分布式融合系统是一种将不同来源、不同类型、不同格式的数据进行整合和处理的系统。这种系统在许多领域都有广泛的应用，如金融、医疗、交通等。常见的融合策略有以下几种：
1. 数据清洗与预处理：这是融合的第一步，主要是对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填补缺失值、数据转换等。这一步的目的是提高数据的质量和可用性，为后续的融合做好准备。
2. 特征提取与选择：在数据清洗和预处理后，需要从原始数据中提取有用的特征，并进行选择。这可以通过各种方法实现，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。特征提取和选择的目的是提高数据的表达能力，使后续的融合更加有效。
3. 数据融合算法：这是融合系统的核心技术，主要包括加权平均法、最大最小法、模糊逻辑法等。这些算法可以根据不同的应用场景和需求进行选择和调整。
4. 模型训练与验证：在数据融合后，需要对融合结果进行训练和验证，以评估融合效果的好坏。这可以通过交叉验证、留出法等方法实现。
5. 结果解释与应用：最后，需要对融合结果进行解释和分析，以便更好地理解和应用。这可以通过可视化、知识图谱等方法实现。
6. 实时融合与动态更新：在某些应用场景下，可能需要实时或动态地融合数据。这时，可以采用在线学习、增量学习等方法，以提高系统的实时性和适应性。
7. 隐私保护与安全：在处理敏感数据时，需要采取相应的隐私保护和安全措施，以防止数据泄露和滥用。
8. 可解释性与透明度：为了提高系统的可信度和接受度，可以采用一些可解释性技术，如模型解释、规则解释等，以提高系统的透明度和可解释性。
9. 资源优化与管理：在分布式融合系统中，需要合理分配和利用计算资源、存储资源等，以提高系统的运行效率和可靠性。
10. 容错与恢复：在分布式融合系统中，可能会遇到各种故障和异常情况，需要有相应的容错和恢复机制，以保证系统的稳定运行。
