论文摘要
利用多源传感器采集的数据不仅存在大量冗余,而且会影响最终监测结果.为了提高监测的准确度,本文提出一种面向草原环境监测的两级数据融合模型.在一级数据融合中,首先采用自适应加权平均法对各区域内的同类传感器进行融合,然后利用BP神经网络对该区域内的异类传感器进行训练和融合,从而得到对各区域环境状况的初步判断.由于经BP神经网络融合的结果具有不确定性,因此,二级融合利用D-S证据理论对一级融合结果进行综合分析,从而得到对草原环境的决策判断.最后对模型及算法进行了有效性验证与分析,实验结果表明本文的方法能够较准确地监测草原环境状况,同时对草原环境的高效管理和科学养护等提供一些有价值的指导和决策依据.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 马占飞,金溢,江凤月,刘保卫
关键词: 数据融合,草原环境监测,自适应加权平均,神经网络,证据理论
来源: 计算机系统应用 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 内蒙古科技大学包头师范学院,内蒙古科技大学信息工程学院
基金: 国家自然科学基金(61762071,61163025),内蒙古自治区自然科学基金(2016MS0614),内蒙古自治区高等学校科学研究基金(NJZY17287,NJZY201)~~
分类号: X830;TP212;TP183
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007073
页码: 112-119
总页数: 8
文件大小: 981K
下载量: 165
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