基于D-S算法的小波理论在温室控制中的应用研究

奚婷婷; 熊伟丽; 张林; 徐保国

doi:10.13873/j.1000-97872008.11.007

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基于D-S算法的小波理论在温室控制中的应用研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于D-S算法的小波理论在温室控制中的应用研究
- Application research of wavelet theory based on D-S algorithm in greenhouse control
- 传感器与微系统 2008年27卷第11期页码：32-34+37
- 作者机构：
  
  1. 江南大学通信与控制工程学院
  2. 清华大学电子系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家“863”计划资助项目（2006AA10A301）
- DOI：10.13873/j.1000-97872008.11.007
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2008
- 稿件说明：
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[1]奚婷婷,熊伟丽,张林,徐保国.基于D-S算法的小波理论在温室控制中的应用研究[J].传感器与微系统,2008,27(11):32-34+37.

XI Ting-ting1, XIONG Wei-li1, ZHANG lin2, et al. Application research of wavelet theory based on D-S algorithm in greenhouse control[J]. 2008, 27(11): 32-34+37.
[1]奚婷婷,熊伟丽,张林,徐保国.基于D-S算法的小波理论在温室控制中的应用研究[J].传感器与微系统,2008,27(11):32-34+37. DOI： 10.13873/j.1000-97872008.11.007.

XI Ting-ting1, XIONG Wei-li1, ZHANG lin2, et al. Application research of wavelet theory based on D-S algorithm in greenhouse control[J]. 2008, 27(11): 32-34+37. DOI： 10.13873/j.1000-97872008.11.007.

摘要

提出了一种适用于温室环境参数融合的混合算法

使用D-S理论推测某一时刻环境状态

用小波网络实现宏观决策

此算法解决了传统D-S证据理论中概率赋值困难的问题

同时也为小波神经网络提供了比较准确实用的训练数据。最后以温室樱桃西红柿为例

通过仿真说明此混合算法在农作物温室培养过程中对于环境参数的融合效果

为温室的控制提供了准确可信的依据。

Abstract

A greenhouse environment parameters applicable to the integration of hybrid algorithm is presented

which can solve the issues of probability assignment by the traditional theory of D-S evidence

as well as to provide an accurate and practical training data for WNN.Take the high economic value of cherry

tomatoes for example

it shows algorithm in greenhouse cultivation of crops in the process of application.

关键词

Keywords

references

基于遗传小波神经网络的多传感器信息融合技术的研究 [J]. 高美静,赵勇,谈爱玲. 仪器仪表学报 . 2007(11)

一种基于D-S推理的异源信息目标识别方法 [J]. 于昕,韩崇昭,潘泉,谢明志. 系统工程与电子技术 . 2007(05)

D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用 [J]. 蓝金辉,马宝华,蓝天,周兆英. 清华大学学报(自然科学版) . 2001(02)

多传感器数据融合在温室智能控制中的应用研究 [D]. 武晓嘉. 太原理工大学 2005

智能检测系统与数据融合[M]. 机械工业出版社 , 滕召胜等编著, 2000

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