【摘 要】
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针对猪舍环境因子复杂且难以精确控制,提出一种基于D-S证据理论的数据融合算法对猪舍环境状态识别。首先,采集各个传感器的特征值,引入模糊隶属度函数确定概率分配函数;其次,采用改进K-L证据间距离,通过分配各个证据源融合权重来解决证据冲突问题;最后,将分配权重后的概率分配函数使用分布式融合机制得到最后识别结果。结果表明:D-S证据理论融合输出最高为0.6293(状态Ⅲ),相比于下一项的0.1198(状态Ⅱ)差值为0.5095,识别效果显著,具有较高的实际应用价值。
【机 构】
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湖北工业大学,武汉市红之星农牧机械有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFD0500700)。
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针对猪舍环境因子复杂且难以精确控制,提出一种基于D-S证据理论的数据融合算法对猪舍环境状态识别。首先,采集各个传感器的特征值,引入模糊隶属度函数确定概率分配函数;其次,采用改进K-L证据间距离,通过分配各个证据源融合权重来解决证据冲突问题;最后,将分配权重后的概率分配函数使用分布式融合机制得到最后识别结果。结果表明:D-S证据理论融合输出最高为0.6293(状态Ⅲ),相比于下一项的0.1198(状态Ⅱ)差值为0.5095,识别效果显著,具有较高的实际应用价值。
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