【摘 要】
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为满足温室环境测控系统中传感器数据需具有鲁棒性的要求,提出一种基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合算法。利用时间预测算法对环境数据的时间相关性进行预测,利用同
【机 构】
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江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室,南京林业大学生物与环境学院
【基金项目】
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江苏省农业科技自主创新资金[编号:CX(15)1016];江苏省科技支撑计划(编号:BE2014406);中国博士后基金(编号:2015M580400);江苏省博士后基金(编号:1501112B);江苏高校优势学科建设工程(编号:苏政办发教[2014]37号)
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为满足温室环境测控系统中传感器数据需具有鲁棒性的要求,提出一种基于时空关联性的温室环境多传感器数据融合算法。利用时间预测算法对环境数据的时间相关性进行预测,利用同质和异质传感器的特点对环境参数进行空间相似性预测。利用改进型支持度函数算法对基于时空关联性的预测值进行数据融合,并对数据融合的效果进行验证。结果表明,时间相关性、空间相似性预测算法的预测效果较好,且以时空预测值为输入变量时,改进型支持度函数的数据融合算法能够有效地将环境数据预处理的时空关联性预测值赋予动态的加权值,并且其数据融合结果优于平均值算法、传统支持度函数算法,数据融合产生的最优估计值更能真实地反映温室环境的变化,具有可靠性和准确性。
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