【摘 要】
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为了有效解决在极端环境下智慧温室内部分传感器不工作导致产生缺失值及数据准确性的问题。以智慧温室传感器采集的数据为研究对象,利用多种机器学习算法进行数据插补,同时利用3σ定律和数据融合对插补后的数据集进行预处理,提高了数据集的完整性与准确性。为技术人员进一步分析、处理数据,实现智慧温室精确控制提供了更加准确可靠的数据源。
【机 构】
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吉林农业科技学院电气与信息工程学院,吉林农业大学信息技术学院
【基金项目】
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吉林省智慧农业工程研究中心建设项目(2016),吉林省特色高水平学科新兴交叉学科“数字农业”项目(2018)。
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为了有效解决在极端环境下智慧温室内部分传感器不工作导致产生缺失值及数据准确性的问题。以智慧温室传感器采集的数据为研究对象,利用多种机器学习算法进行数据插补,同时利用3σ定律和数据融合对插补后的数据集进行预处理,提高了数据集的完整性与准确性。为技术人员进一步分析、处理数据,实现智慧温室精确控制提供了更加准确可靠的数据源。
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