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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明提供了一种面向海南沙地鲜食甘薯的农情数据融合方法，包括：小波阈值降噪算法对单个传感器采集的农情数据进行预处理，减少噪音对数据的影响；自适应加权融合算法对同类传感器采集的农情数据进行修正，得到环境参数的精准数值；BP神经网络算法对第一级输出的各区域土壤温度、土壤湿度以及土壤EC值进行决策级融合，从而为每个区域的甘薯生长环境状况都生成一个评估值；D‑S证据理论对多个证据体的评估值进行合成，强化评估的准确度。本发明针对海南沙地鲜食甘薯这种特定的应用背景和所需数据的准确性，提出了一种面向海南沙地鲜食甘薯的多源农情数据两级融合模型，该模型第一级数据层能降低农情数据的冗余，提高数据的准确度，进而指导农业智能设备对鲜食甘薯生长环境的调控，第二级决策层则能对沙地鲜食甘薯所处环境状况做出评价。
主权项：1.一种面向海南沙地鲜食甘薯的农情数据融合方法，其特征在于，包括：小波阈值降噪算法对单个传感器采集的农情数据进行预处理，减少噪音对数据的影响；自适应加权融合算法对同类传感器采集的农情数据进行修正，得到环境参数的精准数值；BP神经网络算法对各区域的土壤温度、土壤湿度以及土壤EC值进行决策级融合，从而为每个区域的甘薯生长环境状况都生成一个评估值；D-S证据理论对多个证据体的评估值进行合成，强化评估的准确度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种面向海南沙地鲜食甘薯的农情数据融合模型及方法
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