【摘 要】
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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
【机 构】
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河南科技大学信息工程学院,电子科技大学电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1504619;U1404615;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)
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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
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