信息和通信技术融合是指将来自不同来源的信息进行整合、分析和推理，以生成更全面、准确和有用的信息。
以下是一些主要的技术和方法用于信息融合：数据融合：将来自不同传感器、设备或数据源的原始数据进行整合和合并，以获取更全面的信息。常用的数据融合方法包括加权平均、特征提取、特征选择等。特征融合：将来自不同特征提取方法或模型的特征进行整合，以提高信息的表达能力和分类性能。常用的特征融合方法包括特征拼接、特征加权、特征变换等。知识融合：将来自不同领域或专家的知识进行整合和结合，以生成更全面和准确的知识。常用的知识融合方法包括规则融合、本体融合、专家系统等。模型融合：将来自不同模型或算法的结果进行整合，以提高预测或决策的准确性和鲁棒性。常用的模型融合方法包括集成学习、深度学习中的模型堆叠、投票法等。不确定性建模：考虑到信息来源的不确定性，使用概率论或模糊理论等方法对不确定性进行建模和处理，以提高信息融合的鲁棒性和可靠性。
