【摘 要】
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WSNs(Wireless Sensor Network)无线传感技术在进行温室大棚环境参数采集时,传感器大量布置及所受突发干扰造成数据冗余、数据偏差等问题,会干扰终端节点传感器正常工作状态,从而影响智慧农业精准决策。为解决上述问题,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)异常数据检测算法。将实验采集的300组环境量作为训练参数,150组参数作为实验数据,综合比较GRNN神经网络、PNN神经网络、传统BP神经网络在数据预测结果、正确率及运行时间3方面的性能指标。实验结果表明:GRNN神经网络算法检测异常数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61863009),桂林理工大学科研启动基金项目(GLUTQD2012028),桂林理工大学研究生创新实践项目(2019-2020)。
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WSNs(Wireless Sensor Network)无线传感技术在进行温室大棚环境参数采集时,传感器大量布置及所受突发干扰造成数据冗余、数据偏差等问题,会干扰终端节点传感器正常工作状态,从而影响智慧农业精准决策。为解决上述问题,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)异常数据检测算法。将实验采集的300组环境量作为训练参数,150组参数作为实验数据,综合比较GRNN神经网络、PNN神经网络、传统BP神经网络在数据预测结果、正确率及运行时间3方面的性能指标。实验结果表明:GRNN神经网络算法检测异常数
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