基于MATLAB的多源数据智能融合与预处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现智能化的选择性数据合并，支持用户自定义规则和相似度阈值，自动匹配多源数据记录。系统提供多种合并策略（如最新数据优先、加权合并等），提升数据质量与一致性。

详 情 说 明

基于选择性合并策略的数据融合与预处理系统

项目介绍

本项目实现了一个智能化的选择性数据合并系统，专门用于处理多源异构数据的融合任务。系统能够根据用户定义的匹配规则和相似度阈值，自动识别不同数据集中的对应记录，并按照指定的合并策略进行数据整合。通过可视化监控和详细的合并报告，为用户提供全流程的数据融合解决方案。

功能特性

• 智能数据匹配: 采用先进的数据匹配算法，支持多种相似度计算方式（编辑距离、Jaccard系数、余弦相似度等）
• 灵活合并策略: 提供多种合并策略选择，包括优先保留最新数据、权重加权合并、条件筛选合并等
• 自适应阈值优化: 根据数据特征自动调整相似度阈值，提高匹配准确性
• 可视化监控: 实时展示合并过程，提供直观的合并效果分析图表
• 结果验证机制: 生成详细的合并报告，包括匹配成功率、冲突解决统计等信息
• 自定义规则支持: 允许用户导入自定义合并规则函数，满足特定业务需求

使用方法

输入准备

1. 数据表格: 准备需要合并的多组结构化数据（CSV或Excel格式）
2. 配置文件: 设置合并参数（关键字段映射、相似度阈值、合并策略）
3. 自定义规则: 可选地提供自定义合并规则函数
4. 预处理要求: 指定空值处理、格式标准化等预处理选项

执行流程

1. 配置系统参数和输入文件路径
2. 运行主程序启动数据融合过程
3. 监控可视化界面观察合并进度
4. 查看生成的合并报告和分析图表
5. 导出合并结果和日志文件

输出结果

• 合并后的统一数据表（包含数据来源追踪信息）
• 合并过程报告（匹配统计、冲突解决详情）
• 可视化分析图表（相似度分布、合并效果评估）
• 详细合并日志文件（记录每条数据的合并决策）

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11, Linux Ubuntu 16.04+, macOS 10.14+
• 运行环境: MATLAB R2020a 或更高版本
• 内存要求: 最低8GB RAM（处理大型数据集建议16GB以上）
• 存储空间: 至少2GB可用磁盘空间
• 依赖工具包: Statistics and Machine Learning Toolbox, Parallel Computing Toolbox（可选）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心控制逻辑，实现了数据读取与预处理、匹配算法执行、相似度阈值优化、多种合并策略应用、合并过程可视化监控、结果验证与报告生成等关键功能，作为整个系统的入口点和调度中心，协调各模块协同完成数据融合任务。