Nous avons assist? ? une augmentation consid?rable de l'utilisation et de l'application d'un minuscule dispositif appel? capteur dans un certain nombre de domaines. Un seul r?seau peut ?tre constitu? de nombreux petits capteurs qui d?tectent des types de donn?es diff?rents ou identiques. Toutes les donn?es d?tect?es peuvent varier en raison de l'impr?cision, de l'incoh?rence, de l'inexactitude et de l'imperfection des donn?es. La fusion de donn?es est l'approche par laquelle nous pouvons obtenir des r?sultats presque corrects. Dans ce travail, j'ai simul? trois m?thodes et deux algorithmes pour obtenir les meilleures donn?es post?rieures. Toutes les m?thodes ont ?t? simul?es et le r?sultat montre comment on peut r?duire l'erreur des donn?es d?tect?es des capteurs et pr?dire les donn?es futures bas?es sur les donn?es pr?c?dentes en consid?rant les types d'erreurs possibles dans un environnement.
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