整合预检测是指将多个预检测方法结合起来，综合分析样本或系统的特征，以提高检测的准确性和可靠性。

整合预检测的方法包括：

1. 融合多个预检测模型：通过将多个预检测模型的结果进行融合，可以综合利用它们的优势，提高整体的检测能力。融合方法可以是简单的加权融合，也可以是通过集成学习方法如随机森林、AdaBoost等。

2. 构建预检测层次结构：将不同的预检测方法按照层次关系进行组织，比如先使用基于规则的方法进行初步筛选，再使用基于机器学习的方法进行进一步判断。通过逐层筛选，可以减少不必要的计算开销。

3. 引入领域知识：根据不同的样本和系统特征，引入相关的领域知识来指导预检测方法的选择和参数设置。例如，对于特定类型的实验样本，可以根据相应的领域知识来选择适合的预检测方法。

4. 结合特征选择方法：通过特征选择方法，选择最具有区分度和判别能力的特征，以提高预检测方法的效果。常用的特征选择方法包括信息增益、相关系数、方差分析等。

整合预检测方法可以根据具体的检测需求和样本特征选择合适的方法进行组合和调整，以达到更准确、更可靠的检测结果。