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基于D-S证据理论的智能温室环境控制决策融合方法
被引量：
17
1
作者
孙力帆
张雅媛
+2 位作者
郑国强
冀保峰
何子述
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期268-275,共8页
在无线传感器网络下的智能温室环境控制系统中,农作物的生长通常受多种环境因子共同作用。根据温室环境控制系统的实际需求建立基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的决策框架,并提出了一种数据预处理和决策融合方法。首先,使用箱线图检...
在无线传感器网络下的智能温室环境控制系统中,农作物的生长通常受多种环境因子共同作用。根据温室环境控制系统的实际需求建立基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的决策框架,并提出了一种数据预处理和决策融合方法。首先,使用箱线图检测量测数据中的异常值,考虑到现有直接剔除异常数据处理方法的弊端,提出了一种异常数据自适应修正方法;然后,利用加权平均距离聚类处理更新后的数据;最后,根据所提出的基于加权相似度的基本概率分配方法结合D-S证据理论进行融合,为温室环境控制做出正确决策。实验结果表明,箱线图检测异常数据更为准确,其检测率比狄克逊准则高近19.2%,对于不确定性融合结果,本文提出的基于加权相似度的基本概率分配方法相比现有方法降低了1~2个数量级,不仅可以提高温室环境参数融合精度,加快收敛速度,同时还能有效地降低决策风险。
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关键词
温室环境控制
决策融合
D-S证据理论
异常值自适应修正
聚类分析
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职称材料
题名
基于D-S证据理论的智能温室环境控制决策融合方法
被引量：
17
1
作者
孙力帆
张雅媛
郑国强
冀保峰
何子述
机构
河南科技大学信息工程学院
电子科技大学电子工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期268-275,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U1504619
U1404615
+2 种基金
61671139)
教育部产学合作协同育人项目(201602011005)
河南省科技攻关计划项目(162102210073)
文摘
在无线传感器网络下的智能温室环境控制系统中,农作物的生长通常受多种环境因子共同作用。根据温室环境控制系统的实际需求建立基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的决策框架,并提出了一种数据预处理和决策融合方法。首先,使用箱线图检测量测数据中的异常值,考虑到现有直接剔除异常数据处理方法的弊端,提出了一种异常数据自适应修正方法;然后,利用加权平均距离聚类处理更新后的数据;最后,根据所提出的基于加权相似度的基本概率分配方法结合D-S证据理论进行融合,为温室环境控制做出正确决策。实验结果表明,箱线图检测异常数据更为准确,其检测率比狄克逊准则高近19.2%,对于不确定性融合结果,本文提出的基于加权相似度的基本概率分配方法相比现有方法降低了1~2个数量级,不仅可以提高温室环境参数融合精度,加快收敛速度,同时还能有效地降低决策风险。
关键词
温室环境控制
决策融合
D-S证据理论
异常值自适应修正
聚类分析
Keywords
greenhouse environment control
decision fusion
D- S evidence theory
adaptive outliercorrection
cluster analysis
分类号
S625.5 [农业科学—园艺学]
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于D-S证据理论的智能温室环境控制决策融合方法
孙力帆
张雅媛
郑国强
冀保峰
何子述
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
17
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