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异小于或者等于与第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第一融合数据范围区域序列，将与第一融合数据范围区域的数据数量确定值差异大于与第二融合数据范围区域的数据数量确定值差异的融合数据范围区域分配至第二融合数据范围区域序列。
[0108] 计算第一融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第一融合数据范围区域，计算第二融合数据范围区域序列中所有融合数据范围区域的数据数量确定值的平均值，获得以实际数据数量确定值的平均值为区域的第二融合数据范围区域。
[0109] 根据第一融合数据范围区域和第二融合数据范围区域与分类融合数据范围区域图中的各个融合数据范围区域的重合度确定对应的多个第三融合数据范围区域和多个第四融合数据范围区域。
[0110] 根据多个第三融合数据范围区域和多个第四融合数据范围区域，确定归一化融合信息所对应的归一化融合参数信息，并对归一化融合参数信息进行解析以获取归一化融合参数信息中的归一化融合过程控制信息。
[0111] 将归一化融合过程控制信息的融合仿射变换范围确定为关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围，并根据关联矩阵节点所对应的融合仿射变换范围和归一化融合过程控制信息确定关联矩阵节点单独针对业务数据参与与其它业务数据进行融合时的融合过程参数。
[0112] 在一种可能的设计中，数据融合模块330，用于通过以下方式对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据：
[0113] 根据各个业务数据的矩阵特征序列和矩阵节点序列确定出各个业务数据的融合矩阵信息，并根据融合矩阵信息确定各个业务数据对应的融合矩阵节点。
[0114] 从各个关联矩阵节点的数据融合参数获取各个业务数据对应的融合矩阵节点的数据融合策略，数据融合策略用于表示融合矩阵节点的融合参与信息。
[0115] 根据数据融合策略建立融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系。
[0116] 根据建立的融合矩阵节点与融合参与位置的映射关系确定各个业务数据中每个数据记录位置的多个位置关联状态，针对每一个位置关联状态，获取每个数据记录位置匹配的其它业务数据的数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值与每个数据记录位置之后预设数量个数据记录位置的对应位置关联状态的状态记录值之间的匹配关系，并根据该匹配关系得到每个数据记录位置在该位置关联状态处的融合参与状态配置信息，以得到每个数据记录位置的融合参与状态配置信息。
[0117] 根据每个数据记录位置的融合参与状态配置信息获取每个数据记录位置在融合过程中的融合控制状态。
[0118] 根据融合控制状态得到每个数据记录位置对应的多个控制特征序列，并确定多个控制特征序列的第一控制特征信息和第二控制特征信息，第一控制特征信息包含每个数据记录位置的融合控制状态为开启状态时的控制特征信息，第二控制特征信息包含每个数据记录位置的融合控制状态为关闭状态时的控制特征信息。
[0119] 确定第一控制特征信息在控制特征序列中的位置排序，并根据位置排序确定第一控制特征信息的融合参与等级，并按照融合参与等级分别确定每个数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列对应的融合项目序列，并计算与融合项目序列对应的融合项目特征，融合项目序列是根据数据记录位置对应的融合参与位置的控制特征序列在融合过程中对应的基于可融合部分生成的融合项目记录信息确定的，不同的可融合部分对应的融合项目记录信息不同。
[0120] 获取每个数据记录位置对应的融合参与位置对应的匹配度下限，并根据融合项目特征确定融合项目序列与匹配度下限之间的映射关系。
[0121] 根据确定的融合项目序列与匹配度下限之间的映射关系，从融合项目序列中确定出每个数据记录位置的多个融合项目以及每个融合项目对应的融合顺序。
[0122] 从多个融合项目中筛选出多个与预设融合顺序相同的融合项目，获得多个第一融合项目，并将多个融合项目中除第一融合项目以外的融合项目作为第二融合项目。
[0123] 根据第一融合项目的数量与第二融合项目的数量之间的第一比值、所有第一融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第二比值以及所有第二融合项目中的第一融合顺序的数量与第二融合顺序的数量的第三比值确定出针对每个数据记录位置的融合间隔数。
[0124] 根据各个业务数据中每个数据记录位置的融合间隔数和融合项目特征，对各个业务数据进行数据融合，得到融合业务数据。
[0125] 进一步地，图4为本申请实施例提供的用于执行上述数据融合方法的服务器100的结构示意图。如图4所示，该服务器100可包括网络接口110、机器可读存储介质120、处理器130以及总线140。处理器130可以是一个或多个，图4中以一个处理器130为例。网络接口
110、机器可读存储介质120以及处理器130可以通过总线140或其他方式连接，图4中以通过总线140连接为例。
[0126] 机器可读存储介质120作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的数据融合方法对应的程序指令/模块（例如图3中所示的数据融合装置300的获取提取模块、生成模块320以及数据融合模块330）。处理器
130通过检测存储在机器可读存储介质120中的软件程序、指令以及模块，从而执行终端设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的数据融合方法，在此不再赘述。
[0127] 机器可读存储介质120可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，机器可读存储介质120可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合发布节点的存储器。在一些实例中，机器可读存储介质120可进一步包括相对于处理器130远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务器100。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0128] 处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器130中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器130可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
[0129] 服务器100可以通过网络接口110和其它设备（例如数据采集终端200）进行信息交互。网络接口110可以是电路、总线、收发器或者其它任意可以用于进行信息交互的装置。处理器130可以利用网络接口110收发信息。
[0130] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
[0131] 本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0132] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0133] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0134] 显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请实施例的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
